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1.
针对汉越跨语言新闻话题发现任务中汉越平行语料稀缺,训练高质量的双语词嵌入较为困难,而且新闻文本一般较长导致双语词嵌入的方法难以很好地表征文本的问题,提出一种基于跨语言神经主题模型(CL-NTM)的汉越新闻话题发现方法,利用新闻的主题信息对新闻文本进行表征,将双语语义对齐转化为双语主题对齐任务。首先,针对汉语和越南语分别训练基于变分自编码器的神经主题模型,从而得到单语的主题抽象表征;然后,利用小规模的平行语料将双语主题映射到同一语义空间;最后,使用K-means方法对双语主题表征进行聚类,从而发现新闻事件簇的话题。实验结果表明,所提方法相较于面向中英文的隐狄利克雷分配主题改进模型(ICE-LDA)在Macro-F1值与主题一致性上分别提升了4个百分点与7个百分点,可见所提方法可有效提升新闻话题的聚类效果与话题可解释性。 相似文献
2.
随着新一代人工智能技术的发展,制造系统由以往的人物二元系统发展为人机物三元系统,跨域跨层的多元数据融合成为必然趋势。本体作为一种能在语义上描述数据的概念模型,被广泛应用于多元异构数据的集成、共享与重用中。在传统工业领域中,利用本体融合驱动数据融合的研究通常集中于信息和物理系统。针对人机物本体融合问题,文中提出了一种改进的表示学习模型TransHP。由于经典的表示学习的翻译模型未有效利用除三元组结构以外的其他信息,TransHP在TransH上加以改进,将本体中的元素构成类别三元组与实例三元组。首先针对类别概念构成的三元组,利用三元组的结构和属性进行联合训练;然后将得到的类别实体的向量表示作为训练实例向量的输入,与实例的结构信息进行联合训练,同时以置信度作为关系强度加入计算,以解决关系三元组稀疏性造成的实体在语义空间无序分布的问题。文中构建以工业领域热轧生产流程为例的人机物本体,并将其作为小样本进行测试,实验结果表明,与TransH模型相比,在人机物本体中,TransHP模型推理出实体间的关系更丰富,准确率更高。TransHP模型实现了人机物本体的融合,解决了人机物信息交互的问题,为协同决策做出了铺垫。 相似文献
3.
对准标记精确定位是晶圆键合精度实现的关键,为了提高对准标记定位算法的精度、实时性及适应性,提出了一种基于
边缘检测拟合定位的高精度对准标记定位算法。 该方法结合分级金字塔模型对对准标记进行逐级定位,获得像素级的目标区
域粗定位结果,根据目标区域粗定位结果,结合 Canny 检测器与改进的高斯拟合法,对对准标记的亚像素轮廓进行拟合,在此基
础上结合中心对称的对准标记特征,利用改进后的最小二乘法快速拟合对准标记的中心位置,实现对准标记的精确定位。 通过
实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,提出的对准标记定位算法在快速定位目标区域的同时,可实现约 0. 06 μm 的重复
定位误差,满足了晶圆键合对准的精度、实时性和适应性的需求。 相似文献
4.
为解决行人重识别的训练数据集中自动检测出的行人图像背景过大和行人部分缺失的错位现象问题,使用空间变换网络层对图像错位进行处理。为优化整个网络的深度学习过程,提高图像检索能力,增加网络特征层,使用奇异值向量分解方法对其进行处理。将行人对齐网络和奇异向量分解相结合,构造奇异值分解行人对齐网络,既可解决图像错位问题,又提高图像特征的相似性度量的效果。在Market1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上进行试验,并与行人对齐网络和其他深度学习与非深度学习的行人重识别方法进行比较,试验结果中整个网络的平均检索精度和行人图像第一次匹配正确的概率平均达到了65%和80%左右,这表明奇异值分解行人对齐网络可以提高对行人匹配的效果。 相似文献
5.
提出了紧凑型矢量光场发生器中4f系统在横向和纵向上的精确对齐方法,并进行了实验验证。将设计的特定相位图加载到矢量光场发生器中,通过调整4f系统中各元件之间的距离以及物面和像面到相应透镜的距离,以CCD采集光斑图像的锐利程度作为判据来实现4f系统的纵向对齐。以空间光调制器的相位控制区域作为参考坐标系,采用四象限图测量另外三个调制区域的光斑在横向上的坐标位移,通过在设计的相位图中预补偿测量到的坐标位移来实现4f系统的横向对齐。实验结果表明,所提出的4f系统对齐方法可以显著减小矢量光场发生器中所调制光斑的衍射效应。 相似文献
6.
高速目标平动补偿是弹道目标微动特征信息提取中一个较难解决的问题.利用弹道导弹宽带回波信号,提出了一种基于散射中心极化散射特性的非相干宽带回波对齐方法,通过极化相似性参数实现散射点中心对齐,并利用目标散射中心的高分辨一维距离像走动提取瞬时微动参数,对目标的尺寸和微动参数进行估计.仿真结果表明,该方法可以有效地在较低信噪比下实现包络对齐与微动参数提取,为后续工程化应用奠定了理论基础. 相似文献
7.
提出一种融合节点状态信息的跨社交网络用户对齐方法, 通过网络表示捕获节点的局部特征和节点状态信息得到每个账户的嵌入向量, 计算不同账户对应表示之间的相似性发现对齐用户。在2个真实数据集上的试验结果表明, 提出的方法相对于其他方法可以对齐更多的用户。在预测不同尺度的top-k时, 提出的方法在网络结构较稠密的Twitter-Foursquare数据集上能够在top-9时对齐准确率达到50%且在稀疏且大网络数据集DM-ML上相比其他方法对齐准确率提高12.06%~36.62%;在分析F1-score时, 提出的方法能够有效提高用户对齐的性能。 相似文献
8.
针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象,提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先,用尺度不变特征变换(SIFT)提取图像指定区域特征点并用双向K近邻(KNN)算法进行图像配准,有效提高算法效率;其次,利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除,解决拼接缝色差过渡不均匀问题;最后,针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象,利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型,把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比,图像质量提升了5.84%~7.83%,拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明,该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象,从而提高了图像质量;而且提高了拼接效率,降低了全景图倾斜扭曲程度。 相似文献
9.
针对人脸识别系统中出现的通过照片或视频“欺诈”解锁问题,提出一种活体检测方法,通过随机指令判断被检测对象是否为真人。利用HOG特征和随机森林算法对摄像头采集的图像进行人脸检测,预测脸部68个特征点位置,把68个特征点位置和脸部位置的相对位置归一化后作为姿态的特征,提取的姿态特征与SVM分类器相结合,训练出分类效果较好的头部姿态估计分类器。通过多次实验,对特征提取方法进行优化,进一步提高检测准确率。最后,使用随机互动式命令序列对被检测人发出指令,实现活体检测。该方法对头部姿态估计具有较高的鲁棒性,并且可以有效地防范照片和视频认证攻击。 相似文献
10.