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排序方式: 共有6320条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
目前的搜索引擎仍然存在“重形式,轻语义”的问题,无法做到对搜索关键词和文本的深层次语义理解,因此语义检索成为当前搜索引擎中亟需解决的问题。为了提高搜索引擎的语义理解能力,该文提出一种语义相关度的计算方法。首先,标注了金融类新闻标题实体与新闻正文语义相关度语料1万条,然后建立新闻实体与正文语义相关度计算的BERTCA(Bidirectional Encoder Representation from Transformers Co-Attention)模型,通过使用BERT预训练模型,综合考虑细粒度的实体和粗粒度的正文的语义信息,然后经过协同注意力,实现实体与正文的语义匹配,不仅能计算出金融新闻实体与新闻正文之间的相关度,还能根据相关度阈值来判定相关度类别,实验表明该模型在1万条标注语料上准确率超过95%,优于目前主流模型,最后通过具体搜索示例展示了该模型的优秀性能。 相似文献
2.
目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F1值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。 相似文献
3.
为了提高多区块链间的连接查询处理效率,提出多区块链环境下的连接查询优化算法. 该方法在传统的多区块链模型中增加语义信息,构建语义多区块链模型,为多区块链间的连接查询提供基础. 基于该模型,参考分布式数据库的索引结构,提出多区块链间的连接索引结构,将多条区块链进行属性连接,提高连接计算的效率,减少数据传输的通信代价. 在此基础上,提出多链连接查询优化算法,提升多区块链连接查询的效率. 最后,在2个真实公开的数据集上进行实验. 结果表明,多区块链间的连接索引结构稳定;与传统的直接进行连接查询的操作相比,多区块链连接查询优化方法简化了查询处理过程,通过访问连接索引直接获取查询结果,减少了本地计算负载和网络开销,提高了查询效率. 相似文献
4.
“甲”“铠”作为护体防具解释时是军戎服饰重要的组成部分,本文采用认知语言学中“语义范畴理论”与“语义特征理论”对“甲”“铠”及其参构词的语义特征进行了定量统计分析。研究表明:“甲”与“铠”的语义范畴有大量重叠,“材质”不是“甲”“铠”的区分标准,它们的语义范畴亦有许多差异,但往往不足以将“甲”“铠”截然分开。 相似文献
5.
为了解决卷积神经网络(CNN)在语义分割特征提取阶段容易丢失空间信息以及边界信息不明确的问题,基于U-Net基线网络提出空间全局上下文信息网络(NC-Net). 增加再编码阶段(ReEncoder),以增强空间信息识别能力. 在Decoder阶段输出多尺度特征,与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息. 保留边界损失函数,设计多尺度损失函数级联方法,优化整体网络. 在GID以及WHDLD数据集上的实验结果表明,该方法的总体准确度达到最好成绩,明显优于其他基线模型. 相似文献
6.
目的:研究一种可视化检测冷鲜海鲈鱼新鲜度的变色指示卡。方法:以质量分数1%的虞美人色素为指示剂,以甲基纤维素凝胶溶液为成膜基质制作指示标签,研究虞美人指示标签的色差ΔE对pH的响应关系;同时进行海鲈鱼4 ℃冷藏保鲜,测定货架期内海鲈鱼挥发性盐基氮(TVB-N)含量、硫代巴比妥酸反应产物(TBARS)、pH值、指示标签ΔE,并考察各指标与ΔE的相关性及稳定性。结果:虞美人指示标签在pH 2.0~9.0内有良好变色效果。海鲈鱼TVB-N含量与ΔE线性关系显著,在黄绿色时为优级品,黄棕色时为合格品,达到棕褐色时已基本不可食用,可肉眼明显区分。结论:虞美人色素指示标签可作为海鲈鱼新鲜度的指示标签使用。 相似文献
7.
针对手机屏幕等产品光滑表面轻微划痕的自动检测问题,提出一种基于分类网络+Attention U-Net的小目标分割与微小缺陷检测方法.论述基于经典的U-Net网络进行光滑表面缺陷检测的数据集准备、语义分割网络构建、评估指标、损失函数、正则化方法以及初始化方式,分析应用经典的U-Net神经网络对微小缺陷误检测与漏检测的原因;给出在分类网络中加入分割网络以及加入Attention机制对U-Net网络进行改进的方案;搭建分类网络+Attention U-Net以改善小目标分割与微小缺陷检测效果.结果表明:提出的改进网络方案对手机屏幕轻微划痕等微小缺陷检测的像素准确率达到0.997,能够很好地满足准确检测手机屏幕轻微划痕的实际需求,也能为瓷砖等产品的光滑表面的轻微划痕与裂纹检测提供有益参考. 相似文献
8.
现有年龄估算方法的性能度量主要是基于训练集与测试集独立同分布的假设。为了能更好地符合实际场景以及更好地评估年龄估算方法的泛化性能,提出一种异构数据集评估协议,即在年龄估算时更关注训练集与测试集具有的不同分布和特征情况。此外,为了提高基于卷积神经网络的年龄估算方法的拟合能力,在充分考虑相邻年龄特性的基础上,通过将年龄估算问题建模为基于高斯模型的标签分布学习,提出一种新颖的损失函数。理论分析与实验结果皆说明本文方法的有效性与鲁棒性。 相似文献
9.
为了在超分辨率中对非欧数据的3D点云进行局部信息高效提取,提出采用动态残差图卷积的3D点云超分辨率网络(PSR-DRGCN),该网络包括特征提取模块、DRGCN模块及上采样模块. 对于输入的3D点云, 特征提取模块采用k-近邻(k-NN)算法在3D空间中找到每个点对应的k个邻居,通过逐点卷积把局部几何信息转换到高维特征空间中;DRGCN模块利用多层图卷积操作将3D空间中每个点的局部几何特征抽象为语义特征,在每一层对点的近邻空间进行动态调整以增加感受野范围,并通过残差连接融合多层次语义信息,从而对局部几何信息高效提取;上采样模块将特征空间中的点进行上采样并转换到3D空间中. 实验结果表明,PSR-DRGCN生成的高分辨率点云在放大尺度为2倍时,相似性指标CD、EMD、F-score相比第2网络分别优化了10.00%,4.76%,16.84%;当放大尺度为6倍时,相似性指标相比第2网络分别优化了2.35%,40.00%,0.58%;在所有情况下的均值与标准差指标上达到最优效果,生成的高分辨率点云质量高. 相似文献
10.
深度卷积神经网络对高分辨率遥感影像进行语义分割时, 对图像的下采样会造成物体边缘模糊, 使分割结果在边缘附近划分不清晰, 误分类较多。通过在网络中增加边缘信息可以提升模型对遥感图像的分割能力。因此, 提出了一个用于语义分割的双路网络模型, 增加一路边缘网络学习目标的边缘特征, 并利用边缘特征对分割特征进行细化。同时, 作为一个多任务学习模型, 分割网络和边缘网络可以同时进行训练。本文在ISPRS Potsdam和ISPRS Vaihingen数据集上证明了双路网络模型的有效性, 对比多种语义分割模型, 均取得了领先的效果。 相似文献