基于迁移学习的微博谣言检测方法

为解决基于深度神经网络的微博谣言检测工作中带标签数据稀缺的问题,提出一种基于迁移学习的微博谣言检测方法.利用双层双向的门控循环单元和卷积神经网络组成的联合模型作为特征提取器,利用丰富的评论数据对联合神经网络进行预训练,将训练好的特征提取层迁移到微博谣言检测任务中,通过区分微调和斜三角学习率两种微调策略对特征提取层进行调整,使其适应于目标任务.实验结果表明,采用迁移学习方法的联合神经网络能有效提高微博谣言检测的准确率.     

一种基于伪标签的深度迁移学习算法

深度学习的成功依赖于海量的训练数据,然而获取大规模有标注的数据并不容易,成本昂贵且耗时;同时由于数据在不同场景下的分布有所不同,利用某一特定场景的数据集所训练出的模型往往在其他场景表现不佳。迁移学习作为一种将知识从一个领域转移到另一个领域的方法,可以解决上述问题。深度迁移学习则是在深度学习框架下实现迁移学习的方法。提出一种基于伪标签的深度迁移学习算法,该算法以ResNet-50为骨干,通过一种兼顾置信度和类别平衡的样本筛选机制为目标域样本提供伪标签,然后进行自训练,最终实现对目标域样本准确分类,在Office-31数据集上的三组迁移学习任务中,平均准确率较传统算法提升5.0%。该算法没有引入任何额外网络参数,且注重源域数据隐私,可移植性强,具有一定的实用价值。     

基于深度表示学习和高斯过程迁移学习的情感分析方法

情感分析是自然语言处理领域的重要研究问题。现有方法往往难以克服样本偏置与领域依赖问题,严重制约了情感分析的发展和应用。为此,该文提出了一种基于深度表示学习和高斯过程知识迁移学习的情感分析方法。该方法首先利用深度神经网络获得文本样本的分布式表示,而后基于深度高斯过程,从辅助数据中迁移与测试集数据分布相符的高质量样例扩充训练数据集用于分类器训练,以此提高文本情感分类系统性能。在COAE2014文本情感分类数据集上进行的实验结果显示,该文提出的方法可以有效提高文本情感分类性能,同时可以有效缓解训练数据的样本偏置以及领域依赖问题的影响。     

一种基于主题相关性分类的微博话题立场研判方法

对微博话题的立场进行精确研判是短文本挖掘的重点之一。文章提出了一种基于主题相关性对微博分类研判的方法,旨在识别网民对于微博话题的立场,是支持还是反对。微博和主题的相关性大小,常常会导致其文本特征有较大差异。文章首先利用关键词提取技术和互信息计算方法获取话题主题词集,接着对话题语料按是否与主题相关进行分类,然后分别采用机器学习和词典规则两种方法进行研判,综合得到话题的立场。实验结果表明,主题相关文本采用机器学习而主题无关文本采用词典规则的方法可以大大提高研判准确率。以此为基础,文章构建了一个微博话题立场研判模型,可用于政府有关部门监测互联网舆情以及企业评估产品市场等方面。     

基于多文本特征融合的中文微博的立场检测

微博立场检测是判断微博作者对某一个话题的态度是支持、反对或中立。在基于监督学习的分类框架上,扩展并提出基于多文本特征融合的中文微博的立场检测方法。首先探究了基于词频统计的特征（词袋特征（Bag-of-Words,BoW）、基于同义词典的词袋特征、考虑词与立场标签共现关系的特征）和文本深度特征（词向量、字向量）。之后使用支持向量机,随机森林和梯度提升决策树对上述特征进行立场分类。最后,结合所有特征分类器进行后期融合。实验表明,文中提出的特征对于不同话题下的微博立场检测的结果都有提升,且文本深度特征和基于词频统计的特征能够捕捉到文本的不同信息,在立场检测中是互补的。基于本文方法的微博立场检测系统在2016年自然语言处理与中文计算会议（NLPCC2016）的中文微博立场检测评测任务中取得了最好的结果。     

TransPath:一种基于深度迁移强化学习的知识推理方法

基于深度强化学习(Reinforcement Learning,RL)的知识推理旨在推理缺失事实并补全知识图谱,RL智能体在知识图谱上搜索路径,并基于路径进行事实预测和链接预测.由于具有良好的性能和可解释性,基于深度RL的知识推理方法近几年迅速成为研究热点.然而,对于特定实体来说,动作空间中存在大量的无效动作,RL智能...     

一种基于迁移学习的能见度检测方法

为学习可有效反映能见度的视觉特征,解决大规模训练数据集构建困难的问题,提出一种将深度卷积神经网络应用于能见度检测的方法。将样本图像划分为多个子区域,利用预训练的VGG-16网络对其进行编码。通过编码特征集训练支持向量回归模型,并根据支持向量误差计算各子区域的融合权重,按权重融合子区域能见度估计值。实验结果表明,该方法检测正确率超过90%,可满足实际应用的需求。     

基于深度学习的微博情感分析

中文微博情感分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。已有的研究大多使用SVM、CRF等传统算法根据手工标注情感特征对微博情感进行分析。该文主要探讨利用深度学习来做中文微博情感分析的可行性,采用递归神经网络来发现与任务相关的特征,避免依赖于具体任务的人工特征设计,并根据句子词语间前后的关联性引入情感极性转移模型加强对文本关联性的捕获。该文提出的方法在性能上与当前采用手工标注情感特征的方法相当,但节省了大量人工标注的工作量。     

基于WB-MMSB模型的微博网络社区发现

提出了一个用于微博网络社区发现的模型WB-MMSB,该模型考虑了微博网络中节点存在的单向关系,节点的社区隶属度从链入主题隶属度和链出主题隶属度两个方面表示。用指数族分布和平均场变分推理方法推导了模型中各变量的表示,并用SVI算法计算模型涉及的参数。实验在新浪微博数据集上进行,采用归一化互信息和困惑度进行评估,结果表明,WB-MMSB模型的社区发现能力优于aMMSB模型,并且其收敛速度快于aMMSB模型。     

基于分布相似度迁移的关键路由设备检测

在基础设施网络(如电力网、互联网等)设施中,往往会出现关键节点,主要表现为节点流量大、在网络中位置关键等,其性能不稳定将制约网络部分区域的功能。因此从提高关键基础设施的性能和安全性的角度出发,针对关键基础设施的检测成为一个重要的研究课题。提出了一种新颖的基于分布相似度迁移的互联网关键路由设备的检测算法,其目的是自动地检测当前互联网线路中的关键路由设备。在真实环境中,不同线路中不同路由设备的行为特征由于若干客观因素(网络状态、路由设备性能等)导致其分布通常不相同。因此,所提方法主要基于路由之间的分布相似度迁移:首先在目标域(当前路由)中通过谱聚类方法自动判断出可疑的路由设备,然后通过提出的基于分布相似度迁移的分类器对上一步中检测出的可疑路由设备进行分类。在华为公司提供的真实数据集上进行的测试表明,所提方法能够有效发现线路中的关键路由设备,同时能够根据不同线路之间的分布相似度迁移来提高分类结果。     

基于可调Q因子小波变换和迁移学习的癫痫脑电信号检测

针对癫痫脑电信号的检测问题,提出一种基于可调Q因子小波变换和迁移学习的癫痫脑电信号检测方法。首先,对EEG信号进行可调Q因子小波变换,并选择能量差异较大的子带进行部分重构,重排重构信号,将其表示为二维彩色图像数据;其次,通过对现有的癫痫发作自动检测算法和深度可分离卷积网络Xception模型的分析,使用ImageNet数据集分类的预训练模型参数进行网络参数初始化,得到深度可分离卷积网络Xception的预训练模型;最后,利用迁移学习方法将Xception模型的预训练结果迁移至癫痫发作自动检测任务。所提方法在BONN癫痫数据集上的准确度达到99.37%,敏感度达到100%,特异度达到98.48%,证明了该模型在癫痫发作自动检测任务上具有良好的泛化能力。与传统检测方法和其他深度学习方法相比,所提自动检测方法达到了较高的准确率,避免了人工设计和提取特征的过程,具有较好的应用价值。     

深度学习下的视觉SLAM回环检测及其算法

作为机器人技术领域的研究重点之一,SLAM在无人驾驶、增强现实、虚拟现实等方面有重要应用.视觉SLAM利用连续的相机帧获取信息,完成环境环境感知,而长时间运行视觉SLAM系统会不断累积邻近帧间误差,影响后端优化收敛.针对此问题,提出一种基于深度学习的回环检测方法,使用回环检测模块以减少邻近帧间的误差积累,克服以人工标记...     

基于平行图像与深度学习的绝缘子目标检测法

绝缘子是输电线路中最易发生故障的部件之一,需及时从大量图像中检测出绝缘子,为检修提供可靠依据.为解决传统方法和深度学习各自存在的局限性,提出一种基于平行图像与深度学习的绝缘子检测方法.首先,建立人工绝缘子图像数据集,并对待测的真实绝缘子图像进行颜色预选处理;然后,构建卷积神经网络进行特征提取和分类,利用正常训练和迁移学...     

基于迁移学习的商品图像检测方法

近年来,对象识别方法被应用到多个领域.如人脸检测,车辆检测.然而模型训练所需要的边框标定需要很大的工作量.本文通过基于迁移学习的方法,将物体检测任务迁移到商品检测,且不需要边框标定.本文在分类层和边框回归层之间建立关系层,来学习两种任务之间的关联.本文建立了一个商品数据集,并提出了一种深度学习训练方法,解决了可旋转物体的检测问题.基于Faster RCNN框架,本文提出一种候选选择方法,可以在无边框标定情况下训练商品分类.本文提出的商品检测方法不需要边框标定,而且很容易训练并应用到其它数据集.     

基于改进SSD算法的光伏组件缺陷检测研究

无人机自动化巡检是解决大型分布式光伏系统运维需求的有效方案。无人机航拍产生大量光伏板图像数据,需要算法实现更高的识别精度和更快的识别速度,为此提出一种改进的SSD算法,用于检测光伏组件缺陷。新算法在原有SSD算法中嵌入注意力机制,并使用迁移学习策略提高检测速度和准确率,能够对光伏组件普遍存在的玻璃破碎、受光面发黄、灰尘等进行自动识别和分类。通过与Faster-RCNN、YOLO3、VGG16-SSD算法对比,实验结果表明,改进SSD算法在识别准确率、召回率和检测速度方面表现良好,能有效提升光伏组件缺陷识别的效率。     

自动词语简化方法综述

自动词语简化是用简单、同等意义的词语替代句子中复杂词的过程,是文本简化中的一个重要研究方向。随着自然语言处理技术的快速发展,词语简化方法也在不断更新与变化。该文对词语简化方法的相关研究进行了梳理,先对词语简化的整体框架进行解释,然后将词语简化方法总结为语言数据库、自动规则、词嵌入模型、混合模型和预处理语言模型。接着对汉语词语简化研究所面临的难点进行论述。最后,对词语简化方法的发展方向进行了展望和总结。     

基于深度卷积神经网络的目标检测技术的研究进展

目标检测是计算机视觉领域中的一个研究热点。近年来,深度学习中的卷积神经网络在目标检测任务上表现突出。文中综述了深度学习在目标检测技术中的研究进展。首先,介绍了目标检测的两种方法和常用数据集,并分析了基于深度学习的方法在目标检测任务上所具有的优势。其次,根据深度学习的目标检测方法的发展过程,介绍了该方法所使用的经典卷积神经网络模型,并分析了各网络模型的特点。然后,从获取特征的能力、检测的速度及所使用的关键技术等方面进行了分析和总结。最后,根据基于深度学习的目标检测方法中存在的困难和挑战,对未来的发展趋势做了思考和展望。     

基于改进YOLO和迁移学习的水下鱼类目标实时检测

为了实现非限制环境中水下机器人基于视频图像的水下鱼类目标快速检测,提出基于改进YOLO和迁移学习的水下鱼类目标实时检测算法.针对YOLO网络的不足,设计适合水下机器人嵌入式系统计算能力的精简YOLO网络(Underwater-YOLO).利用迁移学习方法训练Underwater-YOLO网络,克服海底鱼类已知样本集有限的限制.利用基于限制对比度自适应直方图均衡化的水下图像增强预处理算法,克服水下图像的降质问题.利用基于帧间图像结构相似度的选择性网络前向计算策略,提高视频帧检测速率.实验表明,文中算法能实现在非限制环境下海底鱼类目标的实时检测.相比YOLO,文中算法对海底鱼类小目标和重叠目标具有更好的检测性能.