基于YOLOv5的交通标志识别

交通标志识别是自动驾驶技术中的关键一部分.针对交通标志在道路场景中目标较小且识别精度较低的问题,提出一种改进的YOLOv5算法.首先在YOLOv5模型中引入全局注意力机制(GAM),提高网络捕获不同尺度交通标志特征的能力;其次将YOLOv5算法中使用的GIoU损失函数更换为更具回归特性的CIoU损失函数来优化模型,提高对交通标志的识别精度.最后在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行训练,实验结果表明,改进后的YOLOv5算法对交通标志识别的平均精度均值为93.00%,相比于原算法提升了5.72%,具有更好的识别性能.     

基于Attention-CGRU网络的中文语音情感识别

正确识别语音中包含的情感信息可以大幅提高人机交互的效率.目前,语音情感识别系统主要由语音特征抽取和语音特征分类两步组成.为了提高语音情感识别准确率,选用语谱图而非传统声学特征作为模型输入,采用基于attention机制的CGRU网络提取语谱图中包含的频域信息和时域信息.实验结果表明:在模型中引入注意力机制有利于减少冗余信息的干扰,并且相较于基于LSTM网络的模型,采用GRU网络的模型预测精确度更高,且在训练时收敛更快,与基于LSTM的基线模型相比,基于GRU网络的模型训练时长只有前者的60%.     

社交媒体文本数据的抑郁症检测研究综述

近年来,机器学习被逐渐运用到基于社交媒体文本数据的抑郁症检测中并凸显重要应用价值。为梳理其应用现状和发展方向,对用于抑郁症检测的社交媒体文本数据集、数据预处理和机器学习方法进行整理分类。在数据特征表示方面,对比分析了基础特征表示、静态词嵌入和语境词嵌入。全面分析了利用不同基础特征和不同算法类型的传统机器学习以及深度学习进行抑郁症检测的性能和特点。总结并建议未来在中文数据集的创建、模型的可解释性、基于隐喻的检测和轻量级预训练模型方面做进一步的探索。     

使用Conformer增强的混合CTC/Attention端到端中文语音识别

最近,基于自注意力的Transformer结构在不同领域的一系列任务上表现出非常好的性能。探索了基于Transformer编码器和LAS（listen,attend and spell）解码器的Transformer-LAS语音识别模型的效果,并针对Transformer不善于捕捉局部信息的问题,使用Conformer代替Transformer,提出Conformer-LAS模型。由于Attention过于灵活的对齐方式,使得在嘈杂环境中的效果急剧下降,采用连接时序分类（connectionist temporal classification,CTC）辅助训练以加快收敛,并加入音素级别的中间CTC损失联合优化,提出了效果更好的Conformer-LAS-CTC语音识别模型。在开源中文普通话Aishell-1数据集上对提出来的模型进行验证,实验结果表明,Conformer-LAS-CTC相对于采用的基线BLSTM-LAS和Transformer-LAS模型在测试集上的字错率分别相对降低了22.58%和48.76%,模型最终字错误率为4.54%。     

融合知识图谱和多模态的文本分类研究

传统文本分类方法主要是基于单模态数据所驱动的经验主义统计学习方法,缺乏对数据的理解能力,鲁棒性较差,单个模态的模型输入也难以有效分析互联网中越来越丰富的多模态化数据。针对此问题提出两种提高分类能力的方法：引入多模态信息到模型输入,旨在弥补单模态信息的局限性;引入知识图谱实体信息到模型输入,旨在丰富文本的语义信息,提高模型的泛化能力。模型使用BERT提取文本特征,改进的ResNet提取图像特征,TransE提取文本实体特征,通过前期融合方式输入到BERT模型中进行分类,在研究多标签分类问题的MM-IMDB数据集上F1值达到66.5%,在情感分析数据集Twitter15&17上ACC值达到71.1%,结果均优于其他模型。实验结果表明,引入多模态信息和实体信息能够提高模型的文本分类能力。     

音乐信息检索下的乐器识别综述

高效精准的乐器识别技术可以有效地推动声源分离、音乐识谱、音乐流派分类等研究的深入发展,可广泛应用于播放列表生成、声学环境分类、乐器智能教学和交互式多媒体等众多领域。近年来,随着乐器识别研究的不断推进,乐器识别系统在性能上有了大幅提高,但依旧存在着部分乐器难以识别、乐器音频特征提取较为困难、复音乐器识别精准度较低等诸多问题,如何借助人工智能技术对乐器进行高效精准的识别成为当前研究的热点和难点。针对当前研究现状,从乐器识别常用音频特征、乐器识别模型及方法和常用数据集三个方面进行综述,并对当前研究中存在的局限性和未来发展趋势进行总结,为乐器识别研究提供一定的借鉴参考。     

基于知识图谱的智能问答意图识别联合模型

针对现有意图识别联合模型在专业领域知识图谱问答中容易发生识别领域实体以及问句分类错误的情况,提出一个结合了领域知识图谱的意图识别联合模型。该模型有三步,将领域知识图谱中实体对应的本体标签以及本体间关系导入训练数据集,形成包含本体标签的知识文本以及额外包含本体关系的知识文本图;通过字符级嵌入和位置信息嵌入将包含了本体标签的知识文本转化成嵌入表示并依据知识文本图创建实体关系可视矩阵,明确知识文本各成分的相关程度;将嵌入表示和实体关系可视矩阵输入模型编码层进行模型的训练。以高速列车领域知识图谱为例,经过准确率和召回率的验证,以该方法训练出的模型在高速列车领域问答数据集的意图识别任务上取得了更好的表现。     

基于深度学习的翻越行为检测

翻越行为检测对疫情管控、社会治安等有着重要意义,一定程度上可以减少因为违规翻越行为而造成的意外事故.针对目前翻越行为检测任务实时性差、需要先验知识的问题,本文将Faster RCNN+SlowFast时空行为检测算法应用在翻越行为检测任务中,将翻越行为进行拆分检测.为提高时空行为检测算法中目标的检测精度和速率将目标检测模块Faster RCNN改为实时性高且轻量化的YOLOv5;其次针对同一行为不同视角下广泛的类内多样性的问题,将Fast支路和Slow支路的residual block分别改为AC residual block和SE residual block来加强网络对关键特征与细粒度特征的学习能力,最后设计翻越行为检测算法进行攀爬与下降两种状态的连续性检测,实验结果显示该网络平均准确率达93.5%,在翻越行为检测中表现出良好的性能.     

基于MFE-BERT与FNNAttention的心理医学知识图谱构建

针对心理医学领域文本段落冗长、数据稀疏、知识散乱且规范性差的问题, 提出一种基于多层级特征抽取能力预训练模型(MFE-BERT)与前向神经网络注意力机制(FNNAttention)的心理医学知识图谱构建方法. MFE-BERT在BERT模型基础上将其内部所有Encoder层特征进行合并输出, 以获取包含更多语义的特征向量, 同时对两复合模型采用FNNAttention机制强化词级关系, 解决长文本段落语义稀释问题. 在自建的心理医学数据集中, 设计MFE-BERT-BiLSTM-FNNAttention-CRF和MFE-BERT-CNN-FNNAttention复合神经网络模型分别进行心理医学实体识别和实体关系抽取, 实体识别F1值达到93.91%, 实体关系抽精确率达到了89.29%, 通过融合文本相似度与语义相似度方法进行实体对齐, 将所整理的数据存储在Neo4j图数据库中, 构建出一个含有3652个实体, 2396条关系的心理医学知识图谱. 实验结果表明, 在MFE-BERT模型与FNNAttention机制的基础上构建心理医学知识图谱切实可行, 提出的改进模型所搭建的心理医学知识图谱可以更好地应用于心理医学信息管理中, 为心理医学数据分析提供参考.     

基于BERT和LightGBM的文本关键词提取方法

传统的文本关键词提取方法忽略了上下文语义信息,不能解决一词多义问题,提取效果并不理想。基于LDA和BERT模型,文中提出LDA-BERT-LightG BM(LB-LightG BM)模型。该方法选择LDA主题模型获得每个评论的主题及其词分布,根据阈值筛选出候选关键词,将筛选出来的词和原评论文本拼接在一起输入到BERT模型中,进行词向量训练,得到包含文本主题词向量,从而将文本关键词提取问题通过LightG BM算法转化为二分类问题。通过实验对比了textrank算法、LDA算法、LightG BM算法及文中提出的LB-LightG BM模型对文本关键词提取的准确率P、召回率R以及F1。结果表明,当Top N取3～6时,F1的平均值比最优方法提升3.5%,该方法的抽取效果整体上优于实验中所选取的对比方法,能够更准确地发现文本关键词。