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多模态情感分析过程中,对情感判定起主导作用的模态常常是动态变化的。传统多模态情感分析方法中通常仅以文本为主导模态,而忽略了由于模态之间的差异性造成不同时刻主导模态的变化。针对如何在各个时刻动态选取主导模态的问题,提出一种自编码器动态主导融合的多模态情感分析方法。该方法首先对单模态编码并获得多模态融合特征,再利用自编码器将其表征到共享空间内;在此空间内衡量单模态特征与融合模态特征的相关程度,在各个时刻动态地选取相关程度最大的模态作为该时刻的主导模态;最后,利用主导模态引导多模态信息融合,得到多模态鲁棒性表征。在多模态情感分析基准数据集CMU-MOSI上进行广泛实验,实验结果表明提出方法的有效性,并且优于大多数现有最先进的多模态情感分析方法。 相似文献
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本文在综合全面地考虑了影响用户视觉感受的多种因素的基础上,结合近年对流媒体业务测试的经验数据,建立了流媒体业务质量评测的数学模型,该模型在引入模糊数学理论基础上采用模糊综合评判方法,可以将用户的主观感知客观地评测出来,为运营商,内容提供商解决用户主观体验客观化提供了思路。 相似文献
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一、概述CDMAP(Customer Data Mainteance and Administration Package)全称为客户数据维护和管理软件包,它是比利时BELL电话设备制造公司开发的。这种软件包能在S 1240程控交换机现场,通过微机直接生成或修改局数据和用户数据。将微机RS-232串行通信口与S1240系统外围模块人机命令通信口连接,通过系统中相应软件模块支持,可从系统硬盘中提取数据,并在微机中产生相应的可读文本文件。对这些文本文件进行人工修改以满足新的 相似文献
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事件检测是事件抽取中的关键步骤,依赖于触发词进行事件类型分类。现有主流事件检测方法在稀疏标记数据上性能较差,模型过度拟合密集标注的触发词,在稀疏标记的触发词或者未见过的触发词上容易失效。改进方法通常通过扩充更多训练实例来缓解这一问题,但扩充后的数据分布不平衡,存在内置偏差,仍然表现不佳。为此,建立一种融合词性语义扩展信息的事件检测模型。对词粒度扩展信息进行分析,在不增加训练实例的条件下缩小候选触发词的范围,并对候选触发词进行语义扩展,挖掘候选触发词的上下文中蕴含的丰富语义,缓解了标记数据稀疏造成模型训练不充分的情况。通过词性筛选模块寻找候选触发词并对其进行语义扩展挖掘词粒度语义信息,融合句子粒度语义信息提升语义表征的鲁棒性,最终利用Softmax分类器进行分类完成事件检测任务。实验结果表明,该模型在ACE2005和KBP2015数据集上的事件检测任务中的F1值分别达到79.5%和67.5%,有效提升了事件检测性能,并且在稀疏标记数据实验中的F1值达到78.5%,明显改善了标记数据稀疏带来的不良影响。 相似文献
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