云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 国家自然科学基金(61003031)

国家自然科学基金(61003031): 作品数：41被引量：211H指数：8; 导出分析报告; 相关作者：霍欢彭敦陆刘亮徐亚奚金金更多>>; 相关机构：上海理工大学复旦大学悉尼科技大学更多>>; 相关期刊：《软件导刊》《计算机工程与应用》《计算机系统应用》《计算机应用研究》更多>>; 相关主题：MAPREDUCE聚类聚类算法社交CNN更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

基于知识图谱用户偏好传播的实体推荐模型被引量：4: 《计算机应用研究》2020年第10期2926-2931,共6页刘勤陈世平霍欢; 国家自然科学基金资助项目(61472256,61170277,61003031);上海重点科技攻关项目(14511107902);上海市工程中心建设项目(GCZX14014);上海市一流学科建设项目(S1201YLXK,XTKX2012);上海市数据科学重点实验室开放课题资助项目(201609060003);沪江基金资助项目(A14006);沪江基金研究基地专项资助项目(C14001)。; 将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中,可以有效地增强推荐系统的学习能力,提高推荐系统的精准度和用户满意度。针对知识图谱上的偏好传播问题,提出一种基于知识图谱用户偏好传播的实体推荐模型,目的是在传播偏好的同时兼顾传播强度...; 关键词：知识图谱偏好传播 top N推荐特征提取

改进EAST算法的游戏场景文本检测被引量：8: 《小型微型计算机系统》2020年第10期2189-2193,共5页池凯赵逢禹; 国家自然科学基金项目(61202376,61003031)资助。; 文本识别是模式识别应用的一个重要领域,其中文本检测是文本识别的关键所在.EAST是目前较为新颖的自然场景文本检测算法,能够高效准确地实现文本定位,但是仍存在长文本检测不佳,感受野不够大的问题.本文针对复杂游戏场景及传统算法定位...; 关键词：游戏场景文本检测 EAST 感受野

结合TFIDF的Self-Attention-Based Bi-LSTM的垃圾短信识别被引量：11: 《计算机系统应用》2020年第9期171-177,共7页吴思慧陈世平; 国家自然科学基金(61472256,61170277,61003031);上海重点科技攻关项目(14511107902);上海市工程中心建设项目(GCZXL14014);上海市一流学科建设项目(S1201YLXK,XTKX2021.);上海市数据科学重点实验室开发课题(201609060003);沪江基金(A14006);沪江基金研究基地专项(C14001)。; 随着手机短信成为人们日常生活交往的重要手段,垃圾短信的识别具有重要的现实意义.针对此提出一种结合TFIDF的self-attention-based Bi-LSTM的神经网络模型.该模型首先将短信文本以词向量的方式输入到Bi-LSTM层,经过特征提取并结合TFIDF...; 关键词：垃圾短信文本分类 self-attention Bi-LSTM TFIDF

一种针对机器阅读理解中答案获取的序列生成模型: 《计算机应用研究》2020年第3期734-738,共5页霍欢邹依婷金轩城黄君扬薛瑶环; 国家自然科学基金资助项目(61003031);上海重点科技攻关项目(14511107902);上海市工程中心建设项目(GCZX14014);上海市一流学科建设项目(XTKX2012);上海市数据科学重点实验室开放课题资助项目(201609060003);沪江基金研究基地专项资助项目(C14001)。; 针对机器阅读理解任务中的答案问题获取提出一种序列生成模型SGN。首先,SGN在问题矩阵空间获取问题与文章的匹配表示,并参照潜在的问题信息生成当前节点的词向量;然后使用一个选择门结构从文章或者字典中选择当前词汇,并且自发学习和归...; 关键词：答案获取序列模型 OOV 覆盖机制

一种在矩阵空间中识别文本蕴涵的动态交互网络: 《计算机应用研究》2019年第10期2965-2970,共6页霍欢刘亮; 国家自然科学基金资助项目(61003031);上海重点科技攻关项目(14511107902);上海市工程中心建设项目(GCZX14014);上海市一流学科建设项目(XTKX2012);沪江基金研究基地专项资助项目(C14001); 针对文本蕴涵问题提出一种动态交互网络(dynamic interactive network,DIN)进行识别。不同于已有交互模型,DIN将两句词向量投射到二维矩阵空间中进行交互,然后利用输出矩阵为同时处理上下文信息和控制信息流动的GRU编码器生成动态权重...; 关键词：文本蕴涵识别交互网络矩阵空间动态权重

深层卷积神经网络的目标检测算法综述被引量：62: 《小型微型计算机系统》2019年第9期1825-1831,共7页张泽苗霍欢赵逢禹; 国家自然科学基金项目(61003031)资助;上海重点科技攻关项目(14511107902)资助;上海市工程中心建设项目(GCZX14014)资助;上海市一流学科建设项目(XTKX2012)资助;上海市数据科学重点实验室(201609060003)资助;沪江基金研究基地专项项目(C14001)资助; 随着深度学习的发展,卷积神经网络在目标检测中取得了一系列研究成果.相比基于人工特征构造的传统的目标检测算法,基于深层卷积神经网络的算法具有特征自动提取,泛化能力强的优点,有较好的鲁棒性.本文首先介绍了卷积神经网络在目标检测...; 关键词：图像分类深度学习卷积神经网络目标检测

一种基于关键词扩展的答案块提取模型: 《小型微型计算机系统》2019年第4期749-754,共6页霍欢薛瑶环周澄睿邹依婷金轩城黄君扬; 国家自然科学基金项目(61003031)资助;上海重点科技攻关项目(14511107902)资助;上海市工程中心建设项目(GCZX14014)资助;上海市一流学科建设项目(XTKX2012)资助;上海市数据科学重点实验室开放课题资助课题项目(201609060003)资助;沪江基金研究基地专项项目(C14001)资助; 针对问答式机器阅读理解中非定长答案的提取问题,本文提出了一种基于关键词扩展的答案块提取模型.该模型首先确定答案所在区块的中心词,即将文本与问题进行联合处理后计算问题关于联合向量的注意力值并按列输入softmax函数,将此概率分...; 关键词：机器阅读理解非定长答案关键词扩展块提取

一种针对成分树的混合神经网络模型被引量：2: 《中文信息学报》2019年第3期8-16,共9页霍欢薛瑶环黄君扬金轩城邹依婷; 国家自然科学基金(61003031);上海重点科技攻关项目(14511107902);上海市工程中心建设项目(GCZX14014);上海市一流学科建设项目(XTKX2012);上海市数据科学重点实验室开放课题(201609060003);沪江基金研究基地专项(C14001); 为了提高自然语言处理的准确度,很多工作将句法成分树与LSTM相结合,提出了各种针对成分树的LSTM模型(文中用C-TreeLSTM统称这类模型)。考虑到C-TreeLSTM模型在计算内部节点隐藏状态的过程中,由于一个重要信息来源(即单词)的缺失导致文...; 关键词：成分树 C-TreeLSTM 短语语义向量混合模型

一种应用于填空型阅读理解的句式注意力网络被引量：3: 《小型微型计算机系统》2019年第3期482-487,共6页霍欢邹依婷周澄睿薛瑶环黄君扬金轩城; 国家自然科学基金项目(61003031)资助;上海重点科技攻关项目(14511107902)资助;上海市工程中心建设项目(GCZX14014)资助;上海市一流学科建设项目(XTKX2012)资助;上海市数据科学重点实验室开放课题项目(201609060003)资助;沪江基金研究基地专项项目(C14001)资助; 机器阅读理解是针对问题、文章、答案这个元组的建模问题,目的是根据问题中的关键词和关键词间的关系,给出问题答案.本文研究填空型阅读理解中候选答案与问题句式结构的对齐问题,提出一种基于注意力机制的序列学习模型,句式注意力网络S...; 关键词：机器阅读填空型理解句子筛选句式注意力

基于深度层次特征的阅读理解模型被引量：1: 《中文信息学报》2018年第12期132-142,共11页霍欢王忠萌; 国家自然科学基金(61003031);上海重点科技攻关项目(14511107902);上海市工程中心建设项目(GCZX14014);上海市一流学科建设项目(XTKX2012);上海市数据科学重点实验室开放课题资助课题(201609060003);沪江基金研究基地专项(C14001).; 对于面向真实场景的中文机器阅读,理解文本所呈现的复杂信息至关重要。针对多篇章的连续答案片段型中文机器阅读任务,该文提出一种基于深度层次特征的模型,来提取细节、片段、全文三个层次的深度特征,从而多角度把握篇章包含的信息。在...; 关键词：机器阅读层次特征卷积

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