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作品数：223被引量：683H指数：13
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基于BERT-GAT-CorNet多标签中文短文本分类方法被引量：2
《计算机应用》2023年第S02期18-21,共4页刘新忠 赵澳庆 谢文武 杨志和 
湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ50045,2023JJ50046)。
多标签文本分类问题是多标签分类的一个重要内容,传统的多标签文本分类算法往往只关注文本本身的信息而无法理解深层语义信息,也未考虑标签之间的关系。为了解决这些问题,提出了融合BERT(Bidirectional Encoder Representation from Tra...
关键词：多标签文本分类 预训练模型 图结构数据 标签相关性 BERT 图注意网络 CorNet 
基于特征融合图注意网络的高速公路交通流预测被引量：1
《计算机应用》2023年第10期3114-3120,共7页高醇 王梦灵 
上海市科学技术委员会课题(19DZ1209003)。
基于交通网络的实际时空拓扑,提出一种特征融合图注意网络(FF-GAT)模型融合节点获取的多种交通状态信息,预测高速公路交通流。首先,分析节点的车速、交通流和占有率之间的关联特征,并基于多变量时间注意力机制,将车速、交通流和占有率...
关键词：高速公路交通流预测 图注意网络 注意力机制 特征交叉网络 时空拓扑 
面向视觉问答的跨模态交叉融合注意网络被引量：2
《计算机应用》2022年第3期854-859,共6页王茂 彭亚雄 陆安江 
贵州省科技成果转化项目([2017]4856)。
为了提高视觉问答(VQA)模型回答复杂图像问题的准确率,提出了面向视觉问答的跨模态交叉融合注意网络(CCAN)。首先,提出了一种改进的残差通道自注意方法对图像进行注意,根据图像整体信息来寻找重要区域,从而引入一种新的联合注意机制,将...
关键词：视觉问答 联合注意 交叉融合 残差通道 联合特征 
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