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作品数：223被引量：683H指数：13
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BERT和LSI的端到端方面级情感分析模型被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第12期144-152,共9页代佳梅 孔韦韦 王泽 李佩哲 
针对现有基于端到端方面的情感分析(E2E-ABSA)方法研究中没有充分利用文本信息的不足,提出了一种基于BERT与融合词性、句法信息(lexical and syntactic information,LSI)的模型LSI-BERT。使用BERT嵌入层和TFM特征提取器来提取语义信息,...
关键词：端到端 基于方面的情感分析 图注意网络 权重因子 双流注意力网络 
融合依存分析和图注意网络的三元组抽取被引量：4
《计算机工程与应用》2023年第12期148-156,共9页翟社平 柏晓夏 张宇航 成大宝 
国家自然科学基金(61373116);工业和信息化部通信软科学项目(2018R26);陕西省大学生创新创业训练计划项目(S202111664077);陕西省重点研发计划项目(2022GY-038);西安邮电大学研究生创新基金项目(CXJJLY202013)。
传统的三元组抽取采用流水线方式分阶段进行命名实体识别和关系抽取,导致实体识别的精度直接影响关系抽取的效果,造成句子上下文信息缺失,以及实体关系重叠问题等。为此,提出了结合依存分析、图注意力网络和对抗训练的三元组联合抽取模...
关键词：知识图谱 三元组联合抽取 图注意力网络 依存分析 对抗训练 
融合协同知识图谱与优化图注意网络的推荐算法被引量：8
《计算机工程与应用》2022年第19期98-106,共9页唐宏 范森 唐帆 
长江学者和创新团队发展计划项目(IRT_16R72)。
考虑到推荐算法存在数据稀疏及模型复杂度较高等问题,提出了一种融合协同知识图谱与优化图注意网络的推荐模型。将用户/项目知识图谱与用户-项目交互图结合为协同知识图谱,嵌入到优化的图注意网络模型中,这不仅可以很好地缓解数据稀疏问...
关键词：知识图谱 图卷积网络 注意力机制 推荐算法 
基于知识图谱上下文的图注意矩阵补全被引量：1
《计算机工程与应用》2022年第11期171-177,共7页孙伟 陈平华 
广东省科技计划项目(2020B1010010010,2019B101001021);广东省自然科学基金(2019A1515010700)。
针对图卷积编码器提取用户、项目信息过程中权重共享,不能区分邻域之间重要性,以及知识图谱作为辅助信息时,基于图神经网络方法无法显示对知识图谱非本地上下文(最相关的高阶邻居集合)信息进行捕获的问题,提出一种基于双向交互图传递的...
关键词：矩阵补全 图注意网络 知识图谱 上下文 
残差卷积注意网络的图像超分辨率重建被引量：4
《计算机工程与应用》2021年第12期193-200,共8页谌贵辉 陈伍 李忠兵 易欣 刘会康 韩春阳 
南充市机器人工程与智能制造重点实验室项目(19SXHZ0033)。
针对极深神经网络图像超分辨率重建过程中,存在图像特征提取少、信息利用率低,平等处理高、低频信息通道的问题,提出了残差卷积注意网络的图像超分辨率重建算法。构造多尺度残差注意块,最大限度地提高网络提取到多尺寸特征信息,引入通...
关键词：图像超分辨率重建 特征提取 多尺度残差注意块 卷积注意块 
面向方面级情感分类的多层注意网络被引量：9
《计算机工程与应用》2020年第19期176-181,共6页郑诚 曹源 薛满意 
特定于某一方面的情感分类是情感分析领域中的一项细粒度任务。深层的神经网络可以更好地提取上下文特征与方面特征,同时利用Attention机制可以根据上下文特征和方面特征不同的重要性赋予相应的权重值。模型着重从提取上下文与方面特征...
关键词：方面级 情感分类 多层注意 
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