多特征融合

作品数：1826被引量：7135H指数：27
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背景知识增强的多特征融合谣言检测方法
《小型微型计算机系统》2025年第3期559-570,共12页林兴澎 李家印 徐瑞阳 许力 
国家自然科学基金NSFC海峡联合基金项目(U1905211)资助;福建省科技项目(2022G02003,2023L3007)资助.
在线社交媒体的普及为人们通信带来便利,但也为谣言滋生创造条件,设计高效的谣言检测方法能保护人民财产和维持社会稳定.已有方法主要集中在利用谣言传播中的丰富信息来检测谣言,这些方法在长期谣言检测具有优越性能,但应对早期谣言检...
关键词：社交媒体 谣言检测 图神经网络 知识图谱 
融合多特征的在线社交网络用户人格预测研究
《小型微型计算机系统》2025年第2期321-329,共9页赵敬华 李澳 张景彦 
上海市教育科学研究项目(C2023292)资助;国家自然科学基金青年项目(72201173)资助。
在线社交网络用户的人格与其行为模式、需求偏好和心理健康密切相关.本文提出了一种融合多特征的在线社交网络用户人格预测方法.该方法构建了一个在线社交网络用户人格特征体系,通过提取数字信息中的文本特征、行为特征、语言特征和情...
关键词：人格预测 在线社交网络 多特征融合 MBTI 机器学习 深度学习 
基于多特征融合和注意力机制的中文命名实体识别
《小型微型计算机系统》2025年第2期339-345,共7页陈奕全 吴晓鸰 占文韬 HEO Hoon 
广东省重点领域研发计划项目(2019B010139002)资助;广东省国际科技合作领域项目(2019A050513010)资助。
近年来,基于字符级嵌入的BERT模型和基于词融合的模型都在中文命名实体识别领域取得了较好的效果,但目前这些模型从字符序列中提取出的特征信息还不够充分,模型性能还有一定的提升空间.因此本文提出了一种用于中文命名实体识别的多特征...
关键词：中文命名实体识别 多特征融合 词融合 预训练模型 
基于ResNet101多特征融合的新型冠状病毒感染图像分类方法
《小型微型计算机系统》2024年第10期2473-2478,共6页曹春萍 李哲 
浙江省卫生健康委员会面上项目(2022KY122)资助;浙江省中医药科技计划项目(2019ZA023)资助.
新型冠状病毒感染自爆发以来一直威胁着人类健康.针对现有对新型冠状病毒医学图像分类方法忽略了对深度神经网络前层特征的利用以及特征信息丢失不利于小区域的分类问题,本文提出了一种多特征融合利用的BAFPN-ResNet101模型.该模型以Res...
关键词：新型冠状病毒感染 卷积神经网络 特征金字塔 注意力机制 医学图像分类 
基于日志多特征融合的无监督异常检测算法被引量：3
《小型微型计算机系统》2023年第12期2727-2733,共7页程思强 李晓戈 李显亮 
国家重点研发计划项目(2018YFB1402905)资助;陕西省重点研发计划项目(2020GY-227)资助。
日志是一种记录系统运行过程中重要信息的文本文件,而有效的日志异常检测可以帮助运维人员快速定位并解决问题,保证系统的快速恢复,从而减少经济损失.系统日志内容通常包含着丰富的系统信息(时间,序列,参数等),本文提出了一种基于预训...
关键词：日志分析 日志序列 深度学习 日志异常检测 
轨迹数据的多特征融合及检测方法
《小型微型计算机系统》2021年第2期264-270,共7页饶元淇 赵旭俊 蔡江辉 
国家自然科学基金项目(U1731126,U1931209)资助;山西省应用基础研究计划项目(201901D111257,201901D211303)资助.
传统轨迹检测方法中的轨迹相似度仅从位置向量进行度量,忽略了轨迹数据的速度和时间特征,这导致轨迹检测结果无法全面反映实际状况,降低了检测结果的有效性.针对上述问题,提出一种面向多个特征向量的轨迹数据相似性度量及检测方法.该方...
关键词：轨迹检测 核函数 特征融合 相似性度量 
多特征融合的中文短文本分类模型被引量：14
《小型微型计算机系统》2020年第7期1421-1426,共6页杨朝强 邵党国 杨志豪 相艳 马磊 
国家自然科学基金项目(61462054,61732005,61672271,61741112)资助;云南省自然科学基金项目(2017FB098)资助;国家博士后面上科学基金项目(2016M592894XB)资助;云南省重大科技项目(2018ZF017)资助。
针对中文短文本的特征提取中存在特征稀疏的局限性,本文提出了一种基于多特征融合的短文本分类模型(Multi-feature fusion model,M FFM).首先,通过字词向量结合的方式构建新的文本表示;其次,通过BILSTM(Bi-directional Long ShortTerm M...
关键词：中文短文本分类 字词向量结合 特征融合 Self-attention模型 
面向短文本情感分析的多特征融合方法研究被引量：8
《小型微型计算机系统》2020年第6期1126-1132,共7页陶永才 张鑫倩 石磊 卫琳 
河南省高等学校重点科研项目(16A520027)资助.
近年来,深度学习技术被广泛应用于文本情感分析任务中.目前,大量的研究使用不同类型的神经网络从文本词向量中学习和提取情感特征.针对单一文本词向量无法全面表示文本中的情感特征信息,并且难以有效捕获文本和标签之间的联系,提出了一...
关键词：情感分类 短文本 卷积神经网络 情感符号 标签向量 
一种多特征融合的车辆追踪算法的研究与实现被引量：4
《小型微型计算机系统》2020年第6期1258-1262,共5页刘慧敏 关亨 于明鹤 赵志滨 
国家自然科学基金重点项目(U1435216)资助.
多目标追踪的主要任务是在给定图像序列中,获取每帧图像中目标的信息,并将图像序列中的目标关联起来.在高速公路的视频检测中,需要对视频序列中检测出来的车辆进行追踪,它是车流量统计、异常事件检测等工作的基础.本文提出一种简化高效...
关键词：视频监控 位置预测 多目标追踪 数据关联 
多特征融合的Voting-SRM情感分类研究被引量：10
《小型微型计算机系统》2019年第11期2269-2273,共5页赵乐 麦范金 张兴旺 
国家社科基金青年项目(17CTQ004)资助
情感分类是自然语言处理领域的一个核心问题,其目的是判断评论文本的情感极性,并挖掘其蕴含的情感价值信息.为了提取评论文本中潜在的情感信息,提高分类精度,本文提出了多特征融合的Voting-SRM情感分类方法.结合词性特征,语法特征等,提...
关键词：词性标注 二元语法 随机梯度下降 投票机制 情感分类 
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