廖祥文

作品数：68被引量：290H指数：10
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发文主题：文本情感分类网络注意力中文更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生理学更多>>
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基于双流残差融合的多模态讽刺解释研究
《小型微型计算机系统》2024年第11期2628-2635,共8页吴运兵 曾炜森 高航 阴爱英 廖祥文 
国家自然科学基金项目(61976054)资助;福建省自然科学基金面上项目(2022J01116)资助.
针对现有多模态讽刺解释模型在融合过程中仅关注图像中的细粒度特征信息,使得模型存在解释效果不佳、多模态特征难以融合等问题,本文设计了一种基于双流残差注意力的多模态融合机制.首先,本文采用了BART和VGG19模型分别提取文本和图像...
关键词：自然语言处理 深度学习 讽刺解释 多模态 注意力机制 
从整体到局部优化的文本风格迁移模型
《福州大学学报（自然科学版）》2024年第4期413-420,共8页范剑宏 杨州 蔡铁城 吴运兵 廖祥文 
国家自然科学基金资助项目(61976054)。
提出一种从整体到局部优化的风格迁移(global-local based style transfer,G-LST)模型.首先,利用广泛的源端数据进行迭代优化来自动构建高质量的伪平行数据,并通过联合训练来提升模型对整体风格的语义感知;随后,利用常识性知识修正词级...
关键词：文本风格迁移 迭代优化 联合训练 常识性知识 
基于大语言模型隐含语义增强的细粒度虚假新闻检测方法
《计算机研究与发展》2024年第5期1250-1260,共11页柯婧 谢哲勇 徐童 陈宇豪 廖祥文 陈恩红 
国家自然科学基金项目(62222213,U22B2059,61976054)。
随着生成式人工智能技术的发展,许多领域都得到了帮助与发展,但与此同时虚假信息的构建与传播变得更加简单,虚假信息的检测也随之难度增加.先前的工作主要聚焦于语法问题、内容煽动性等方面的特点,利用深度学习模型对虚假新闻内容进行建...
关键词：社交媒体 虚假新闻检测 大语言模型 事件抽取 知识增强 
基于语义相关性分析的多模态摘要模型被引量：1
《计算机应用》2024年第1期65-72,共8页林于翔 吴运兵 阴爱英 廖祥文 
国家自然科学基金资助项目(61976054);福建省自然科学基金资助项目(2022J01116)。
多模态生成式摘要往往采用序列到序列(Seq2Seq)框架,目标函数在字符级别优化模型,根据局部最优解生成单词,忽略了摘要样本全局语义信息,使得摘要与多模态信息产生语义偏差,容易造成事实性错误。针对上述问题,提出一种基于语义相关性分...
关键词：多模态 生成式摘要 序列到序列 事实性错误 语义相关性 
面向特征融合与知识蒸馏的恶意软件分类
《福州大学学报（自然科学版）》2023年第6期762-768,共7页庄贤 陈志豪 蔡铁城 陈开志 廖祥文 
国家自然科学基金资助项目(61976054)。
提出一种面向特征融合与知识蒸馏的恶意软件分类方法.一方面,通过残差网络分别从灰度图和马尔可夫图中抽取恶意软件的序列特征和分布特征,并利用自注意力挖掘不同特征之间的关联性,以提升模型性能;另一方面,通过教师网络向多个学生网络...
关键词：恶意软件分类 恶意软件图像 自注意力 知识蒸馏 
基于深度学习的情感对话响应综述被引量：5
《计算机学报》2023年第12期2489-2519,共31页杨州 陈志豪 蔡铁城 王宇峰 廖祥文 
国家自然科学基金项目(No.61976054)资助。
人机对话作为人工智能的重要领域,以其方便快捷的交互特点广泛应用于任务型和闲聊型机器人等诸多商业场景,并被视为新一代人机交互的主要形式.但情绪感知与表达能力的缺乏致使人机对话技术在复杂交互场景中难以满足人们对情感交流的强...
关键词：情感计算 情感分析 对话系统 文本生成 自然语言处理 深度学习 
多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类
《福州大学学报（自然科学版）》2023年第4期459-466,共8页翁谦 黄志铭 林嘉雯 简彩仁 廖祥文 
国家自然科学基金资助项目(41801324);福建省自然科学基金资助项目(2019J01244,2020J05114);福建省中青年教师教育科研资助项目(科技类)(JAT210631)。
提出一种多层次自适应知识蒸馏方法,以提升轻量化模型的性能.首先,针对遥感影像类别间差异程度不均衡的问题,通过改进输出层知识蒸馏中的温度机制,提出一种自适应温度机制,促进学生模型更好地学习大且深的教师模型输出层概率分布知识;然...
关键词：场景分类 卷积神经网络 知识蒸馏 特征蒸馏 自适应温度蒸馏 
基于双重匹配注意力网络的观点型阅读理解
《福州大学学报（自然科学版）》2023年第3期307-314,共8页蔡子阳 陈志豪 杨州 苏艺淞 廖祥文 
国家自然科学基金资助项目(61976054)。
提出一种基于双重匹配注意力网络的方法.先用动态匹配机制迭代综合获取全局观点信息,同时利用多维度匹配机制在不同特征空间上计算全局语义信息,然后交互式多路注意力机制通过两路注意力之间的交互计算对上述全局的观点与语义信息进行融...
关键词：机器阅读理解 观点挖掘 交互式多路注意力机制 
计算机视觉技术辅助超声检查在肝脏疾病诊治中的应用前景被引量：1
《中华消化外科杂志》2023年第4期462-467,共6页方国旭 谢文婷 陈开志 陈斯琦 陈敏泳 廖祥文 唐丽娜 刘景丰 
福建省卫健委医学创新课题(2021CXA030)。
超声检查具有无辐射、无创、低成本、高效的优点,是最常用的肝脏影像学检查方法。计算机视觉技术应用于超声图像智能分析已成为智慧医疗领域的研究热点。通过大规模数据训练,构建基于机器学习算法的超声组学智能分析模型,可辅助临床诊...
关键词：肝疾病 计算机视觉技术 人工智能 超声 影像学检查 
基于生成对抗网络的类别文本生成被引量：1
《广西师范大学学报（自然科学版）》2022年第4期79-90,共12页蔡丽坤 吴运兵 陈甘霖 刘翀凌 廖祥文 
国家自然科学基金(61976054);福建省科技计划项目引导性项目(2019H0040)。
类别文本生成旨在让机器生成人类可理解的文本,并且赋予生成文本特定的类别属性。现有工作主要采用基于生成对抗网络的文本生成框架,往往直接采用卷积神经网络进行文本特征提取,缺乏对文本全局语义的关注;此外,简单地在生成网络中引入...
关键词：文本生成 生成对抗网络 双重注意力 特征融合 进化学习算法 
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