方全

作品数：12被引量：47H指数：4
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发文主题：多模态社交媒体用户建模网络存储介质更多>>
发文领域：自动化与计算机技术机械工程航空宇航科学技术理学更多>>
发文期刊：《北京航空航天大学学报》《CT理论与应用研究（中英文）》《计算机学报》《中国图象图形学报》更多>>
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基于变形图匹配的知识图谱多跳问答
《北京航空航天大学学报》2024年第2期529-534,共6页李香粤 方全 胡骏 钱胜胜 徐常胜 
国家自然科学基金(62072456,62036012,62106262);之江实验室开放课题(2021KE0AB05)。
知识图谱问答(KGQA)是给定自然语言问题,对问题进行语义理解和解析,进而利用知识图谱进行查询、推理得出答案的过程。但知识图谱通常是不完整的,链接缺失给多跳问答带来许多挑战。许多方法在利用知识图谱嵌入时忽略了重要的路径信息来...
关键词：自然语言问题 链接缺失 文本语料库 多跳问答 变形图匹配 
基于多模态掩码Transformer网络的社会事件分类
《北京航空航天大学学报》2024年第2期579-587,共9页陈宏 钱胜胜 李章明 方全 徐常胜 
国家自然科学基金(61832002)。
多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性:简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据...
关键词：多模态 社会事件分类 社交媒体 表示学习 多模态Transformer网络 
基于异质图神经网络预训练的多标签文档分类研究
《计算机科学》2024年第1期143-149,共7页吴家伟 方全 胡骏 钱胜胜 
国家自然科学基金(62072456,62036012,62106262)。
多标签文档分类是一种将文档实例与相关标签相关联的技术,近年来受到越来越多研究者的关注。现有的多标签文档分类方法尝试探索文本之外的信息的融合,如文档元数据或标签结构。然而,这些方法要么简单地利用元数据的语义信息,要么没有考...
关键词：多标签文档分类 元数据 异质图神经网络 预训练 长尾分布 
基于对偶变分多模态注意力网络的不完备社会事件分类方法
《计算机科学》2022年第9期132-138,共7页周旭 钱胜胜 李章明 方全 徐常胜 
国家自然科学基金(61936005)。
互联网的快速发展和社交媒体规模的不断扩大,带来丰富的社会事件资讯,社会事件分类任务越来越具有挑战性。充分利用图像级和文本级信息是社会事件分类的关键所在。然而,现存的方法大多存在以下局限性:1)现有的多模态方法大多都有一个理...
关键词：多模态 社会事件分类 社交媒体 不完备数据学习 
基于图对比注意力网络的知识图谱补全被引量：4
《北京航空航天大学学报》2022年第8期1428-1435,共8页刘丹阳 方全 张晓伟 胡骏 钱胜胜 徐常胜 
国家自然科学基金(62072456,62036012);之江实验室开放课题(2021KE0AB05)。
知识图谱(KG)补全旨在通过知识库中已知三元组来预测缺失的链接。由于大多数方法都是独立地处理三元组,而忽略了知识图谱所具有的异质结构和相邻节点中固有的丰富的信息,导致不能充分挖掘三元组的特征。考虑基于端到端的知识图谱补全任...
关键词：知识图谱(KG) 注意力机制 对比学习 知识图谱补全 链接预测 
基于图对比的上下位关系检测被引量：1
《北京航空航天大学学报》2022年第8期1480-1486,共7页张雅丽 方全 王允鑫 胡骏 钱胜胜 徐常胜 
国家自然科学基金(62072456,62036012);之江实验室开放课题(2021KE0AB05)。
上下位关系是自然语言处理(NLP)下游任务的基础,因此上下位关系检测是自然语言处理领域备受关注的问题。针对现有词嵌入方法采用随机初始化词向量,不能很好地捕获上下位关系不对称和可传递的特性,且现有模型没有充分利用预测向量与真实...
关键词：自然语言处理(NLP) 上下位关系检测 图对比学习 数据增强 词嵌入 
多模态多层次事件网络的谣言检测被引量：3
《中国图象图形学报》2021年第7期1648-1657,共10页李莎 张怀文 钱胜胜 方全 徐常胜 
国家自然科学基金项目(61802405,61832002)。
目的自动检测谣言至关重要,目前已有多种谣言检测方法,但存在以下两点局限:1)只考虑文本内容,忽略了可用于判断谣言的辅助多模态信息;2)只关注时间序列模型捕捉谣言事件的时间特征,没有很好地研究事件的局部信息和全局信息。为了克服这...
关键词：多模态 谣言检测 社交媒体 多层次编码策略 事件网络 
面向社交媒体的高质量内容识别被引量：2
《计算机辅助设计与图形学学报》2020年第6期943-949,共7页赵泉 胡骏 方全 钱胜胜 徐常胜 
国家自然科学基金(61432019,61702509,61802405,61720106006)。
如何从海量多媒体文章中自动识别高质量内容是信息推荐、搜索引擎等系统的核心功能之一.现有的方法在训练中依赖大量的人工标注数据.针对其未考虑社交媒体中的社交信息和视觉内容的问题,提出一种基于正无标记(positive and unlabeled, ...
关键词：社交媒体 多媒体文章 质量识别 正无标记学习 图卷积网络 
基于多模态知识感知注意力机制的问答方法被引量：20
《计算机研究与发展》2020年第5期1037-1045,共9页张莹莹 钱胜胜 方全 徐常胜 
国家自然科学基金项目(Y8F7011M61)。
随着网络的普及,越来越多人遇到身体不适时,会选择在网站上搜索相关症状.随着在线医疗问答网站的出现,如春雨医生、寻医问药等,患者可以便捷地医生交流.现有的问答系统方法,聚焦于词级别的交互与语义信息,却很少考虑在回答问题时,回答...
关键词：多模态知识图谱 医疗问答系统 注意力机制 信息检索 深度学习 
基于社会多媒体内容的用户建模应用研究
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》2020年第1期31-44,I0008-I0013,共20页徐常胜 黄晓雯 钱胜胜 方全 
国家自然科学基金(61432019,61720106006,61572503,61802405,61872424,61702509,61832002);国家重点研发计划(2017YFB1002804)。
随着互联网和社会媒体平台的发展,社会媒体吸引着数以亿计的用户参与其中进行创造和分享信息,产生了海量的文本、图像、音频和视频数据.面对这些数量巨大、异构多源、模态复杂的社会多媒体内容数据,如何对其进行有效的内容理解和知识表...
关键词：社会多媒体 多模态 知识表示 用户建模 
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