黄勃

作品数：88被引量：763H指数：15
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供职机构：上海工程技术大学电子电气工程学院更多>>
发文主题：路径规划优化算法网络永磁同步电机模糊控制更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信文化科学更多>>
发文期刊：《软件导刊.教育技术》《智能计算机与应用》《仪表技术与传感器》《电子科技》更多>>
所获基金：国家自然科学基金上海市“科技创新行动计划”上海市地方高校能力建设项目更多>>
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基于改进YOLOv5s的文档图像版面分析算法
《软件导刊》2025年第2期146-154,共9页尹玲 李家乐 黄勃 
国家自然科学基金青年基金项目(61802251)。
针对当前基于深度学习的版面分析方法存在效率低和训练成本高的问题,提出一种基于YOLOv5s改进的单阶段目标检测网络RCW-YOLO,并将其应用于文档图像版面分析任务。首先,通过Res2Net模块改进YOLOv5s中的C3模块,有效增强网络对文档图像多...
关键词：文档图像版面分析 目标检测 YOLOv5s 多尺度特征提取 
基于时长感知的短视频序列推荐
《计算机工程与应用》2024年第22期304-313,共10页王航 尹玲 史志才 黄勃 高志荣 
国家自然科学基金(61802251);中南民族大学2020年校级重点教研项目(JYZD20020);中南民族大学2022年校级研究生课程思政示范课程项目(YJS22039)。
针对短视频序列推荐中存在的点击数据稀疏性、观看时长反馈中的噪声以及偏差问题,提出了一种基于时长感知的短视频序列推荐模型(duration-aware for short video sequential recommendation,DASR)。该模型通过对用户观看时长反馈的深入...
关键词：数据稀疏性 序列推荐 注意力网络 时长偏差 动态阈值 
图模互补:知识图谱与大模型融合综述被引量：19
《武汉大学学报（理学版）》2024年第4期397-412,共16页黄勃 吴申奥 王文广 杨勇 刘进 张振华 陈南希 杨洪山 
科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109300);上海地方能力建设项目(21010501500);上海市科技创新行动计划(21DZ1204900)。
大模型(LLM)的兴起在自然语言处理领域引起了广泛关注,其涌现能力在各个垂直领域(如金融、医疗、教育等)也取得一定进展。然而,大模型自身面临解释性不足、知识实时性差、生成结果存在虚假信息等诸多挑战。为了应对这些问题,知识图谱与...
关键词：大模型 知识图谱 自然语言处理 
一种融合文本与知识图谱的问答系统模型被引量：1
《重庆大学学报》2024年第8期55-64,共10页张佳豪 黄勃 王晨明 曾国辉 刘瑾 
科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109300);国家自然科学基金青年项目(61802251)。
知识图谱是实现开放领域问答的关键技术之一,开放领域问答任务往往需要足够多的知识信息,而知识图谱的不完备性成为制约问答系统性能的重要因素。利用外部非结构化的文本与基于知识图谱的结构化知识相结合填补缺失信息时,检索外部文本...
关键词：问答系统 知识图谱 外部知识 文本检索 融合表征 
探索ChatGPT模型能力:工业应用的前景和挑战被引量：3
《武汉大学学报（理学版）》2024年第3期267-280,共14页黄勃 李文超 刘进 刘瑾 王文广 杨勇 赵晓丽 
科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109300)。
人工智能技术的发展给人们的生活带来了极大的便利,自然语言处理技术在其中发挥着重要作用。基于Transformer神经网络架构的聊天生成预训练转换器(chat generative pre-trained transformer,ChatGPT),具有强大的语言理解和文本生成能力...
关键词：ChatGPT 深度学习 TRANSFORMER 大型语言模型 
工程认证背景下“算法与数据结构”课程教学改革
《中文科技期刊数据库（引文版）教育科学》2024年第1期0084-0086,共3页施一萍 张娟 黄勃 
本文受2022年度上海高校市级重点课程《算法与数据结构》项目经费资助。
“以学生为中心、以成果为导向,以及持续改进”的理念为满足学生的学习需求和达到毕业要求提供了一个新的指导框架。在这种认证背景下,本项目对“算法与数据结构”课程的教学大纲进行了重新设计和有效实施。通过加强学生应用能力的培养...
关键词：工程教育专业认证 算法与数据结构 教学改革 能力培养 
基于小波变换网络的自监督单目深度与位姿估计被引量：1
《武汉大学学报（理学版）》2023年第6期777-786,共10页乔善宝 高永彬 黄勃 余文俊 
国家自然科学基金(61802253,U2033218);科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109302,2020AAA0109300);上海晨光人才计划(17CG59)。
基于小波变换与运动恢复结构的自监督学习范式,将二维离散小波变换嵌入神经网络并实现梯度传播,提出了一种新的单目深度与位姿估计算法。传统的神经网络在降采样过程中会造成信息丢失,且丢失的信息在后续阶段无法复原,对于深度估计任务...
关键词：小波变换 自监督学习 单目深度估计 位姿估计 三维感知 
基于BERT与Loc-Attention的文本情感分析模型被引量：4
《传感器与微系统》2023年第12期146-150,共5页何传鹏 黄勃 周科亮 尹玲 王明胜 李佩佩 
国家自然科学基金资助项目(61603242)。
传统的情感分析方法由于没有关注文本相对于主题词的位置(Loc)关系,分类效果并不理想。提出一种基于BERT与LDA的Loc-注意力(Attention)的双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型的文本情感分析方法——BL-LABL方法。使用LDA主题模型获得每个评论...
关键词：情感分析 主题模型 BERT模型 文本特征 位置权重 注意力 
融合情感词典和自注意力的双通道情感分析模型被引量：3
《数据与计算发展前沿》2023年第4期101-111,共11页巨家骥 黄勃 张帅 郭茹燕 
国家重点研发计划(No:2020AAA0109300);上海市科委科技创新行动计划(22S31903700,21S31904200)。
【应用背景】针对自然语言处理中的情感分析任务,目前的深度学习方法还是通过大量的数据训练来逐步提升效果,并没有充分利用文本中的情感词信息。【方法】本文提出了一种集成了情感词典和注意力机制的双通道文本情感分析模型。基于自注...
关键词：深度学习 情感词典 文本情感分析 双通道 注意力 
基于K-BERT和残差循环单元的中文情感分析被引量：3
《数据与计算发展前沿》2023年第4期127-138,共12页王桂江 黄润才 黄勃 
国家自然科学基金(61603242)。
【目的】利用自然语言处理技术可以为网络舆论安全提供技术支持。为解决文本情感分析中存在的循环神经网络无法获取深层加浅层的特征信息,以及动态词向量偏离核心语义的问题,本文提出了基于K-BERT和残差循环单元的K-BERT-BiRESRU-ATT的...
关键词：简单循环单元 K-BERT 情感分析 网络舆论安全 
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