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面向跨模态检索的查询感知双重对比学习网络

软件学报 2024年第5期35卷 2120-2132页

作者：尹梦冉梁美玉于洋曹晓雯杜军平薛哲北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876

近期,跨模态视频语料库时刻检索(VCMR)这一新任务被提出,它的目标是从未分段的视频语料库中检索出与查询语句相对应的一小段视频片段.现有的跨模态视频文本检索工作的关键点在于不同模态特征的对齐和融合,然而,简单地执行跨模态对齐和... 详细信息

近期,跨模态视频语料库时刻检索(VCMR)这一新任务被提出,它的目标是从未分段的视频语料库中检索出与查询语句相对应的一小段视频片段.现有的跨模态视频文本检索工作的关键点在于不同模态特征的对齐和融合,然而,简单地执行跨模态对齐和融合不能确保来自相同模态且语义相似的数据在联合特征空间下保持接近,也未考虑查询语句的语义.为了解决上述问题,提出一种面向多模态视频片段检索的查询感知跨模态双重对比学习网络(QACLN),该网络通过结合模态间和模态内的双重对比学习来获取不同模态数据的统一语义表示.具体地,提出一种查询感知的跨模态语义融合策略,根据感知到的查询语义自适应地融合视频的视觉模态特征和字幕模态特征等多模态特征,获得视频的查询感知多模态联合表示.此外,提出一种面向视频和查询语句的模态间及模态内双重对比学习机制,以增强不同模态的语义对齐和融合,从而提高不同模态数据表示的可分辨性和语义一致性.最后,采用一维卷积边界回归和跨模态语义相似度计算来完成时刻定位和视频检索.大量实验验证表明,所提出的QACLN优于基准方法.

关键词：跨模态语义融合跨模态检索视频时刻定位对比学习

基于强化联邦GNN的个性化公共安全突发事件检测

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软件学报 2024年第4期35卷 1774-1789页

作者：管泽礼杜军平薛哲王沛文潘圳辉王晓阳智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 复旦大学计算机科学技术学院上海201203

近年来,将公共安全数据转换为图的形式,通过图神经网络(GNN)构造节点表示应用于下游任务的方法,充分利用了公共安全数据的实体与关联信息,取得了较好的效果.为了提高模型的有效性,需要大量的高质量数据,但是高质量的数据通常归属于政府... 详细信息

近年来,将公共安全数据转换为图的形式,通过图神经网络(GNN)构造节点表示应用于下游任务的方法,充分利用了公共安全数据的实体与关联信息,取得了较好的效果.为了提高模型的有效性,需要大量的高质量数据,但是高质量的数据通常归属于政府、公司和组织,很难通过数据集中的方式使模型学习到有效的事件检测模型.由于各数据拥有方的关注主题与收集时间不同,数据之间存在Non-IID的问题.传统的假设一个全局模型可以适合所有客户端的方法难以解决此类问题.提出了基于强化联邦图神经网络的个性化公共安全突发事件检测方法PPSED,各客户端采用多方协作的方式训练个性化的模型来解决本地的突发事件检测任务.设计了联邦公共安全突发事件检测模型的本地训练与梯度量化模块,采用基于图采样的minibatch机制的GraphSage构造公共安全突发事件检测本地模型,以减小数据Non-IID的影响,采用梯度量化方法减小梯度通信的消耗.设计了基于随机图嵌入的客户端状态感知模块,在保护隐私的同时,更好地保留客户端模型有价值的梯度信息.设计了强化联邦图神经网络的个性化梯度聚合与量化策略,采用DDPG拟合个性化联邦学习梯度聚合加权策略,并根据权重决定是否对梯度进行量化,对模型的性能与通信压力进行平衡.通过在微博平台收集的公共安全数据集和3个公开的图数据集进行了大量的实验,实验结果表明了所提方法的有效性.

关键词：联邦学习图神经网络(GNN) 公共安全突发事件检测

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一种基于迁移学习的文本—图像特征映射算法

北京邮电大学学报 2012年第6期35卷 1-5页

作者：刘杰杜军平北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

提出一种事件约束下基于迁移学习的文本—图像特征映射算法.通过潜在狄利克莱分配方法对事件文本数据进行主题建模,并通过计算主题特征的信息增益选出最显著的文本特征;用视觉词袋模型和朴素贝叶斯方法对事件图片进行主题建模;通过同事... 详细信息

提出一种事件约束下基于迁移学习的文本—图像特征映射算法.通过潜在狄利克莱分配方法对事件文本数据进行主题建模,并通过计算主题特征的信息增益选出最显著的文本特征;用视觉词袋模型和朴素贝叶斯方法对事件图片进行主题建模;通过同事件下的文本数据特征分布和文本—图像共现数据特征分布,实现了对图像特征分布的近似.在包含15个主题事件的数据集上进行实验的结果证明了所提特征映射算法的有效性.

关键词：事件约束迁移学习文本—图像特征映射共现数据

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基于数据的旅游管理决策支持系统研究

自动化学报 2009年第6期35卷 834-840页

作者：杜军平周亦鹏北京邮电大学计算机科学技术学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京科技大学信息工程学院北京100083 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100037

针对复杂环境下的旅游管理决策问题,对基于数据的智能决策支持系统进行研究.首先提出了综合多种智能技术的决策支持系统体系结构,对系统涉及到的3S、大型决策表分解等关键技术进行了分析;然后从旅游信息类别、时空模式、旅游规划与导航... 详细信息

针对复杂环境下的旅游管理决策问题,对基于数据的智能决策支持系统进行研究.首先提出了综合多种智能技术的决策支持系统体系结构,对系统涉及到的3S、大型决策表分解等关键技术进行了分析;然后从旅游信息类别、时空模式、旅游规划与导航,以及旅游状态和安全事故预测预警等方面给出了系统采用的数据分析方法,并给出了系统的多个应用实例.

关键词：智能决策多智能体系统旅游信息处理复杂事件

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基于潜在主题融合的跨媒体图像语义标注

电子学报 2014年第5期42卷 987-991页

作者：刘杰杜军平北京邮电大学计算机学院北京100876 中国电子科技集团公司第三十研究所四川成都610041

图像语义标注是图像语义分析研究中的一个重要问题.在主题模型的基础上,本文提出一种新颖的跨媒体图像标注方法来进行图像间语义的传播.首先,对训练图像使用主题模型,抽取视觉模态和文本模态信息的潜在语义主题.然后,通过使用一个权重... 详细信息

图像语义标注是图像语义分析研究中的一个重要问题.在主题模型的基础上,本文提出一种新颖的跨媒体图像标注方法来进行图像间语义的传播.首先,对训练图像使用主题模型,抽取视觉模态和文本模态信息的潜在语义主题.然后,通过使用一个权重参数来融合两种模态信息的主题分布,从而学习到一种融合主题分布.最后,在融合主题分布的基础上训练一个标注模型来给目标图像赋予合适的语义信息.在标准的MSRC和Corel5K数据集上将提出的方法与最近著名的标注方法进行比较实验.标注性能的详细评价结果表明提出方法的有效性.

关键词：图像语义标注跨媒体主题模型加权融合

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特定领域概念间关系自动抽取方法

北京邮电大学学报 2013年第5期36卷 81-85页

作者：杨月华杜军平平源北京邮电大学计算机学院北京100876 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 许昌学院信息工程学院河南许昌461000

以突发事件领域为例,针对本体构建中领域概念间关系自动抽取的问题,提出了一种混合的领域概念间关系自动抽取方法,将领域概念间的关系分成关系类型未知和已知2种情况,并分别基于扩展关联规则和关系抽取规则进行抽取,同时提出了构造和自... 详细信息

以突发事件领域为例,针对本体构建中领域概念间关系自动抽取的问题,提出了一种混合的领域概念间关系自动抽取方法,将领域概念间的关系分成关系类型未知和已知2种情况,并分别基于扩展关联规则和关系抽取规则进行抽取,同时提出了构造和自动扩展关系抽取规则的方法.实验结果表明,所提出的方法是可行和有效的,不仅能获得特定领域中存在的丰富的语义关系,而且能获得较好的性能.

关键词：混合关系抽取算法扩展关联规则抽取规则

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基于时空情境模型的主题跟踪

华南理工大学学报（自然科学版） 2012年第8期40卷 82-87页

作者：周亦鹏杜军平北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

针对现有的主题模型不能随时空情境准确反映主题的周期变化和空间分布的问题,根据互联网信息通常包含发布时间地点等情境数据的特点,提出一种用于主题跟踪的时空情境主题模型.首先将数据集的多主题分布与时空信息关联起来建立时空情境... 详细信息

针对现有的主题模型不能随时空情境准确反映主题的周期变化和空间分布的问题,根据互联网信息通常包含发布时间地点等情境数据的特点,提出一种用于主题跟踪的时空情境主题模型.首先将数据集的多主题分布与时空信息关联起来建立时空情境主题模型,对主题周期和强度进行描述;然后通过EM算法估计模型参数,利用该参数分别计算主题快照和主题周期;最后利用时序相似度计算判断后续主题信息,实现主题跟踪.食品安全事件主题跟踪的实验表明:与单纯依赖文本特征的主题跟踪方法相比,文中提出的方法能够明显提高跟踪效率和多个主题的跟踪准确性,这有助于进一步实现精准的主题信息检索.

关键词：主题模型情境生成模型概率分布文本处理

基于RNN和主题模型的社交网络突发话题发现

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通信学报 2018年第4期39卷 189-198页

作者：石磊杜军平梁美玉北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

社交网络数据是稀疏和嘈杂的,并伴有大量的无意义话题。传统突发话题发现方法无法解决社交网络短文本稀疏性问题,并需要复杂的后处理过程。为了解决上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN,recurrent neural network)和主题模型的突发... 详细信息

社交网络数据是稀疏和嘈杂的,并伴有大量的无意义话题。传统突发话题发现方法无法解决社交网络短文本稀疏性问题,并需要复杂的后处理过程。为了解决上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN,recurrent neural network)和主题模型的突发话题发现(RTM-SBTD)方法。首先,综合RNN和逆序文档频率(IDF,inverse document frequency)构建权重先验来学习词的关系,同时通过构建词对解决短文本稀疏性问题。其次,模型中引入针板先验(spike and slab)来解耦突发话题分布的稀疏和平滑。最后,引入词的突发性来区分建模普通话题和突发话题,实现突发话题自动发现。实验结果表明与现有的主流突发话题发现方法相比,所提RTM-SBTD方法在多种评价指标上优于对比算法。

关键词：社交网络突发话题发现主题模型循环神经网络

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多媒体旅游智能导航系统的研究与实现

中南大学学报（自然科学版） 2009年第S1期40卷 335-340页

作者：王肃杜军平高田北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

对多媒体旅游智能导航系统进行研究,设计并开发旅游智能导航系统平台。系统具有网上虚拟游、旅游行程规划、自助导航及救援等功能。多媒体交互式旅游服务可方便游客的自助旅行,并可提供对旅游景点突发事件处理和紧急救援能力。

关键词：多媒体信息旅游服务虚拟游行程规划旅游导航