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基于XLNet和多粒度对比学习的新闻主题文本分类方法

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郑州大学学报（理学版） 2025年第2期57卷 16-23页

作者：陈敏王雷春徐瑞史含笑徐渺湖北大学计算机学院湖北武汉430062

新闻主题文本内容简短却含义丰富,传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究,未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系,提出一种基于XLNet和多粒度特征对比学习... 详细信息

新闻主题文本内容简短却含义丰富,传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究,未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系,提出一种基于XLNet和多粒度特征对比学习的新闻主题分类方法。首先,利用XLNet对新闻主题文本进行特征提取获得文本中词、句粒度的特征表示和潜在空间关系;然后,通过对比学习R-Drop策略生成不同粒度特征的正负样本对,以一定权重对文本的词向量-词向量、词向量-句向量和句向量-句向量进行特征相似度学习,使模型深入挖掘出字符属性和语句属性之间的关联信息,提升模型的表达能力。在THUCNews、Toutiao和SHNews数据集上进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提方法在准确率和F 1值上都有更好的表现,在三个数据集上的F 1值分别达到了93.88%、90.08%、87.35%,验证了方法的有效性和合理性。

关键词：自然语言处理文本分类新闻主题 XLNet 对比学习

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红外系统的2D-TDI方法及其增强处理

红外与毫米波学报 2000年第6期19卷 445-448页

作者：雷春张保民南京理工大学电光学院江苏南京210094

提出了在红外系统中运用二维时间延迟积分 (2 D- TDI)方法提高信噪比的同时 ,利用灰度变换进行红外图像增强处理的几种方法及对系统的硬件实现 .试验结果表明 ,这些方法优于传统的简单平均方法 ,并且能够实时处理 ,因此具有重要的实用价... 详细信息

提出了在红外系统中运用二维时间延迟积分 (2 D- TDI)方法提高信噪比的同时 ,利用灰度变换进行红外图像增强处理的几种方法及对系统的硬件实现 .试验结果表明 ,这些方法优于传统的简单平均方法 ,并且能够实时处理 ,因此具有重要的实用价值 .

关键词：红外系统二维时间延迟积分信噪比灰度变换图象信号处理实时处理红外热像仪噪声分析累加平均

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液体火箭发动机性能参数的贝叶斯评估方法

中国空间科学技术 2005年第3期25卷 28-34页

作者：李宝盛雷春钢北京航天动力研究所北京100076

文章研究了如何利用发动机地面试验数据,来评估飞行中的性能参数及其可靠性。采用贝叶斯分析,研究给出了合理实用的先验分布及后验分布的求解,并给出了各参数及其性能可靠性的贝叶斯点估计和置信估计。

关键词：液体火箭发动机技术参数贝叶斯评估方法先验分布后验分布置信估计

传感器网络中一种基于一元线性回归模型的空时数据压缩算法

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电子与信息学报 2010年第3期32卷 755-758页

作者：王雷春马传香湖北大学数学与计算机科学学院武汉430062

针对传感器网络中节点采样数据的空间和时间冗余特点以及节能要求,该文提出了一种基于一元线性回归模型的空时数据压缩算法ODLRST。ODLRST先在每个节点内进行消除时间冗余的数据压缩,再在节点汇集处对来自不同节点的数据消除空间冗余以... 详细信息

针对传感器网络中节点采样数据的空间和时间冗余特点以及节能要求,该文提出了一种基于一元线性回归模型的空时数据压缩算法ODLRST。ODLRST先在每个节点内进行消除时间冗余的数据压缩,再在节点汇集处对来自不同节点的数据消除空间冗余以进一步压缩数据。仿真实验证明,ODLRST能够极大地减少节点发送的数据量和网络中的通信流量,节省并平衡网络中的能量消耗。

关键词：传感器网络线性回归空时相关数据压缩