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基于跨模态注意力和门控单元融合网络的多模态情感分析方法

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 67-76页

作者：陈岩松张乐张雷瀚吕学强北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京邮电大学经济管理学院北京100876

【目的】针对当前多模态情感分析中模态融合与交互不充分、多模态特征提取不完全的问题,提出一种基于跨模态注意力和门控单元融合网络的多模态情感分析方法。【方法】在多模态特征提取方面,增加视频模态中人物微笑程度特征和人物头部姿... 详细信息

【目的】针对当前多模态情感分析中模态融合与交互不充分、多模态特征提取不完全的问题,提出一种基于跨模态注意力和门控单元融合网络的多模态情感分析方法。【方法】在多模态特征提取方面,增加视频模态中人物微笑程度特征和人物头部姿势特征,丰富了多模态数据的底层特征;在模态融合方面,利用跨模态注意力机制使模态内部以及模态之间的信息进行更充分的交互,利用门控单元融合网络去除冗余信息,并通过自注意力机制分配注意力权重;最后,通过全连接层输出最终情感分类结果。【结果】在中文公开数据集CH-SIMS上与先进的Self-MM模型进行对比,实验结果表明,本文提出的方法在二分类准确率、三分类准确率和F1值上分别提升2.22、2.04和1.49个百分点。【局限】视频中人物的肢体动作在不断变化,不同的肢体动作蕴含不同的情感信息,模型没有考虑到人物在视频中的肢体动作信息。【结论】本文丰富了多模态数据的底层特征,有效实现模态融合,提升了情感分析的效果。

关键词：多模态情感分析注意力机制门控机制特征融合

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基于路径混淆的实时轨迹隐私保护方法

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 288-294页

作者：李凤云郭昊毕远国李亦宁东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 网络文化与数字传播北京市重点实验室北京110101 曼尼托巴大学科学学院加拿大曼尼托巴温尼伯MBR3T 2N2

由于传统的轨迹隐私保护算法在处理实时问题时的局限性,针对实时轨迹的隐私保护处理提出了基于路径混淆的轨迹隐私保护算法。该算法能够解决传统路径混淆算法中出现的轨迹数据不足和轨迹数据可用性的问题。利用车辆自适应时间窗口算法... 详细信息

由于传统的轨迹隐私保护算法在处理实时问题时的局限性,针对实时轨迹的隐私保护处理提出了基于路径混淆的轨迹隐私保护算法。该算法能够解决传统路径混淆算法中出现的轨迹数据不足和轨迹数据可用性的问题。利用车辆自适应时间窗口算法对车辆轨迹进行分组选择,通过混淆算法提高轨迹的隐私保护效果,在混淆过程中目标车辆与周围车辆形成混淆组从而达到多轨迹的真假混淆情况。通过对比实验分析了轨迹数据的可用性,验证所提出算法比其他传统方法在车辆隐私保护方面效果更好,且混淆后轨迹数据可用性更高。

关键词：轨迹隐私保护路径混淆差分隐私区域划分

基于认知框架的多维融合作文拟人辞格自动识别方法

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数据分析与知识发现 2024年

作者：张凯吕学强首都师范大学中国语言智能研究中心北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室

[目的]以ChatGPT为代表的语言模型，在中文情感、辞格识别及生成任务中仍存在不足。本文以拟人为无标范畴的辞格代表，探索多维融合的识别策略，对中文修辞计算具有借鉴意义。[方法]本文依据依存句法理论，通过认知框架构建拟人辞格生... 详细信息

[目的]以ChatGPT为代表的语言模型，在中文情感、辞格识别及生成任务中仍存在不足。本文以拟人为无标范畴的辞格代表，探索多维融合的识别策略，对中文修辞计算具有借鉴意义。[方法]本文依据依存句法理论，通过认知框架构建拟人辞格生成与理解认知模型，提出一种多特征融合的拟人辞格自动识别算法（WPGBA），该方法对修辞文本的词向量、语法向量、词性向量、上下文语义等多维特征分别表征与融合，使用K12阶段语文教材作为实验数据。[结果]通过WPGBA网络完成自动识别模型训练，实验显示该方法在进行识别实验中准确率达到90.40%，召回率87.58%，F1值88.65%，相较实验组其他方法准确率最少6.2%的提升。[局限]在进行篇章阅读理解、语言能力评测等实际应用时会出现新的复杂句，因为实验数据集规模有限，算法泛化能力受到制约。[结论]从认知角度出发设计的表意特征与上下文语义特征融合策略，对无标范畴中拟人辞格具有较好识别效果。

关键词：认知框架理论辞格识别拟人生成与识别模型修辞计算

基于生成对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型

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计算机应用与软件 2024年第7期41卷 67-73页

作者：曹建制佟强陈玉立刘秀磊北京信息科技大学数据科学与情报分析实验室北京100101

民航轨迹数据存在采样时间不均匀、空间维度量纲不一致的问题,并且现有轨迹预测方法主要面向行人、车辆等地面交通轨迹,适用于三维空间中的民航轨迹预测方法较少。针对上述问题,提出一种基于生成式对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型... 详细信息

民航轨迹数据存在采样时间不均匀、空间维度量纲不一致的问题,并且现有轨迹预测方法主要面向行人、车辆等地面交通轨迹,适用于三维空间中的民航轨迹预测方法较少。针对上述问题,提出一种基于生成式对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型。该模型对民航轨迹数据重采样以统一采样间隔,消除不同量纲影响;使用数据中的时序特征和不同目标之间的交互信息生成预测轨迹。实验表明,与传统轨迹预测方法相比,该模型在ADE指标上降低了29%以上,验证了模型在三维空间民航轨迹预测中的有效性。

关键词：轨迹预测民航轨迹长短时记忆网络生成对抗网络

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“类人”社交机器人检测数据集扩充方法研究

电子科技大学学报 2022年第1期51卷 130-137页

作者：刘欣然徐雅斌北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京朝阳区100101 北京信息科技大学计算机学院北京朝阳区100101

该文提出了基于海林格距离的变分进化生成式对抗网络(HVE-GAN),实现“类人”社交机器人检测数据集的扩充。HVE-GAN将进化生成式对抗网络(E-GAN)的生成器修改为变分自编码器(VAE)结构,提高了生成数据的“真实性”及多样性程度;将E-GAN生... 详细信息

该文提出了基于海林格距离的变分进化生成式对抗网络(HVE-GAN),实现“类人”社交机器人检测数据集的扩充。HVE-GAN将进化生成式对抗网络(E-GAN)的生成器修改为变分自编码器(VAE)结构,提高了生成数据的“真实性”及多样性程度;将E-GAN生成器Heuristic损失函数更改为改进的海林格距离,在训练过程中加快了模型收敛速度、稳定了生成器的梯度,避免了不稳定的训练过程影响生成数据质量。实验结果表明,利用HVE-GAN模型生成的“类人”社交机器人数据的“真实性”与多样性程度均明显优于基线模型。

关键词：检测数据集进化生成式对抗网络损失函数社交机器人变分自编码器

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基于深度图卷积网络的社交机器人识别方法

电子科技大学学报 2022年第4期51卷 615-622,629页

作者：毛文清徐雅斌北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京朝阳区100101 北京信息科技大学计算机学院北京朝阳区100101 北京信息科技大学大数据安全技术研究所北京朝阳区100101

提出了一种基于深度图卷积神经网络的社交机器人识别方法。首先,在元数据特征的基础上,引入RoBERTa模型进行博文情绪分类,进一步提取更能区分社交机器人和普通人的情绪多样性特征;同时采用single-pass进行博文聚类,构造博文相似图;在此... 详细信息

提出了一种基于深度图卷积神经网络的社交机器人识别方法。首先,在元数据特征的基础上,引入RoBERTa模型进行博文情绪分类,进一步提取更能区分社交机器人和普通人的情绪多样性特征;同时采用single-pass进行博文聚类,构造博文相似图;在此基础上,提出了在GCNII模型上增加Attention机制的A-GCNII模型,通过捕捉用户元数据特征和社交网络中同一话题下的用户关系结构特征识别社交机器人。在真实新浪微博数据集上进行对比实验的结果表明,该方法在识别准确性和效果上均表现良好。

关键词：注意力机制深度图卷积网络情绪多样性特征社交机器人

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基于重启随机游走的实体识别与链接方法

北京邮电大学学报 2017年第6期40卷 115-119页

作者：谭咏梅郑迪刘姝雯吕学强北京邮电大学智能科学与技术中心北京100876 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

提出基于重启随机游走的实体识别和链接方法,在知识库部分实体构成的图结构中进行随机游走,从而获得实体和指称的分布式表示,并由此计算出相似度最高的实体作为链接实体.该方法在2015年Tri-Lingual Entity Discovery and Linking评测任... 详细信息

提出基于重启随机游走的实体识别和链接方法,在知识库部分实体构成的图结构中进行随机游走,从而获得实体和指称的分布式表示,并由此计算出相似度最高的实体作为链接实体.该方法在2015年Tri-Lingual Entity Discovery and Linking评测任务中的F值为0.665,高于其他参赛系统.实验结果表明,本方法可以有效克服特征稀缺问题,并减轻流行度差异对实验结果造成的影响.

关键词：实体链接语义相似度随机游走

融合卷积神经网络和重启随机游走的实体链接方法

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北京邮电大学学报 2018年第1期41卷 65-69页

作者：谭咏梅李晓光吕学强北京邮电大学智能科学与技术中心北京100876 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

提出了一种融合卷积神经网络和重启随机游走的实体链接方法.该方法首先对文本中的指称进行识别,然后生成指称的候选实体集,随后使用融合卷积神经网络和重启随机游走的实体链接方法对候选实体进行选择,最后对在知识库中无对应实体的指称... 详细信息

提出了一种融合卷积神经网络和重启随机游走的实体链接方法.该方法首先对文本中的指称进行识别,然后生成指称的候选实体集,随后使用融合卷积神经网络和重启随机游走的实体链接方法对候选实体进行选择,最后对在知识库中无对应实体的指称进行聚类.该方法在TAC-KBP2016的实体识别与链接评测数据集上的FCEAFm值为0.652,2016年评测第1名的FCEAFm为0.643,实验结果表明,使用融合卷积神经网络和重启随机游走的实体链接方法能够有效地进行实体链接.

关键词：实体链接卷积神经网络重启随机游走

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具有时空约束的强制访问控制模型

北京邮电大学学报 2012年第5期35卷 111-114页

作者：范艳芳蔡英耿秀华北京信息科技大学计算机学院北京100101 中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室北京100049 北京信息职业技术学院软件工程系北京100016

传统的访问控制通过逻辑的方法来防止未授权的信息访问,忽略了物理位置的作用,从而容易遭受地址欺骗类攻击.将位置信息引入访问控制可以提供更好的安全性.在强制访问控制中客体的安全属性与时间密切相关,访问控制模型中应反映客体的安... 详细信息

传统的访问控制通过逻辑的方法来防止未授权的信息访问,忽略了物理位置的作用,从而容易遭受地址欺骗类攻击.将位置信息引入访问控制可以提供更好的安全性.在强制访问控制中客体的安全属性与时间密切相关,访问控制模型中应反映客体的安全属性随时间的变化.以经典的Bell-Lapadula模型为基础,提出一个具有时空约束的强制访问控制模型,综合考虑时间和空间约束,在增加访问控制模型灵活性的基础上提高访问控制模型的安全性.

关键词：时空约束强制访问控制多级安全