检索结果-南通市图书馆

小型微型计算机系统 2022年第9期43卷 1908-1917页

作者：廖黾刘德喜万常选刘喜平廖国琼江西财经大学信息管理学院南昌330013 江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室南昌330013

面向方面目标的意见词抽取(Target-oriented Opinion Word Extraction,TOWE)是方面情感分析的一个子任务,旨在针对给定句子的特定方面目标识别意见词.在同一句子中,对于不同的目标,模型需要输出不同的抽取结果,TOWE可以给出每个方面目... 详细信息

面向方面目标的意见词抽取(Target-oriented Opinion Word Extraction,TOWE)是方面情感分析的一个子任务,旨在针对给定句子的特定方面目标识别意见词.在同一句子中,对于不同的目标,模型需要输出不同的抽取结果,TOWE可以给出每个方面目标具体的观点信息,从而帮助理解用户情感的来源,细化情感分析任务的粒度.为识别文本中给定方面目标的方面意见词,需要综合考虑上下文语境、方面目标语义信息以及位置信息,并建模候选意见词与方面目标之间的对应关系.本文提出了一个目标语义与位置融合的方面意见词抽取模型(Target-oriented Opinion Word Extraction Based on the Fusion of Aspect Target Semantics and Position model,AP-IOG),模型使用编码器-解码器框架,在方面目标融合编码器中包含3个LSTM模型:向内Inward-LSTM可以充分利用方面目标信息;向外Outward-LSTM可以将方面目标信息很好地编码到上下文中;位置注意力增强的Global-LSTM,可以帮助理解整个句子的全局含义,并且关注到整个句子中方面目标附近的局部信息.这3个LSTM很好地融合了方面目标及其上下文和位置信息,有利于定位针对方面目标的意见词.编码后,将方面目标的上、下文与位置注意力增强的全局上下文进行拼接,传入解码器中.使用TOWE中电脑和餐厅评论领域4个数据集作为实验数据集,实验结果表明,AP-IOG模型明显优于其他方法,在4个数据集上F 1值相比于TOWE的基准模型IOG分别提升了2.23%、2.10%、2.75%以及3.55%.

关键词：方面目标目标语义意见词抽取位置注意力 AP-IOG模型

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图像目标语义层级结构及其非监督学习算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2009年第5期37卷 26-29页

作者：刘玮田金文王勇涛陈新武华中科技大学图像识别与人工智能研究所湖北武汉430074 华中科技大学多谱信息处理技术国防重点实验室湖北武汉430074

根据场景图像中某些目标的特征间具有空间关联性和几何连贯性的空间语义属性,对特定场景的图像序列进行学习,首先提取各图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点,分析每对图像中各匹配特征点对间的几何连贯性,然后根据图像序列特征点矢量间... 详细信息

根据场景图像中某些目标的特征间具有空间关联性和几何连贯性的空间语义属性,对特定场景的图像序列进行学习,首先提取各图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点,分析每对图像中各匹配特征点对间的几何连贯性,然后根据图像序列特征点矢量间的空间紧密程度进行聚类获得目标对象,从而得到基于空间关联性的一种新的图像语义层级结构(SBOSH),此层级结构图是通过非监督自动学习的过程获得的.由SBOSH结构图不仅可得到各节点上的目标对象,而且能够获得各节点间的空间交互性.所得的SBOSH结构图符合人对场景的逻辑分析,可以应用于场景分析、目标及目标局部精确定位和类目标的识别中.

关键词：目标语义语义层级结构空间关联性几何连贯性非监督学习

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基于目标语义和外观深度特征融合的场景识别方法研究

基于目标语义和外观深度特征融合的场景识别方法研究

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作者：李文丽南京邮电大学

学位级别：硕士

场景识别技术作为机器视觉领域中的关键技术之一,已经发展成为深度学习方向的重要研究问题之一,与此同时也是图像识别领域的一个研究技术难点。如果能够有效地提高场景图像的识别率,将极大程度地推动人机交互、视频和图像检索、智能视... 详细信息

场景识别技术作为机器视觉领域中的关键技术之一,已经发展成为深度学习方向的重要研究问题之一,与此同时也是图像识别领域的一个研究技术难点。如果能够有效地提高场景图像的识别率,将极大程度地推动人机交互、视频和图像检索、智能视频监控等领域的发展并且能够带来巨大的经济效益。因此,有效提高场景识别技术具有十分重要的意义和挑战性。场景图像普遍存在照射角度、光照强度、形状改变、部分遮挡和背景混入等情况,导致场景图像呈现类内差异大和类间差异小的特点。近年来,研究者做出了很多努力,来探寻有效的特征表示以提高场景的识别性能。在早期研究中,主要是利用先验知识设计用于提取场景图像的浅层视觉特征。这些浅层特征表示方法能够在早期的简单场景图像数据集上取得令人信服的结果。但是,针对那些更具挑战性的大型的场景识别数据库,则识别效果不佳。近年来,深度学习理论在计算机领域取得了有目共睹的巨大成功,基于深度特征的场景识别方法的性能普遍比基于浅层特征的方法要优越。研究发现场景图像的目标属性有助于提高场景图像的识别率,场景图像的目标语义特征属于高层特征。本人在前人的工作基础上,研究深度特征融合的场景识别算法。本文的主要研究内容如下:(1)在阅览了大量的国内外文献资料的基础上,介绍了场景识别的研究背景与意义,从浅层特征和深层特征两方面分析了场景识别的国内外研究现状,并且介绍了一些目前常用的场景数据集;(2)调研了传统浅层特征提取算法,从全局特征、局部特征和目标属性特征进行对比分析,并详细介绍了这三种特征的典型代表算法。针对Gist算法、SIFT算法和OB算法在OT数据集和MIT67数据集上做了大量的实验,并进行对比分析;(3)提出了一种基于多角度深度特征融合的表示方法,即融合目标语义信息、全局外观信息和外观的上下文特征来进行场景识别的方法。保持空间布局信息的目标语义特征(Spatial-layout-maintained Object Semantics Features,SOSF)作为场景图像的目标语义信息,利用空间Fisher向量(Spatial Fisher Vector,SFV)同时对基于深度学习的多类别目标检测器的输出进行目标类别和布局信息的编码。然后建立了一个多方向的LSTM(Long short-term memory)模型来表示场景图像外观的上下文信息(Contextual Features in Appearance,CFA);以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的全连接层的输出作为全局外观信息(Globe Appearance Feature,GAF)。最后融合三种深度特征信息,分类识别输出实验结果;(4)最后,在三个基准数据集上进行广泛的实验。该方法分别在MIT67数据集上达到89.51%的识别正确率,在SUN397数据集上达到78.93%的识别率和在Places365数据库上达到57.27%的识别正确率,优于最新报道的深度学习场景识别方法;综上所述,本算法提供了一种具有高精度的场景识别方法,该方法可以归类为多角度学习技术,利用深度特征从不同角度来实现场景分类。具有很高的实用价值和发展前景。

关键词：深度特征目标语义上下文特征综合表示场景识别

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地域文化符号视角下的有轨电车外观设计研究

地域文化符号视角下的有轨电车外观设计研究

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作者：张力丹西南交通大学

学位级别：硕士

近年来,现代有轨电车凭借其绿色舒适的优良性能,逐渐受到了政府的肯定与市民的青睐,成为我国大城市地铁的补充线,中小城市的骨干线。与此同时,许多城市希望现代有轨电车能体现地域文化特色成为城市名片。但是在城市轨道交通行业装备、... 详细信息

近年来,现代有轨电车凭借其绿色舒适的优良性能,逐渐受到了政府的肯定与市民的青睐,成为我国大城市地铁的补充线,中小城市的骨干线。与此同时,许多城市希望现代有轨电车能体现地域文化特色成为城市名片。但是在城市轨道交通行业装备、技术同质化的背景下,如何让现代有轨电车突显地域文化的鲜明特色成为城市靓丽的风景线,促进现代有轨电车与城市建设的共赢,是需要解决的重要问题。本文首先,通过查阅大量文献资料总结地域文化的构成,并发现符号可以作为文化内涵的载体,将复杂抽象的事物简单化。根据符号学传递过程,简单构建从设计师与受众乘客两方面共同出发的设计流程。然后,对国内外典型案例进行分析,总结了形态提取的方法以及设计原则。之后,完善现代有轨电车外观文化元素的传递流程,构建地域文化在现代有轨电车外观设计中应用的四个步骤:目标语义的获取、文化符号的提取、文化符号的筛选、设计实践的评价。最后根据上文构建的传递流程,结合实用经济美观创新的设计原则,提出成都现代有轨电车外观设计实践。第一步,获取公众心目中对成都有轨电车外观设计期望的词汇,并通过提炼语义最终得到“流线的”“本土的”“现代的”“大气的”四个目标语义;第二步,整理成都地域文化,从中提取典型文化的形态要素以及对应的色彩要素,构建形态域、色彩域;第三步,使用层次分析法筛选出权重值较高的四个形态以及三个色彩,根据目标语义以及尺寸参数将文化符号应用于成都市有轨电车的外观设计中;第四步,采取问卷调查的方式验证此设计方案是否达到公众心目中的诉求,对设计方案进行四个语义维度的五级量表评价,通过统计问卷数据的总结,该设计结果实现了目标语义的传达。本研究流程与方法对后续的轨道交通地域化外观设计研究有一定的参考作用。

关键词：现代有轨电车地域文化目标语义层次分析外观设计

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