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联合数据增强的语义对比聚类

计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1511-1524页

作者：王气洪贾洪杰黄龙霞毛启容江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

鉴于对比学习在下游任务中的优异表现,对比聚类的研究受到广泛关注.但是,大部分方法只采用一类简单的数据增强技术,尽管增强后的视图保留了原始样本的大部分特征信息,但也继承了语义信息和非语义信息相融交织的特性,在相似或相同的视图... 详细信息

鉴于对比学习在下游任务中的优异表现,对比聚类的研究受到广泛关注.但是,大部分方法只采用一类简单的数据增强技术,尽管增强后的视图保留了原始样本的大部分特征信息,但也继承了语义信息和非语义信息相融交织的特性,在相似或相同的视图模式下,该特性限制了模型对语义信息的学习.有些方法直接将来源于同一样本的具有相同视图模式的2个数据增强视图组成正样本对,导致样本对语义性不足.为解决上述问题,提出基于联合数据增强的语义对比聚类方法,基于一强一弱2类数据增强,利用视图间的差异降低非语义信息的干扰,增强模型对语义信息的感知能力.此外,基于全局k近邻图引入全局类别信息,由同一类的不同样本形成正样本对.在6个通用的挑战性数据集上的实验结果表明该方法取得了最优的聚类性能,证实了所提方法的有效性和优越性.

关键词：强数据增强弱数据增强对比学习全局类别信息聚类

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洋葱路由器网站指纹攻击与防御研究综述

电子与信息学报 2024年第09期46卷 3474-3489页

作者：杨宏宇宋成瑜王朋赵永康胡泽成翔张良中国民航大学安全科学与工程学院中国民航大学计算机科学与技术学院扬州大学信息工程学院中国民航大学民航信息安全评估中心亚利桑那大学信息学院

以洋葱路由器(Tor)为代表的匿名网络是目前使用最广泛的加密通信网络之一，违法分子利用加密网络以掩盖其违法行为，给网络监管和网络安全带来极大的挑战。网站指纹攻击技术的出现使得对加密流量的分析成为可能，监管者利用数据包方向... 详细信息

以洋葱路由器(Tor)为代表的匿名网络是目前使用最广泛的加密通信网络之一，违法分子利用加密网络以掩盖其违法行为，给网络监管和网络安全带来极大的挑战。网站指纹攻击技术的出现使得对加密流量的分析成为可能，监管者利用数据包方向等信息对Tor流量进行解密，推断用户正在访问的网页。该文对Tor网站指纹攻击与防御方法进行了调研和分析。首先，对Tor网站指纹攻击的相关技术进行总结与比较，重点分析基于传统机器学习和深度学习的Tor网站指纹攻击；其次，对目前多种防御方法进行全面调研和分析；针对现有Tor网站指纹攻击方法存在的局限性进行分析和总结，展望未来发展方向和前景。

关键词： Tor匿名网络网站指纹攻击流量分析隐私保护网络监管

联合结构重参数和YOLOv5的航拍红外目标检测

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电子科技大学学报 2024年第3期53卷 382-389页

作者：邵延华张兴平张晓强楚红雨吴亚东西南科技大学信息工程学院绵阳621010 四川轻化工大学计算机科学与工程学院宜宾644000

无人机进行红外航拍目标检测在交通、农业和军事等方面有着广泛应用。该领域的主要挑战有目标较小、相互遮挡、非刚体形变大以及红外成像纹理信息少、边缘特征弱等。针对以上问题,基于YOLOv5和结构重参数化优化思想,提出了一种针对航拍... 详细信息

无人机进行红外航拍目标检测在交通、农业和军事等方面有着广泛应用。该领域的主要挑战有目标较小、相互遮挡、非刚体形变大以及红外成像纹理信息少、边缘特征弱等。针对以上问题,基于YOLOv5和结构重参数化优化思想,提出了一种针对航拍场景的目标检测模型Rep-YOLO。首先,在主干网络中引入RepVGG模块,提升模型特征提取能力;在模型推理时对RepVGG模块的多分支进行结构重参数化,减少网络分支和结构复杂度。其次,结合数据特征,改进检测网络颈部的路径聚合网络,提升检测算法在机载平台的精度-速度均衡能力。最后,在两个公开红外数据集进行对比实验,表明该算法的有效性。以南航ComNet航拍数据集为例,统计结果显示主要检测指标各类平均精度(mean Average Precision,mAP)提升5.9%,同时参数量和模型大小分别减少约29.7%和23.2%。另外,对Rep-YOLO在典型机载平台Jetson Nano上进行了模型部署验证,为航拍场景的检测算法改进和实际应用提供了可靠的技术支撑。

关键词：深度学习红外图像航拍目标检测 YOLOv5 结构重参数化

多尺度特征融合的RGB-D图像显著性目标检测

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计算机工程与应用 2024年第11期60卷 242-250页

作者：王震于万钧陈颖上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418

显著性目标检测是计算机视觉的一个基础问题,目前很多基于深度学习的显著性检测方法都是将RGB图像和深度图按照输入融合或结果融合的方法进行特征融合,但这些方法并不能有效地融合特征图,为了提升显著性目标检测算法性能,提出了一种多... 详细信息

显著性目标检测是计算机视觉的一个基础问题,目前很多基于深度学习的显著性检测方法都是将RGB图像和深度图按照输入融合或结果融合的方法进行特征融合,但这些方法并不能有效地融合特征图,为了提升显著性目标检测算法性能,提出了一种多尺度特征融合的RGB-D图像显著性目标检测方法。将模型主体设计为两个特征编码器、两个特征解码器和一个跨模特多尺度特征交错融合模块。两个特征编码器分别对应RGB图和深度图,其采用经过ImageNet数据集预训练的ResNet50网络,特征解码器用于解码编码器的五种不同尺度的输出,跨模态多尺度特征交错融合模块用于融合解码器和编码器提取的不同尺度的特征图,并将五个层次的融合结果进行拼接和降维,输出最终的显著性预测图。实验在四个公开的显著性数据集上与以往具有代表性的十个模型进行了比较,该模型在各个数据集上,相比于性能第二的模型,S-measure平均提高了0.391%,MAE平均减少了0.330%,F-measure平均减少了0.405%。提出了一种多尺度特征融合模型,摒弃了以往融合的方式,采用特征融合,将浅层和深层的特征分别进行交错融合,实验表明,提出的方法较以往的方法有更强的性能,能够取得更好的效果。

关键词：显著性物体检测多模图像融合多支路协同预测多尺度特征

基于多模态特征交互的RGB-D显著性目标检测

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 211-220页

作者：高悦戴蒙张晴上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418

现有的大多数RGB-D显著性目标检测方法利用深度图来提高检测效果,而忽视了其质量的影响。低质量的深度图会对最终显著目标预测结果造成污染,影响显著性检测的性能。为了消除低质量深度图带来的干扰,并准确突出RGB图像中的显著目标,提出... 详细信息

现有的大多数RGB-D显著性目标检测方法利用深度图来提高检测效果,而忽视了其质量的影响。低质量的深度图会对最终显著目标预测结果造成污染,影响显著性检测的性能。为了消除低质量深度图带来的干扰,并准确突出RGB图像中的显著目标,提出了一个用于多模态特征交互的RGB-D显著性目标检测模型。在编码阶段,设计了一个特征交互模块,其包含三个子模块:用于增强特征表述能力的全局特征采集子模块、用于过滤低质量深度信息的深度特征精炼子模块和用于实现特征融合的多模态特征交互子模块。在解码阶段,逐层融合经过特征交互后的多模态特征,实现多层次特征融合。通过在五个基准数据集上与十二种先进方法进行的综合实验表明,该模型在NLPR、SIP和NJU2K数据集上的指标上均优于其他对比方法,其中在NJU2K数据集上,该模型的性能比第二名在平均F值上提升了0.008,加权F值上提升了0.014,E-measure上提升了0.007,表现出了较好的检测效果。

关键词： RGB-D显著性检测多模态特征特征交互特征融合

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基于对话的中文正面情感风格迁移

清华大学学报（自然科学版） 2024年第5期64卷 780-788页

作者：胡玉婷左家莉刘江盛万剑怡王明文江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

文本风格迁移旨在保留文本内容的前提下,通过编辑或生成的方法使得目标文本带有某些特殊属性,如礼貌、情感、性别等。现有的情感风格迁移研究主要集中在英文数据集上,在中文数据集上的研究相对较少。该文构建了一个基于对话的中文情感... 详细信息

文本风格迁移旨在保留文本内容的前提下,通过编辑或生成的方法使得目标文本带有某些特殊属性,如礼貌、情感、性别等。现有的情感风格迁移研究主要集中在英文数据集上,在中文数据集上的研究相对较少。该文构建了一个基于对话的中文情感文本数据集,该数据集的部分原始数据源自电视连续剧《家有儿女》中的对白,并对其进行人工标注和循环模型标注。目前该数据集的负面情感文本和正面情感文本句子共30 836个。根据该数据集中大多数情感词是显性的特点,在编辑类的模型上开展了基于对话的中文正面情感风格迁移的研究。实验结果表明:在该数据集上,编辑类的模型可以较好地识别文本的情感属性,并实现文本正面情感风格迁移。

关键词：自然语言处理文本生成情感风格迁移循环模型编辑模型家庭对话

融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第5期64卷 789-800页

作者：王耀琦万中英曾雪强左家莉江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺... 详细信息

情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺乏已标注情感分布的实验数据集的问题。然而,已有的情感分布标签增强方法采用离散空间情绪模型表示情绪,存在情绪间的相关信息丢失和情绪表达不连续等问题。针对上述问题,该文引入基于连续维度的效价-唤醒-支配(valence-arousal-dominance, VAD)心理学情绪模型,提出融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法(VAD emotion knowledge-based text emotion distribution label enhancement, VADLE)。VADLE方法基于先验的VAD情绪模型中的情绪距离,先为英文句子的真实情绪标签和句中情感词的情绪标签分别生成先验情感分布,再通过分布叠加将2种先验情感分布统一。通过英文单标签文本情感数据集的对比实验表明:VADLE方法在情绪预测任务方面的性能优于已有的情感分布标签增强方法。

关键词：情感分布标签增强情感分布学习 VAD情绪空间情感词典

基于交叉注意力多源数据增强的情境感知查询建议方法

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 34-42页

作者：张乃洲曹薇河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046

当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据,但由于查询本身缺乏句法关系,甚至缺失语义,导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题,提出一种基... 详细信息

当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据,但由于查询本身缺乏句法关系,甚至缺失语义,导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题,提出一种基于交叉注意力多源数据增强(MDACA)的Transformer模型框架,用于生成情境感知的查询建议。采用基于Transformer的编码器-解码器模型,利用交叉注意力机制,融合了查询层、文档语义层以及全局查询建议信息。实验结果表明,与目前方法相比,该方法能生成具有更高相关性的情境感知查询建议。

关键词：查询建议数据增强交叉注意力情境感知 Transformer模型

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融合强化学习的三支治略选择及其有效性分析

计算机科学与探索 2024年第2期18卷 378-386页

作者：刘晓雪姜春茂哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118

三支决策的“分、治、效”(TAO)模型包括构建三分、施加策略、结果评估三个部分。目前,关于结果评估的研究旨在衡量策略施加后结果的前后变化,还无法预测施加哪个策略能达到最大效果。为了解决这一问题,对TAO模型的“治”和“效”进行... 详细信息

三支决策的“分、治、效”(TAO)模型包括构建三分、施加策略、结果评估三个部分。目前,关于结果评估的研究旨在衡量策略施加后结果的前后变化,还无法预测施加哪个策略能达到最大效果。为了解决这一问题,对TAO模型的“治”和“效”进行了研究,提出一种基于强化学习的三支改变模型的策略选择与有效性预测的方法。首先将改变三支决策TAO模型中的改变三分状态和策略分别作为强化学习中的状态和动作,并将每次施加策略得到新的改变三分状态的过程看作一个周期,利用累积前景理论计算每个周期产生的奖励,将智能体与环境的交互过程用马尔可夫决策过程来表示;其次设置一个目标奖励,将各个周期的累计奖励达到目标奖励时的状态作为马尔可夫决策过程的终止状态;然后用Q-learning算法迭代出一个最短周期内达到目标奖励的策略序列,同时利用该策略序列预测当前改变三分状态的未来效用。最后使用一个实例体现出该方法实用性和有效性。

关键词：三支决策改变三支决策强化学习策略选择效用度量