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基于阅读技巧识别和双通道融合机制的机器阅读理解方法
1
作者
彭伟
胡玥
+2 位作者
李运鹏
谢玉强
牛晨旭
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期958-969,共12页
机器阅读理解任务旨在要求系统对给定文章进行理解,然后对给定问题进行回答.先前的工作重点聚焦在问题和文章间的交互信息,忽略了对问题进行更加细粒度的分析(如问题所考察的阅读技巧是什么?).受先前研究的启发,人类对于问题的理解是一...
机器阅读理解任务旨在要求系统对给定文章进行理解,然后对给定问题进行回答.先前的工作重点聚焦在问题和文章间的交互信息,忽略了对问题进行更加细粒度的分析(如问题所考察的阅读技巧是什么?).受先前研究的启发,人类对于问题的理解是一个多维度的过程.首先,人类需要理解问题的上下文信息;然后,针对不同类型问题,识别其需要使用的阅读技巧;最后,通过与文章交互回答出问题答案.针对这些问题,提出一种基于阅读技巧识别和双通道融合的机器阅读理解方法,对问题进行更加细致的分析,从而提高模型回答问题的准确性.阅读技巧识别器通过对比学习的方法,能够显式地捕获阅读技巧的语义信息.双通道融合机制将问题与文章的交互信息和阅读技巧的语义信息进行深层次的融合,从而达到辅助系统理解问题和文章的目的.为了验证该模型的效果,在FairytaleQA数据集上进行实验,实验结果表明,该方法实现了在机器阅读理解任务和阅读技巧识别任务上的最好效果.
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关键词
机器阅读理解
阅读技巧识别
对比学习
双通道融合机制
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职称材料
基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子识别检测研究
被引量：
4
2
作者
王伯涛
周福强
+1 位作者
吴国新
王少红
《电子测量技术》
北大核心
2023年第23期127-134,共8页
针对绝缘子目标尺寸小导致检测精度低、误检漏检率高的问题,提出一种基于YOLOv7改进的输电线路绝缘子检测模型。首先,将双支路融合通道注意力机制与主干部分的ELAN模块进行融合,强调重要的通道信息,抑制噪声等无用信息的干扰;其次,在特...
针对绝缘子目标尺寸小导致检测精度低、误检漏检率高的问题,提出一种基于YOLOv7改进的输电线路绝缘子检测模型。首先,将双支路融合通道注意力机制与主干部分的ELAN模块进行融合,强调重要的通道信息,抑制噪声等无用信息的干扰;其次,在特征融合部分加入局部自注意力机制,使得局部微小区域局部关注度增强;同时,在Neck部分融入BiFPN跨层连接,在增加部分计算量的同时,使得边缘信息得到更好的保留,更利于小目标的检测;最后,以精确度、召回率、平均精度均值等作为评价指标,对采集的数据集进行了消融实验和对比实验。实验结果表明,改进后的网络模型对输电线路绝缘子检测精度为92.1%,相比于传统的YOLOv7网络模型提高3%,并且其平均检测均值、召回率分别提高3.1%、3.6%;同时,改进的模型在各个评估指标上相比YOLOv5-ECA和Faster-R-CNN等均有显著优势,针对输电线路绝缘子检测具有良好效果。
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关键词
输电线路绝缘子
YOLOv7
双
支路
融合
通道
注意力
机制
局部自注意力
机制
BiFPN
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职称材料
题名
基于阅读技巧识别和双通道融合机制的机器阅读理解方法
1
作者
彭伟
胡玥
李运鹏
谢玉强
牛晨旭
机构
中国科学院信息工程研究所
中关村实验室
中国科学院大学网络空间安全学院
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期958-969,共12页
基金
国家自然科学基金(62006222,U21B2009)
中国科学院战略性先导研究计划(XDC02030400)资助。
文摘
机器阅读理解任务旨在要求系统对给定文章进行理解,然后对给定问题进行回答.先前的工作重点聚焦在问题和文章间的交互信息,忽略了对问题进行更加细粒度的分析(如问题所考察的阅读技巧是什么?).受先前研究的启发,人类对于问题的理解是一个多维度的过程.首先,人类需要理解问题的上下文信息;然后,针对不同类型问题,识别其需要使用的阅读技巧;最后,通过与文章交互回答出问题答案.针对这些问题,提出一种基于阅读技巧识别和双通道融合的机器阅读理解方法,对问题进行更加细致的分析,从而提高模型回答问题的准确性.阅读技巧识别器通过对比学习的方法,能够显式地捕获阅读技巧的语义信息.双通道融合机制将问题与文章的交互信息和阅读技巧的语义信息进行深层次的融合,从而达到辅助系统理解问题和文章的目的.为了验证该模型的效果,在FairytaleQA数据集上进行实验,实验结果表明,该方法实现了在机器阅读理解任务和阅读技巧识别任务上的最好效果.
关键词
机器阅读理解
阅读技巧识别
对比学习
双通道融合机制
Keywords
Machine reading comprehension
reading skill recognition
contrastive learning
dual channel fusion machanism
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子识别检测研究
被引量：
4
2
作者
王伯涛
周福强
吴国新
王少红
机构
北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第23期127-134,共8页
基金
北京信息科技大学勤信人才项目(QXTCPC202120)资助
文摘
针对绝缘子目标尺寸小导致检测精度低、误检漏检率高的问题,提出一种基于YOLOv7改进的输电线路绝缘子检测模型。首先,将双支路融合通道注意力机制与主干部分的ELAN模块进行融合,强调重要的通道信息,抑制噪声等无用信息的干扰;其次,在特征融合部分加入局部自注意力机制,使得局部微小区域局部关注度增强;同时,在Neck部分融入BiFPN跨层连接,在增加部分计算量的同时,使得边缘信息得到更好的保留,更利于小目标的检测;最后,以精确度、召回率、平均精度均值等作为评价指标,对采集的数据集进行了消融实验和对比实验。实验结果表明,改进后的网络模型对输电线路绝缘子检测精度为92.1%,相比于传统的YOLOv7网络模型提高3%,并且其平均检测均值、召回率分别提高3.1%、3.6%;同时,改进的模型在各个评估指标上相比YOLOv5-ECA和Faster-R-CNN等均有显著优势,针对输电线路绝缘子检测具有良好效果。
关键词
输电线路绝缘子
YOLOv7
双
支路
融合
通道
注意力
机制
局部自注意力
机制
BiFPN
Keywords
transmission line insulators
YOLOv7
dual-branch fusion channel attention mechanism
local self-attention mechanism
BiFPN
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于阅读技巧识别和双通道融合机制的机器阅读理解方法
彭伟
胡玥
李运鹏
谢玉强
牛晨旭
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子识别检测研究
王伯涛
周福强
吴国新
王少红
《电子测量技术》
北大核心
2023
4
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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