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基于多头自注意力模型的本体匹配方法
被引量：
1
1
作者
吴楠
唐雪明
《无线电通信技术》
2023年第6期1081-1087,共7页
随着语义网的发展,本体数量不断增加,本体间的语义关系变得越来越复杂。因此,引入OWL2Vec*方法获取本体的语义嵌入表示。通常,匹配的类或属性具有相似的结构,因此利用了字符级和结构级的相似性度量。为高效融合多种相似度值,提出基于多...
随着语义网的发展,本体数量不断增加,本体间的语义关系变得越来越复杂。因此,引入OWL2Vec*方法获取本体的语义嵌入表示。通常,匹配的类或属性具有相似的结构,因此利用了字符级和结构级的相似性度量。为高效融合多种相似度值,提出基于多头自注意力模型的本体匹配方法(Ontology Matching Method Based on Multi-Head Self-Attention, OM-MHSA)自主学习各相似度方法对匹配结果的贡献值。在国际本体对齐评测组织(Ontology Alignment Evaluation Initiative, OAEI)提供的Conference数据集上进行实验,结果表明,相对LSMatch和KGMatcher+方法,提出的模型准确率(Precision)提升了6%,召回率(Recall)和F1值(F1-measure)超过了ALIOn、TOMATO和Matcha等方法。可见,提出的模型能够提升匹配结果的效率。
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关键词
语义关系
OWL2Vec*
本体匹配
多头自注意力模型
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职称材料
一种基于深度学习的即时配送时间预测模型
被引量：
1
2
作者
丁翔
倪丽萍
韩露
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第9期1248-1254,1274,共8页
为了提高即时配送服务水平,文章针对即时配送时间预测问题,提出一种分特征学习的预测模型。首先考虑不同因素对配送过程的影响,使用地理哈希、图嵌入等方法对多种特征进行表示;然后使用多头自注意力模型(multi-head self-attention,MHSA...
为了提高即时配送服务水平,文章针对即时配送时间预测问题,提出一种分特征学习的预测模型。首先考虑不同因素对配送过程的影响,使用地理哈希、图嵌入等方法对多种特征进行表示;然后使用多头自注意力模型(multi-head self-attention,MHSA)和残差连接组合的方法学习多种特征间存在的关联关系,同时利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对配送节点间存在的空间关系进行提取,实现对不同特征的学习;最后将提取的特征进行融合,输入多层感知机实现对配送时间的预测。在真实即时配送数据集上的对比实验表明,该文提出的预测模型能够有效学习各类特征及关联关系,预测效果更优。
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关键词
即时配送
时间预测
多头自注意力模型
(MHSA)
卷积神经网络(CNN)
深度学习
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职称材料
视觉标签的语义三元组检测模型
3
作者
王思涵
陈俊洪
+2 位作者
林大润
刘文印
杨振国
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第5期916-922,共7页
本文提出了一种基于视频标签的语音三元组检测模型,目的是从人类语音中识别语义内容三元组,并传递给机器人进行操作.具体来说,本文设计了一个包含语音模块和视频模块的网络框架.在视频模块中,首先利用I3D和Mask R-CNN分别提取动作和物体...
本文提出了一种基于视频标签的语音三元组检测模型,目的是从人类语音中识别语义内容三元组,并传递给机器人进行操作.具体来说,本文设计了一个包含语音模块和视频模块的网络框架.在视频模块中,首先利用I3D和Mask R-CNN分别提取动作和物体.随后,两个XGBoost分类器被用于根据动作的类型识别主体物体和受体物体.在提取获得三元组之后,该三元组将被作为软标签用于训练语音模块.在语音模块中,本文引入了多头自注意力模型用于建模语音上下文的相互联系.为了验证方法的有效性,本文将所提出的方法在MPII Cooking 2数据集进行实验,实验结果表明模型能够使用视觉标签作为语音模块的训练标签,并且与其它语音方法相比取得了更优异的性能.最后,该模型被部署到了UR10e机器人上进行进一步执行验证.
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关键词
三元组检测
关键词检测
多头自注意力模型
视频标签
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职称材料
题名
基于多头自注意力模型的本体匹配方法
被引量：
1
1
作者
吴楠
唐雪明
机构
南宁师范大学计算机与信息工程学院
南宁师范大学物理与电子学院
出处
《无线电通信技术》
2023年第6期1081-1087,共7页
基金
广西研究生教育创新计划项目(YCSW2023437)~~。
文摘
随着语义网的发展,本体数量不断增加,本体间的语义关系变得越来越复杂。因此,引入OWL2Vec*方法获取本体的语义嵌入表示。通常,匹配的类或属性具有相似的结构,因此利用了字符级和结构级的相似性度量。为高效融合多种相似度值,提出基于多头自注意力模型的本体匹配方法(Ontology Matching Method Based on Multi-Head Self-Attention, OM-MHSA)自主学习各相似度方法对匹配结果的贡献值。在国际本体对齐评测组织(Ontology Alignment Evaluation Initiative, OAEI)提供的Conference数据集上进行实验,结果表明,相对LSMatch和KGMatcher+方法,提出的模型准确率(Precision)提升了6%,召回率(Recall)和F1值(F1-measure)超过了ALIOn、TOMATO和Matcha等方法。可见,提出的模型能够提升匹配结果的效率。
关键词
语义关系
OWL2Vec*
本体匹配
多头自注意力模型
Keywords
semantic relationships
OWL2Vec*
ontology matching
MHSA model
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
一种基于深度学习的即时配送时间预测模型
被引量：
1
2
作者
丁翔
倪丽萍
韩露
机构
合肥工业大学管理学院
合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第9期1248-1254,1274,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62276146)。
文摘
为了提高即时配送服务水平,文章针对即时配送时间预测问题,提出一种分特征学习的预测模型。首先考虑不同因素对配送过程的影响,使用地理哈希、图嵌入等方法对多种特征进行表示;然后使用多头自注意力模型(multi-head self-attention,MHSA)和残差连接组合的方法学习多种特征间存在的关联关系,同时利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对配送节点间存在的空间关系进行提取,实现对不同特征的学习;最后将提取的特征进行融合,输入多层感知机实现对配送时间的预测。在真实即时配送数据集上的对比实验表明,该文提出的预测模型能够有效学习各类特征及关联关系,预测效果更优。
关键词
即时配送
时间预测
多头自注意力模型
(MHSA)
卷积神经网络(CNN)
深度学习
Keywords
instant delivery
time prediction
multi-head self-attention(MHSA)
convolutional neural network(CNN)
deep learning
分类号
F259.22 [经济管理—国民经济]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
视觉标签的语义三元组检测模型
3
作者
王思涵
陈俊洪
林大润
刘文印
杨振国
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第5期916-922,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61902077,91748107)资助
广东省引进创新科研团队计划项目(2014ZT05G157)资助
广东省科技创新战略专项资金项目(pdjh2020a0173)资助。
文摘
本文提出了一种基于视频标签的语音三元组检测模型,目的是从人类语音中识别语义内容三元组,并传递给机器人进行操作.具体来说,本文设计了一个包含语音模块和视频模块的网络框架.在视频模块中,首先利用I3D和Mask R-CNN分别提取动作和物体.随后,两个XGBoost分类器被用于根据动作的类型识别主体物体和受体物体.在提取获得三元组之后,该三元组将被作为软标签用于训练语音模块.在语音模块中,本文引入了多头自注意力模型用于建模语音上下文的相互联系.为了验证方法的有效性,本文将所提出的方法在MPII Cooking 2数据集进行实验,实验结果表明模型能够使用视觉标签作为语音模块的训练标签,并且与其它语音方法相比取得了更优异的性能.最后,该模型被部署到了UR10e机器人上进行进一步执行验证.
关键词
三元组检测
关键词检测
多头自注意力模型
视频标签
Keywords
triplet detection
detecting key words
multi-head attention
visual grounding
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多头自注意力模型的本体匹配方法
吴楠
唐雪明
《无线电通信技术》
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
一种基于深度学习的即时配送时间预测模型
丁翔
倪丽萍
韩露
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
视觉标签的语义三元组检测模型
王思涵
陈俊洪
林大润
刘文印
杨振国
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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