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基于模态敏感注意力机制的多模态对话模型及应用: 1; 作者杜维朱晓瑛 +4 位作者许方敏郑建生朱福喜龚鸣敏李紫玉《计算机应用研究》 2025年第9期2590-2598,共9页; 多模态对话系统采用Transformer、交叉注意力机制和预训练模型等方式融合不同粒度的文本、语音和视频模态,提取出跨模态特征,然而现有研究忽略了不同模态特征对分类任务的敏感差异性,造成过度融合及带来的信息冗余。针对多模态融合的顺... 展开更多; 关键词多模态对话系统跨模态特征敏感差异性模态敏感注意力机制主从模态; 在线阅读下载PDF 职称材料

不同引导任务对图-字Stroop效应的影响——对注意力敏感模型的验证被引量：1: 2; 作者熊建萍张岳瑶《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期93-99,共7页; 将引导任务与图-字Stroop任务相结合,通过考察不同引导任务对Stroop效应的影响来探讨注意是否影响自动化加工,以及如何影响的问题,以进一步验证注意力敏感模型.两个实验的结果发现:引导任务与Stroop任务中的条件匹配之间存在显著的交互... 展开更多; 关键词引导任务注意力敏感模型 STROOP效应自动化加工; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多级注意力跳跃连接网络的行人属性识别被引量：8: 3; 作者王林李聪会《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期314-320,共7页; 行人属性识别易受视角、尺度和光照等非理想自然条件变化的影响,且某些细粒度属性识别难度较大。为此,提出一种多级注意力跳跃连接网络MLASC-Net。在网络中间层,利用敏感注意力模块在通道及空间维度上对原特征向量进行筛选加权,设计多... 展开更多; 关键词行人属性识别多级跳跃连接网络敏感注意力多尺度金字塔残差网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时频感知神经网络的语音频带扩展被引量：2: 4; 作者许春冬凌贤鹏 +1 位作者应冬文王晶《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第10期2004-2012,共9页; 为了进一步提高基于深度学习的语音频带扩展性能,提出了一种基于编解码器的神经网络结构,编码器对数据进行深度特征提取,解码器进行宽带语音重构,并在编解码器中间设计了局部敏感哈希自注意力层,用于增强模型对深度特征的有效选择。编... 展开更多; 关键词语音频带扩展时间卷积网络时频感知目标损失局部敏感哈希注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Reformer模型的文本情感分析被引量：2: 5; 作者王珊黄海燕乔伟涛《计算机工程与设计》北大核心 2022年第4期1089-1095,共7页; 为提高中文文本情感分析任务的准确率,优化训练时长,提出基于Reformer的文本情感分析模型。利用Reformer模型的上下文语义编码能力,充分获得文本上下文的特征,提高文本分类准确率;在Transformer模型的基础上,引入局部敏感哈希注意力机... 展开更多; 关键词文本情感分析深度学习 Reformer模型局部敏感哈希注意力机制可逆残差; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模态敏感注意力机制的多模态对话模型及应用: 1; 作者杜维朱晓瑛许方敏郑建生朱福喜龚鸣敏李紫玉; 机构武汉学院信息工程学院; 出处《计算机应用研究》 2025年第9期2590-2598,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(42374013) 北京市自然科学基金资助项目(L234080) +1 种基金中国高校产学研创新基金—腾讯科技创新教育专项资助项目(2022TX007)。; 文摘多模态对话系统采用Transformer、交叉注意力机制和预训练模型等方式融合不同粒度的文本、语音和视频模态,提取出跨模态特征,然而现有研究忽略了不同模态特征对分类任务的敏感差异性,造成过度融合及带来的信息冗余。针对多模态融合的顺序特征对分类结果的影响,提出了基于模态敏感注意力机制的多模态对话模型MDM-MSAM,分为主从模态筛选、双模态跨模态融合和三模态跨模态融合三部分,通过确定主从模态并提取跨双模态特征,与三模态融合特征再融合,形成模态敏感的层次化跨多模态特征。在MintRec和CMU-MOSI数据集上的分类准确率分别比目前性能最好的模型提升了3.15%和3.5%。MDM-MSAM模型部署应用在流程引擎式的多轮对话系统中,取得了良好的应用效果。; 关键词多模态对话系统跨模态特征敏感差异性模态敏感注意力机制主从模态; Keywords multimodal dialogue system cross-modal features sensitive differences modality-sensitive attention mechanism master-slave modality; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不同引导任务对图-字Stroop效应的影响——对注意力敏感模型的验证被引量：1: 2; 作者熊建萍张岳瑶; 机构河南师范大学教育学部深圳大学心理学院; 出处《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期93-99,共7页; 基金国家社会科学基金(16BYY071) 河南省教育厅2017年度教师教育课程改革研究重点项目(2017-JSJYZD-017) 河南省科技厅科技攻关重点项目(9210231027).; 文摘将引导任务与图-字Stroop任务相结合,通过考察不同引导任务对Stroop效应的影响来探讨注意是否影响自动化加工,以及如何影响的问题,以进一步验证注意力敏感模型.两个实验的结果发现:引导任务与Stroop任务中的条件匹配之间存在显著的交互作用;不同引导任务对Stroop效应量的影响不同,语义引导任务下的Stroop效应量明显高于知觉引导任务;引导任务下的反应时间显著高于无引导任务,正确率恰好相反.结论:实验结果与注意力敏感模型相符.注意系统对自动化加工具有调节作用.这种调节作用是通过增加对相关通路的敏感性,减低无关通路的敏感性来实现的.; 关键词引导任务注意力敏感模型 STROOP效应自动化加工; Keywords induction tasks Attention Sensitization Model Stroop effect automatic processes; 分类号 B842 [哲学宗教—基础心理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多级注意力跳跃连接网络的行人属性识别被引量：8: 3; 作者王林李聪会; 机构西安理工大学自动化与信息工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期314-320,共7页; 基金陕西省科技计划重点项目(2017ZDCXL-GY-05-03)。; 文摘行人属性识别易受视角、尺度和光照等非理想自然条件变化的影响,且某些细粒度属性识别难度较大。为此,提出一种多级注意力跳跃连接网络MLASC-Net。在网络中间层,利用敏感注意力模块在通道及空间维度上对原特征向量进行筛选加权,设计多级跳跃连接结构来融合所提取的显著性特征。在网络顶层,改进多尺度金字塔池化以融合局部特征和全局特征。在网络输出层,结合验证损失算法自适应更新损失层,加速模型的收敛并提高精度。在PETA和RAP数据集上的实验结果表明,MLASC-Net的识别准确率相较原基准网络分别提高约4.62和6.54个百分点,其在识别效果和模型收敛速度上有明显优势,同时在非理想自然条件下具有良好的泛化能力,可有效提高网络对细粒度属性的鲁棒性。; 关键词行人属性识别多级跳跃连接网络敏感注意力多尺度金字塔残差网络; Keywords pedestrian attribute recognition multi-level skip connection network sensitive attention multi-scale pyramid Residual Network(ResNet); 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时频感知神经网络的语音频带扩展被引量：2: 4; 作者许春冬凌贤鹏应冬文王晶; 机构江西理工大学信息工程学院北京理工大学信息与电子学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第10期2004-2012,共9页; 基金国家自然科学基金项目(11864016,61671442) 江西省文化艺术项目(YG2017384) 江西理工大学研究生创新专项资金项目(ZS2019-S080)。; 文摘为了进一步提高基于深度学习的语音频带扩展性能,提出了一种基于编解码器的神经网络结构,编码器对数据进行深度特征提取,解码器进行宽带语音重构,并在编解码器中间设计了局部敏感哈希自注意力层,用于增强模型对深度特征的有效选择。编解码器内部使用了时间卷积网络,有效提升了模型对语音时序数据上下文依赖关系的学习能力。为了促进模型朝更加准确的方向训练,还提出了一种时频感知损失函数,有利于模型在时域、频域以及感知域获取窄带语音到宽带语音的最优映射解。通过主观和客观实验结果表明,该方法优于传统方法和近几年基于深度神经网络的语音频带扩展方法。; 关键词语音频带扩展时间卷积网络时频感知目标损失局部敏感哈希注意力机制; Keywords speech bandwidth extension temporal convolutional networks time-frequency perception loss local sensitive hash attention mechanism; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Reformer模型的文本情感分析被引量：2: 5; 作者王珊黄海燕乔伟涛; 机构华东理工大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2022年第4期1089-1095,共7页; 文摘为提高中文文本情感分析任务的准确率,优化训练时长,提出基于Reformer的文本情感分析模型。利用Reformer模型的上下文语义编码能力,充分获得文本上下文的特征,提高文本分类准确率;在Transformer模型的基础上,引入局部敏感哈希注意力机制及可逆残差,降低模型的复杂度及内存的占用。在3个公开数据集上进行实验,实验结果表明,该模型在准确率及训练时间上均优于其它模型。; 关键词文本情感分析深度学习 Reformer模型局部敏感哈希注意力机制可逆残差; Keywords text emotion analysis deep learning Reformer model locality sensitive hashing attention reversible residual; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于模态敏感注意力机制的多模态对话模型及应用	杜维朱晓瑛许方敏郑建生朱福喜龚鸣敏李紫玉	《计算机应用研究》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
2	不同引导任务对图-字Stroop效应的影响——对注意力敏感模型的验证	熊建萍张岳瑶	《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多级注意力跳跃连接网络的行人属性识别	王林李聪会	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于时频感知神经网络的语音频带扩展	许春冬凌贤鹏应冬文王晶	《信号处理》 CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于Reformer模型的文本情感分析	王珊黄海燕乔伟涛	《计算机工程与设计》北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料