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面向视频数据的多模态情感分析
1
作者
武星
殷浩宇
+2 位作者
姚骏峰
李卫民
钱权
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期218-227,共10页
多模态情感分析旨在从文本、图像和音频数据中提取和整合语义信息,从而识别在线视频中说话者的情感状态。尽管多模态融合方案在此研究领域已取得一定成果,但是已有方法在处理模态间分布差异和关系知识的融合方面仍有欠缺,为此,提出一种...
多模态情感分析旨在从文本、图像和音频数据中提取和整合语义信息,从而识别在线视频中说话者的情感状态。尽管多模态融合方案在此研究领域已取得一定成果,但是已有方法在处理模态间分布差异和关系知识的融合方面仍有欠缺,为此,提出一种多模态情感分析方法。设计一种多模态提示门(MPG)模块,其能够将非语言信息转换为融合文本上下文的提示,利用文本信息对非语言信号的噪声进行过滤,得到包含丰富语义信息的提示,以增强模态间的信息整合。此外,提出一种实例到标签的对比学习框架,在语义层面上区分隐空间中的不同标签以进一步优化模型输出。在3个大规模情感分析数据集上的实验结果表明,该方法的二分类精度相对次优模型提高了约0.7%,三分类精度提高了超过2.5%,达到0.671。该方法能够为将多模态情感分析引入用户画像、视频理解、AI面试等领域提供参考。
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关键词
多模态情感分析
语义信息
多模态融合
上下文表征
对比学习
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职称材料
基于多线程加速的STEP标准并行解析算法
2
作者
毕玉莉
刘嘉政
+2 位作者
杨义军
曾薇
雍俊海
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期1842-1850,共9页
当前CAD软件加载大型STEP中性文件时速度慢,其效率瓶颈关键在于其解析算法.针对基于单线程的中性标准解析算法已经远远不能满足当前CAD应用需求的问题,提出了一种基于多线程的分层并行数据解析算法,利用当前主流CPU都采用的多核并行架构...
当前CAD软件加载大型STEP中性文件时速度慢,其效率瓶颈关键在于其解析算法.针对基于单线程的中性标准解析算法已经远远不能满足当前CAD应用需求的问题,提出了一种基于多线程的分层并行数据解析算法,利用当前主流CPU都采用的多核并行架构,大幅提升了STEP文件解析效率.根据模型体中数据的分层特性,算法利用线程池对各层数据解析进行并行加速.文中算法已经在开源几何引擎OpenGE中实现.与OpenCASCADE的对比实验验证了文中算法的有效性.实验结果表明,算法的并行解析程序运行速度相比串行解析程序运行速度提升至原算法的2倍,比OpenCASCADE解析算法快50%.
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关键词
STEP标准
数据解析
多线程
并行处理算法
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职称材料
题名
面向视频数据的多模态情感分析
1
作者
武星
殷浩宇
姚骏峰
李卫民
钱权
机构
上海大学计算机工程与科学学院
中国船舶集团海舟系统技术有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期218-227,共10页
基金
国家自然科学基金重点项目(61936001)
上海市启明星项目(21QB1401900)。
文摘
多模态情感分析旨在从文本、图像和音频数据中提取和整合语义信息,从而识别在线视频中说话者的情感状态。尽管多模态融合方案在此研究领域已取得一定成果,但是已有方法在处理模态间分布差异和关系知识的融合方面仍有欠缺,为此,提出一种多模态情感分析方法。设计一种多模态提示门(MPG)模块,其能够将非语言信息转换为融合文本上下文的提示,利用文本信息对非语言信号的噪声进行过滤,得到包含丰富语义信息的提示,以增强模态间的信息整合。此外,提出一种实例到标签的对比学习框架,在语义层面上区分隐空间中的不同标签以进一步优化模型输出。在3个大规模情感分析数据集上的实验结果表明,该方法的二分类精度相对次优模型提高了约0.7%,三分类精度提高了超过2.5%,达到0.671。该方法能够为将多模态情感分析引入用户画像、视频理解、AI面试等领域提供参考。
关键词
多模态情感分析
语义信息
多模态融合
上下文表征
对比学习
Keywords
multimodal sentiment analysis
semantic information
multimodal fusion
contextual representation
contrastive learning
分类号
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
基于多线程加速的STEP标准并行解析算法
2
作者
毕玉莉
刘嘉政
杨义军
曾薇
雍俊海
机构
西安交通大学计算机科学与
技术
学院
中国船舶集团海舟系统技术有限公司
西安交通大学数学与统计学院
清华大学软件学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期1842-1850,共9页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1708900)
国家自然科学基金(62021002,12090021,61872224).
文摘
当前CAD软件加载大型STEP中性文件时速度慢,其效率瓶颈关键在于其解析算法.针对基于单线程的中性标准解析算法已经远远不能满足当前CAD应用需求的问题,提出了一种基于多线程的分层并行数据解析算法,利用当前主流CPU都采用的多核并行架构,大幅提升了STEP文件解析效率.根据模型体中数据的分层特性,算法利用线程池对各层数据解析进行并行加速.文中算法已经在开源几何引擎OpenGE中实现.与OpenCASCADE的对比实验验证了文中算法的有效性.实验结果表明,算法的并行解析程序运行速度相比串行解析程序运行速度提升至原算法的2倍,比OpenCASCADE解析算法快50%.
关键词
STEP标准
数据解析
多线程
并行处理算法
Keywords
STEP standard
data parsing
multi-thread technique
parallel processing algorithm
分类号
TP391.41 [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
面向视频数据的多模态情感分析
武星
殷浩宇
姚骏峰
李卫民
钱权
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于多线程加速的STEP标准并行解析算法
毕玉莉
刘嘉政
杨义军
曾薇
雍俊海
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
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