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基于大模型的服装推荐智能问答系统构建
1
作者
游小荣
李淑芳
邵红燕
《毛纺科技》
北大核心
2025年第5期87-94,共8页
为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针...
为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针对服装推荐任务的优化模型;其次,对H&M个性化时尚推荐数据集中的部分数据进行向量化处理,并引入检索增强生成技术,以提升模型的准确性与透明度;最后,基于微调和检索增强生成技术设计了一套服装推荐智能问答系统。实验结果表明,相较于未进行微调与检索增强生成技术优化的基准系统,本文所构建的系统在余弦相似度、BLEU及人工评估指标上分别提升了59.74%、103.64%、22.22%;在具体问答案例分析中,本文构建系统在个性化服装推荐智能问答的细节表现上也优于ChatGPT 3.5。本文所构建的系统在服装推荐大模型应用领域具有较高的应用价值和推广潜力。
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关键词
服装推荐
大模型
个性化
问答系统
检索增强生成
在线阅读
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职称材料
融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法
2
作者
游小荣
李淑芳
邵红燕
《现代纺织技术》
北大核心
2025年第1期58-64,共7页
为了解决人工标注服装图像属性效率低下的问题,提出了一种融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法。首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响...
为了解决人工标注服装图像属性效率低下的问题,提出了一种融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法。首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响;接着引入CBAM注意力机制,用于捕捉服装属性上的细节特征。结果表明:在未引入注意力机制的情况下,基于改进ResNet50的方法在多项评价指标上均优于传统多标签分类方法,准确率提高了25.96%;与ResNet34、EfficientNet_V2、VGG16模型相比,ResNet50模型在服装图像属性预测方面整体表现更佳;引入CBAM注意力机制后,基于改进ResNet50的方法的准确率再提高了1.72%。所提的融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法,能够有效预测服装图像属性,为实现服装图像属性的自动化标注提供了新的思路。
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关键词
服装图像
属性预测
注意力机制
ResNet50
深度学习
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职称材料
题名
基于大模型的服装推荐智能问答系统构建
1
作者
游小荣
李淑芳
邵红燕
机构
常州纺织服装职业
技术
学院
江苏省碳纤维先进材料智能制造工程技术研究开发中心
出处
《毛纺科技》
北大核心
2025年第5期87-94,共8页
基金
常州纺织服装职业技术学院学术科研应用技术类基金项目(CFK202316)。
文摘
为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针对服装推荐任务的优化模型;其次,对H&M个性化时尚推荐数据集中的部分数据进行向量化处理,并引入检索增强生成技术,以提升模型的准确性与透明度;最后,基于微调和检索增强生成技术设计了一套服装推荐智能问答系统。实验结果表明,相较于未进行微调与检索增强生成技术优化的基准系统,本文所构建的系统在余弦相似度、BLEU及人工评估指标上分别提升了59.74%、103.64%、22.22%;在具体问答案例分析中,本文构建系统在个性化服装推荐智能问答的细节表现上也优于ChatGPT 3.5。本文所构建的系统在服装推荐大模型应用领域具有较高的应用价值和推广潜力。
关键词
服装推荐
大模型
个性化
问答系统
检索增强生成
Keywords
clothing recommendation
large model
personalization
question-answering system
retrieval-enhanced generation
fine-tuning
分类号
TS941 [轻工技术与工程—服装设计与工程]
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
融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法
2
作者
游小荣
李淑芳
邵红燕
机构
常州纺织服装职业
技术
学院
智能
制造
学院
常州纺织服装职业
技术
学院
智能
纺织与
材料
学院
江苏省碳纤维先进材料智能制造工程技术研究开发中心
出处
《现代纺织技术》
北大核心
2025年第1期58-64,共7页
基金
常州纺织服装职业技术学院2023年院学术科研基金项目(应用技术类)(CFK202316)。
文摘
为了解决人工标注服装图像属性效率低下的问题,提出了一种融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法。首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响;接着引入CBAM注意力机制,用于捕捉服装属性上的细节特征。结果表明:在未引入注意力机制的情况下,基于改进ResNet50的方法在多项评价指标上均优于传统多标签分类方法,准确率提高了25.96%;与ResNet34、EfficientNet_V2、VGG16模型相比,ResNet50模型在服装图像属性预测方面整体表现更佳;引入CBAM注意力机制后,基于改进ResNet50的方法的准确率再提高了1.72%。所提的融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法,能够有效预测服装图像属性,为实现服装图像属性的自动化标注提供了新的思路。
关键词
服装图像
属性预测
注意力机制
ResNet50
深度学习
Keywords
clothing images
attribute prediction
attention mechanism
ResNet50
deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TS102.3 [轻工技术与工程—纺织工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大模型的服装推荐智能问答系统构建
游小荣
李淑芳
邵红燕
《毛纺科技》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合注意力机制与改进ResNet50的服装图像属性预测方法
游小荣
李淑芳
邵红燕
《现代纺织技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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