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基于会话的多粒度图神经网络推荐模型被引量：14: 1; 作者任俊伟曾诚 +2 位作者肖丝雨乔金霞何鹏《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期3164-3170,共7页; 基于会话的推荐旨在根据当前用户的匿名会话的点击序列信息来预测用户的下一次点击行为。现有方法多数都是通过对用户会话点击序列的物品信息进行建模,并学习物品的向量表示,进而进行推荐。而作为一种粗粒度的信息,物品的类别信息对物... 展开更多; 关键词基于会话的推荐多粒度推荐模型图神经网络点击序列; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合广义自回归预训练语言模型与循环卷积神经网络的文本情感分析方法被引量：10: 2; 作者潘列曾诚 +3 位作者张海丰温超东郝儒松何鹏《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第4期1108-1115,共8页; 传统的机器学习方法在对网络评论文本进行情感极性分类时,未能充分挖掘语义信息和关联信息,而已有的深度学习方法虽能提取语义信息和上下文信息,但该过程往往是单向的,在获取评论文本的深层语义信息过程中存在不足。针对以上问题,提出... 展开更多; 关键词评论文本情感分析 XLNet 片段级递归机制循环卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合注意力模型的阴影检测方法被引量：3: 3; 作者谭道强曾诚 +1 位作者乔金霞张俊《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期2076-2081,共6页; 图像中阴影区域的存在会导致图像内容的不确定性,不利于其他计算机视觉任务,因此常将阴影检测作为计算机视觉算法的预处理过程。然而,现有的阴影检测算法大多采用多级网络结构,导致模型训练困难,虽然已经提出了一些采用单级网络结构的算... 展开更多; 关键词阴影检测卷积神经网络空间注意力通道注意力信息补偿机制双向金字塔结构; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合ALBERT和双向门控循环单元的专利文本分类被引量：29: 4; 作者温超东曾诚 +1 位作者任俊伟张䶮《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期407-412,共6页; 随着专利申请数量的快速增长,对专利文本实现自动分类的需求与日俱增。现有的专利文本分类算法大都采用Word2vec和全局词向量(GloVe)等方式获取文本的词向量表示,舍弃了大量词语的位置信息且不能表示出文本的完整语义。针对上述问题,提... 展开更多; 关键词专利文本文本分类 ALBERT 双向门控循环单元词向量; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合BERT和特征投影网络的新闻主题文本分类方法被引量：23: 5; 作者张海丰曾诚 +3 位作者潘列郝儒松温超东何鹏《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第4期1116-1124,共9页; 针对新闻主题文本用词缺乏规范、语义模糊、特征稀疏等问题,提出了结合BERT和特征投影网络(FPnet)的新闻主题文本分类方法。该方法包含两种实现方式:方式1将新闻主题文本在BERT模型的输出进行多层全连接层特征提取,并将最终提取到的文... 展开更多; 关键词预训练语言模型文本分类新闻主题 BERT 特征投影网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ALBERT-CRNN的弹幕文本情感分析被引量：24: 6; 作者曾诚温超东 +2 位作者孙瑜敏潘列何鹏《郑州大学学报（理学版）》北大核心 2021年第3期1-8,共8页; 提出一种结合ALBERT预训练语言模型与卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)的弹幕文本情感分析模型ALBERT-CRNN。首先使用ALBERT预训练语言模型获取弹幕文本的动态特征表示,使得句子中同一个词在不同上下文... 展开更多; 关键词弹幕文本情感分析词向量预训练语言模型卷积循环神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

多阅读器协作的RFID标签树形防碰撞算法被引量：3: 7; 作者宋建华何帅姚慧《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1558-1564,共7页; 在物联网复杂的应用环境中,射频识别技术中的标签碰撞问题作为造成其系统标签识别时间长,通信量大等问题的主要原因,已成为近年来本领域的核心研究热点之一.针对以上问题,本文提出一种多阅读器协作的树形防碰撞算法:在第一阶段,根据位... 展开更多; 关键词射频识别标签识别多阅读器二叉树防碰撞; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于会话的多粒度图神经网络推荐模型被引量：14: 1; 作者任俊伟曾诚肖丝雨乔金霞何鹏; 机构湖北大学计算机与信息工程学院湖北省软件工程工程技术研究中心(湖北大学) 智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心(湖北大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期3164-3170,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(61977021)。; 文摘基于会话的推荐旨在根据当前用户的匿名会话的点击序列信息来预测用户的下一次点击行为。现有方法多数都是通过对用户会话点击序列的物品信息进行建模,并学习物品的向量表示,进而进行推荐。而作为一种粗粒度的信息,物品的类别信息对物品有聚合作用,可作为物品信息的重要补充。基于此,提出了基于会话的多粒度图神经网络推荐模型(SRMGNN)。首先,使用图神经网络(GNN)得到会话序列中的物品和物品类别的嵌入向量表示,并使用注意力网络捕捉用户的注意力信息;然后,将赋予了不同注意力权重值的物品和物品类别信息进行融合后,输入到门限循环单元(GRU)里;最后,通过GRU学习会话序列的物品时序信息,并给出推荐列表。在公开的Yoochoose数据集和Diginetica数据集上进行实验,实验结果验证了该模型在增加了物品类别信息后的优势,且实验结果表明了在Precision@20和MRR@20这2种评价指标上,该模型相较于短期注意力/记忆优先级(STAMP)模型、神经注意力(NARM)模型、GRU4REC等8种模型均有更好的效果。; 关键词基于会话的推荐多粒度推荐模型图神经网络点击序列; Keywords session-based recommendation multi-granular recommendation model Graph Neural Network(GNN) click sequence; 分类号 TP391 [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

题名结合广义自回归预训练语言模型与循环卷积神经网络的文本情感分析方法被引量：10: 2; 作者潘列曾诚张海丰温超东郝儒松何鹏; 机构湖北大学计算机与信息工程学院湖北省软件工程工程技术研究中心(湖北大学) 智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心(湖北大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第4期1108-1115,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61977021,61902114)。; 文摘传统的机器学习方法在对网络评论文本进行情感极性分类时,未能充分挖掘语义信息和关联信息,而已有的深度学习方法虽能提取语义信息和上下文信息,但该过程往往是单向的,在获取评论文本的深层语义信息过程中存在不足。针对以上问题,提出了一种结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)与循环卷积神经网络(RCNN)的文本情感分析方法。首先,利用XLNet对文本进行特征表示,并通过引入片段级递归机制和相对位置信息编码,充分利用了评论文本的语境信息,从而有效提升了文本特征的表达能力;然后,利用RCNN对文本特征进行双向训练,并在更深层次上提取文本的上下文语义信息,从而提升了在情感分析任务中的综合性能。所提方法分别在三个公开数据集weibo-100k、waimai-10k和ChnSentiCorp上进行了实验,准确率分别达到了96.4%、91.8%和92.9%。实验结果证明了所提方法在情感分析任务中的有效性。; 关键词评论文本情感分析 XLNet 片段级递归机制循环卷积神经网络; Keywords comment text sentiment analysis XLNet segment-level recurrence mechanism Recurrent Convolutional Neural Network(RCNN); 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.1 [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

题名基于混合注意力模型的阴影检测方法被引量：3: 3; 作者谭道强曾诚乔金霞张俊; 机构湖北大学计算机与信息工程学院湖北省软件工程工程技术研究中心(湖北大学) 智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心(湖北大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期2076-2081,共6页; 基金国家自然科学基金面上项目(61977021) 国家自然科学基金青年科学基金项目资助项目(61902114) 湖北省2019年技术创新专项(2019ACA144)。; 文摘图像中阴影区域的存在会导致图像内容的不确定性,不利于其他计算机视觉任务,因此常将阴影检测作为计算机视觉算法的预处理过程。然而,现有的阴影检测算法大多采用多级网络结构,导致模型训练困难,虽然已经提出了一些采用单级网络结构的算法,但它们只关注了局部的阴影,忽略了阴影之间的联系。针对该问题,为提升阴影检测的准确率和鲁棒性,提出了基于混合注意力模型的阴影检测方法。首先将预训练后的深层网络ResNext101作为前端特征提取网络,提取图像的基本特征;其次采用双向金字塔结构由浅入深、由深到浅的方式进行特征融合,并提出信息补偿机制减少深层语义信息丢失;然后结合空间注意力和通道注意力提出混合注意力模型进行特征融合,捕捉阴影区域和非阴影区域的差异;最后融合两个方向的预测结果从而得到最终的阴影检测结果。在公开数据集SBU、UCF上对所提方法进行可行性对比实验,结果表明,相较于DSC算法,所提方法的平衡误差率(BER)分别降低了30%和11%,说明它能够较好地抑制阴影错误检测并增强阴影细节。; 关键词阴影检测卷积神经网络空间注意力通道注意力信息补偿机制双向金字塔结构; Keywords shadow detection Convolutional Neural Network(CNN) spatial attention channel attention information compensation mechanism bidirectional pyramid structure; 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

题名结合ALBERT和双向门控循环单元的专利文本分类被引量：29: 4; 作者温超东曾诚任俊伟张䶮; 机构湖北大学计算机与信息工程学院湖北省软件工程工程技术研究中心湖北省智慧政务与人工智能应用工程研究中心; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期407-412,共6页; 基金国家自然科学基金面上项目(61977021) 国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61902114) 2019年湖北省技术创新专项(2019ACA144)。; 文摘随着专利申请数量的快速增长,对专利文本实现自动分类的需求与日俱增。现有的专利文本分类算法大都采用Word2vec和全局词向量(GloVe)等方式获取文本的词向量表示,舍弃了大量词语的位置信息且不能表示出文本的完整语义。针对上述问题,提出了一种结合ALBERT和双向门控循环单元(BiGRU)的多层级专利文本分类模型ALBERT-BiGRU。该模型使用ALBERT预训练的动态词向量代替传统Word2vec等方式训练的静态词向量,提升了词向量的表征能力;并使用BiGRU神经网络模型进行训练,最大限度保留了专利文本中长距离词之间的语义关联。在国家信息中心公布的专利数据集上进行有效性验证,与Word2vec-BiGRU和GloVe-BiGRU相比,ALBERT-BiGRU的准确率在专利文本的部级别分别提高了9.1个百分点和10.9个百分点,在大类级别分别提高了9.5个百分点和11.2个百分点。实验结果表明,ALBERT-BiGRU能有效提升不同层级专利文本的分类效果。; 关键词专利文本文本分类 ALBERT 双向门控循环单元词向量; Keywords patent text text classification A Lite BERT(ALBERT) Bidirectional Gated Recurrent Unit(BiGRU) word vector; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.1 [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

题名结合BERT和特征投影网络的新闻主题文本分类方法被引量：23: 5; 作者张海丰曾诚潘列郝儒松温超东何鹏; 机构湖北大学计算机与信息工程学院湖北省软件工程工程技术研究中心智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第4期1116-1124,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(61977021,61902114)。; 文摘针对新闻主题文本用词缺乏规范、语义模糊、特征稀疏等问题,提出了结合BERT和特征投影网络(FPnet)的新闻主题文本分类方法。该方法包含两种实现方式:方式1将新闻主题文本在BERT模型的输出进行多层全连接层特征提取,并将最终提取到的文本特征结合特征投影方法进行提纯,从而强化分类效果;方式2在BERT模型内部的隐藏层中融合特征投影网络进行特征投影,从而通过隐藏层特征投影强化提纯分类特征。在今日头条、搜狐新闻、THUCNews-L、THUCNews-S数据集上进行实验,实验结果表明上述两种方式相较于基线BERT方法在准确率、宏平均F1值上均具有更好的表现,准确率最高分别为86.96%、86.17%、94.40%和93.73%,验证了所提方法的可行性和有效性。; 关键词预训练语言模型文本分类新闻主题 BERT 特征投影网络; Keywords pre-trained language model text classification news topic Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT) Feature Projection network(FPnet); 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.1 [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ALBERT-CRNN的弹幕文本情感分析被引量：24: 6; 作者曾诚温超东孙瑜敏潘列何鹏; 机构湖北大学计算机与信息工程学院湖北省软件工程工程技术研究中心智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心; 出处《郑州大学学报（理学版）》北大核心 2021年第3期1-8,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61977021,61902114) 湖北省2019年技术创新专项(2019ACA144)。; 文摘提出一种结合ALBERT预训练语言模型与卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)的弹幕文本情感分析模型ALBERT-CRNN。首先使用ALBERT预训练语言模型获取弹幕文本的动态特征表示,使得句子中同一个词在不同上下文语境中具有不同的词向量表达;然后利用CRNN对特征进行训练,充分考虑了文本中的局部特征信息和上下文语义关联;最后通过Softmax函数得出弹幕文本的情感极性。在哔哩哔哩、爱奇艺和腾讯视频三个视频平台的弹幕文本数据集上进行实验,结果表明,ALBERT-CRNN模型在三个数据集上的准确率分别达到94.3%、93.5%和94.8%,相比一些传统模型具有更好的效果。; 关键词弹幕文本情感分析词向量预训练语言模型卷积循环神经网络; Keywords barrage text sentiment analysis word vector pre-training language model convolutional recurrent neural network; 分类号 TP18 [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

题名多阅读器协作的RFID标签树形防碰撞算法被引量：3: 7; 作者宋建华何帅姚慧; 机构湖北大学计算机与信息工程学院湖北省教育信息化工程技术研究中心湖北省软件工程工程技术研究中心智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1558-1564,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61803149,No.61901163,No.61977021) 湖北省技术创新专项重大项目(No.2018ACA13) 湖北省高等学校人文社科重点研究基地(绩效评价信息管理研究中心)资助项目(No.2015JX02)。; 文摘在物联网复杂的应用环境中,射频识别技术中的标签碰撞问题作为造成其系统标签识别时间长,通信量大等问题的主要原因,已成为近年来本领域的核心研究热点之一.针对以上问题,本文提出一种多阅读器协作的树形防碰撞算法:在第一阶段,根据位追踪技术能够识别标签碰撞位的特点,阅读器通过判别待识别标签中的碰撞位,从待广播节点中删除已验证的无效节点;在第二阶段的循环广播中,阅读器间通过共享每次的广播的前缀与当次广播结果对自身的树形结构进行不断优化,优化策略是为每一个阅读器分配一个待广播节点队列,通过共享的信息计算待广播节点中含有标签的概率,依据其概率调整队列中待广播节点的优先级,并不断地删除无需广播的节点.在下一轮广播中阅读器选取含有标签概率最大的节点进行广播.仿真实验结果表明:提出的算法的平均标签识别效率达到59.9%,并且在总时隙数量方面有一定优势.; 关键词射频识别标签识别多阅读器二叉树防碰撞; Keywords RFID(radio frequency identification) tag recognition multi-reader binary tree anti-collision; 分类号 TN918 [电子电信—通信与信息系统]; 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	基于会话的多粒度图神经网络推荐模型	任俊伟曾诚肖丝雨乔金霞何鹏	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2021	14	在线阅读下载PDF 职称材料
2	结合广义自回归预训练语言模型与循环卷积神经网络的文本情感分析方法	潘列曾诚张海丰温超东郝儒松何鹏	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2022	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于混合注意力模型的阴影检测方法	谭道强曾诚乔金霞张俊	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	结合ALBERT和双向门控循环单元的专利文本分类	温超东曾诚任俊伟张䶮	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2021	29	在线阅读下载PDF 职称材料
5	结合BERT和特征投影网络的新闻主题文本分类方法	张海丰曾诚潘列郝儒松温超东何鹏	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2022	23	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于ALBERT-CRNN的弹幕文本情感分析	曾诚温超东孙瑜敏潘列何鹏	《郑州大学学报（理学版）》北大核心	2021	24	在线阅读下载PDF 职称材料
7	多阅读器协作的RFID标签树形防碰撞算法	宋建华何帅姚慧	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料