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基于语篇解析和图注意力网络的对话情绪识别
1
作者
郝秀兰
魏少华
+1 位作者
曹乾
张雄涛
《电信科学》
北大核心
2024年第5期100-111,共12页
对话情绪识别研究主要聚焦于融合对话上下文和说话者建模的相互关系。当前研究通常忽略对话内部存在的依存关系,导致对话的上下文联系不够紧密,说话者之间的关系也缺乏逻辑。因此,提出了一种基于语篇解析和图注意力网络(discourse parsi...
对话情绪识别研究主要聚焦于融合对话上下文和说话者建模的相互关系。当前研究通常忽略对话内部存在的依存关系,导致对话的上下文联系不够紧密,说话者之间的关系也缺乏逻辑。因此,提出了一种基于语篇解析和图注意力网络(discourse parsing and graph attention network,DPGAT)的对话情绪识别模型,将对话内部的依存关系融入语境建模过程中,使语境信息更具有依赖性和全局性。首先,通过语篇解析获取对话内部的话语依存关系,构建语篇依存关系图和说话者关系图。随后,通过多头注意力机制将不同类型的说话者关系图进行内部融合。此外,在图注意力网络的基础上,结合依存关系进行循环学习,以达到上下文信息和说话人信息的有效融合,实现对话语境信息的外部融合。最终,通过分析内、外部融合的结果还原完整对话语境,并对说话者的情绪进行分析。通过在英文数据集MELD、EmoryNLP、DailyDialog和中文数据集M3ED上进行评估验证,F1分数分别为66.23%、40.03%、59.28%、52.77%,与主流的模型相比,所提模型具有较好的适用性,可在不同的语言场景中使用。
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关键词
对话情绪识别
语篇解析
图注意力网络
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职称材料
融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法
被引量：
2
2
作者
尹宏伟
杭雨晴
胡文军
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期80-88,共9页
传统K-means及其众多改进算法缺乏显式处理异常样本的能力,导致其聚类性能容易受到异常样本的影响。针对此问题,提出一种融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法。首先,通过构建统一聚类模型,形成异常检测与聚类之间的交互协同,...
传统K-means及其众多改进算法缺乏显式处理异常样本的能力,导致其聚类性能容易受到异常样本的影响。针对此问题,提出一种融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法。首先,通过构建统一聚类模型,形成异常检测与聚类之间的交互协同,以提高聚类性能。其次,利用近邻簇搜索技术对各类簇进行自适应的区域分割,以减少冗余计算,提高算法执行效率。最后,为验证所提方法的有效性,在多个合成数据集和真实数据集上分别进行测试。实验结果表明:所提算法聚类性能和执行效率优于其他算法;在添加10%异常样本的Wine数据集上准确度可达0.911。
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关键词
聚类
K-MEANS
异常检测
区域分割
近邻簇搜索
自适应
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职称材料
融合递增词汇选择的深度学习中文输入法
3
作者
任华健
郝秀兰
徐稳静
《电信科学》
2022年第12期56-64,共9页
输入法的核心任务是将用户输入的按键序列转化为汉字序列。应用深度学习算法的输入法在学习长距离依赖和解决数据稀疏问题方面存在优势,然而现有方法仍存在两方面问题,一是采用的拼音切分与转换分离的结构导致了误差传播,二是模型复杂...
输入法的核心任务是将用户输入的按键序列转化为汉字序列。应用深度学习算法的输入法在学习长距离依赖和解决数据稀疏问题方面存在优势,然而现有方法仍存在两方面问题,一是采用的拼音切分与转换分离的结构导致了误差传播,二是模型复杂难以满足输入法对实时性的需求。针对上述不足提出了一种融合了递增词汇选择算法的深度学习的输入法模型并对比了多种softmax优化方法。在人民日报数据和中文维基百科数据上进行的实验表明,该模型的转换准确率相较当前最高性能提升了15%,融合递增词汇选择算法使模型在不损失转换精度的同时速度提升了130倍。
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关键词
中文输入法
长短期记忆
词汇选择
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职称材料
题名
基于语篇解析和图注意力网络的对话情绪识别
1
作者
郝秀兰
魏少华
曹乾
张雄涛
机构
湖州师范学院浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室
中国建设银行股份有限公司
湖州
分行
出处
《电信科学》
北大核心
2024年第5期100-111,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62376094)
湖州师范学院研究生科研创新项目(No.2024KYCX46,No.YJK24005)。
文摘
对话情绪识别研究主要聚焦于融合对话上下文和说话者建模的相互关系。当前研究通常忽略对话内部存在的依存关系,导致对话的上下文联系不够紧密,说话者之间的关系也缺乏逻辑。因此,提出了一种基于语篇解析和图注意力网络(discourse parsing and graph attention network,DPGAT)的对话情绪识别模型,将对话内部的依存关系融入语境建模过程中,使语境信息更具有依赖性和全局性。首先,通过语篇解析获取对话内部的话语依存关系,构建语篇依存关系图和说话者关系图。随后,通过多头注意力机制将不同类型的说话者关系图进行内部融合。此外,在图注意力网络的基础上,结合依存关系进行循环学习,以达到上下文信息和说话人信息的有效融合,实现对话语境信息的外部融合。最终,通过分析内、外部融合的结果还原完整对话语境,并对说话者的情绪进行分析。通过在英文数据集MELD、EmoryNLP、DailyDialog和中文数据集M3ED上进行评估验证,F1分数分别为66.23%、40.03%、59.28%、52.77%,与主流的模型相比,所提模型具有较好的适用性,可在不同的语言场景中使用。
关键词
对话情绪识别
语篇解析
图注意力网络
Keywords
emotion recognition in conversations
discourse parsing
graph attention network
分类号
TP391 [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
融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法
被引量：
2
2
作者
尹宏伟
杭雨晴
胡文军
机构
湖州
师范学院
信息工程
学院
湖州师范学院浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期80-88,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62206094)
湖州市公益性应用研究项目(2021GZ05)
江苏省网络空间安全工程实验室开放课题(SDGC2237)。
文摘
传统K-means及其众多改进算法缺乏显式处理异常样本的能力,导致其聚类性能容易受到异常样本的影响。针对此问题,提出一种融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法。首先,通过构建统一聚类模型,形成异常检测与聚类之间的交互协同,以提高聚类性能。其次,利用近邻簇搜索技术对各类簇进行自适应的区域分割,以减少冗余计算,提高算法执行效率。最后,为验证所提方法的有效性,在多个合成数据集和真实数据集上分别进行测试。实验结果表明:所提算法聚类性能和执行效率优于其他算法;在添加10%异常样本的Wine数据集上准确度可达0.911。
关键词
聚类
K-MEANS
异常检测
区域分割
近邻簇搜索
自适应
Keywords
clustering
K-means
outlier detection
region segment
near neighbor clusters search
adaption
分类号
TP391 [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
融合递增词汇选择的深度学习中文输入法
3
作者
任华健
郝秀兰
徐稳静
机构
湖州师范学院浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室
出处
《电信科学》
2022年第12期56-64,共9页
基金
浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室基金项目(No.2020E10017)。
文摘
输入法的核心任务是将用户输入的按键序列转化为汉字序列。应用深度学习算法的输入法在学习长距离依赖和解决数据稀疏问题方面存在优势,然而现有方法仍存在两方面问题,一是采用的拼音切分与转换分离的结构导致了误差传播,二是模型复杂难以满足输入法对实时性的需求。针对上述不足提出了一种融合了递增词汇选择算法的深度学习的输入法模型并对比了多种softmax优化方法。在人民日报数据和中文维基百科数据上进行的实验表明,该模型的转换准确率相较当前最高性能提升了15%,融合递增词汇选择算法使模型在不损失转换精度的同时速度提升了130倍。
关键词
中文输入法
长短期记忆
词汇选择
Keywords
Chinese input method
long short-term memory
vocabulary selection
分类号
TP391 [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
基于语篇解析和图注意力网络的对话情绪识别
郝秀兰
魏少华
曹乾
张雄涛
《电信科学》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法
尹宏伟
杭雨晴
胡文军
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
融合递增词汇选择的深度学习中文输入法
任华健
郝秀兰
徐稳静
《电信科学》
2022
0
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职称材料
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