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中文小说短句序列文本复述数据集
1
作者
万福成
雷鑫鹏
+1 位作者
王双
魏斌
《中国科学数据(中英文网络版)》
2025年第3期535-543,共9页
文本复述是自然语言处理、自然语言生成重要的研究内容。目前基于神经网络的复述生成研究大部分以英语和日语为研究对象,由于汉语语料资源稀少,导致汉语复述研究滞后。针对这一问题,本研究采用基于北大释义库(PKU Paraphrase Bank)的中...
文本复述是自然语言处理、自然语言生成重要的研究内容。目前基于神经网络的复述生成研究大部分以英语和日语为研究对象,由于汉语语料资源稀少,导致汉语复述研究滞后。针对这一问题,本研究采用基于北大释义库(PKU Paraphrase Bank)的中文小说复述语料,通过人工挑选和数据预处理得到高质量的短句复述对。数据集包括34770句对,69540句短文本序列,大小为2.91 MB。通过使用LaserTagger复述生成模型与大规模的中文问题匹配语料库(A Largescale Chinese Question Matching Corpus,LCQCM)进行对比,显示本数据集质量更高。本数据集可应用于机器翻译,缓解语料稀疏问题,对自动问答领域问句进行改写和扩展,对信息检索领域检索词、句进行扩展和泛化等。
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关键词
文本复述
短句序列
复述生成
低资源
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职称材料
基于人体姿态估计的敦煌舞三维动作数据集
2
作者
张跃洲
何向真
+9 位作者
孟祥和
李帅帅
王嘉欣
白雪
马梦迪
刘振杰
陈宁
王昊
吴林东
罗熙鸿
《中国科学数据(中英文网络版)》
2025年第2期524-542,共19页
敦煌舞是中华民族传统文化的艺术瑰宝,它来源于敦煌壁画,是敦煌文化的重要组成元素,它的数字化保存、展示与研究具有重要意义。为推进敦煌舞的数字化进程与发展,本研究提出将敦煌舞与三维人体姿态估计技术相结合,设计了一个敦煌舞三维...
敦煌舞是中华民族传统文化的艺术瑰宝,它来源于敦煌壁画,是敦煌文化的重要组成元素,它的数字化保存、展示与研究具有重要意义。为推进敦煌舞的数字化进程与发展,本研究提出将敦煌舞与三维人体姿态估计技术相结合,设计了一个敦煌舞三维人体姿态估计网络(Dun Huang Dance Pose Estimation,DHDPE),构建了一个敦煌舞三维动作数据集。敦煌舞蹈方面,将敦煌舞按人物形象划分、编排与采集,构建了敦煌舞视频动作数据集;姿态估计方面,以AMASS(Archive of Motion Capture as Surface Shapes)大规模三维人体运动捕捉数据集为基础作生成对抗训练,用Res Net提取图像特征,门控循环网络作为时间编码器,参数回归器回归出SMPL参数模型,用注意力机制来放大序列不同帧的贡献程度,以人体真实运动AMASS为基础,给出估计姿态是真或假的概率,进而构建敦煌舞三维动作数据集。本数据集将敦煌舞划分为7个主题,83个基础动作,16个长动作。在定量、定性、人工评估和双向随机遮挡敏感性分析方法中取得了较好的结果,为敦煌舞的保存、应用与发展奠定了基础;为敦煌文化的研究、弘扬与传承提供了新思路。后续利用本数据集可应用于生成式人工智能、敦煌舞文化数字展览与表演、敦煌舞的教育与研究、敦煌舞的数字媒体与娱乐等。
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关键词
敦煌舞数字化
姿态估计
三维动作
生成对抗训练
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职称材料
融合自监督和多层交叉注意力的多模态情感分析网络
被引量：
2
3
作者
薛凯鹏
徐涛
廖春节
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第8期2387-2392,共6页
针对多模态情感分析任务中模态内信息不完整、模态间交互能力差和难以训练的问题,将视觉语言预训练(VLP)模型应用于多模态情感分析领域,提出一种融合自监督和多层交叉注意力的多模态情感分析网络(MSSM)。通过自监督学习强化视觉编码器模...
针对多模态情感分析任务中模态内信息不完整、模态间交互能力差和难以训练的问题,将视觉语言预训练(VLP)模型应用于多模态情感分析领域,提出一种融合自监督和多层交叉注意力的多模态情感分析网络(MSSM)。通过自监督学习强化视觉编码器模块,并加入多层交叉注意力以更好地建模文本和视觉特征,使模态内部信息更丰富完整,同时使模态间的信息交互更充分。此外,通过具有感知意识的快速、内存效率高的精确注意力FlashAttention解决Transformer中注意力计算高复杂度的问题。实验结果表明,与目前主流的基于对比文本-图像对的模型(CLIP)相比,MSSM在处理后的MVSA-S数据集上的准确率提高3.6个百分点,在MVSA-M数据集上的准确率提高2.2个百分点,验证所提网络能在降低运算成本的同时有效提高多模态信息融合的完整性。
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关键词
多模态
情感分析
自监督
注意力机制
视觉语言预训练模型
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职称材料
题名
中文小说短句序列文本复述数据集
1
作者
万福成
雷鑫鹏
王双
魏斌
机构
甘肃省
民族
语言
文化
智能信息处理
重点
实验室
(
西北民族大学
)
语言与
文化
计算
教育部
重点
实验室
(
西北民族大学
)
出处
《中国科学数据(中英文网络版)》
2025年第3期535-543,共9页
基金
国家自然科学基金(62366046)
甘肃省基础研究创新群体项目(24JRRA154)。
文摘
文本复述是自然语言处理、自然语言生成重要的研究内容。目前基于神经网络的复述生成研究大部分以英语和日语为研究对象,由于汉语语料资源稀少,导致汉语复述研究滞后。针对这一问题,本研究采用基于北大释义库(PKU Paraphrase Bank)的中文小说复述语料,通过人工挑选和数据预处理得到高质量的短句复述对。数据集包括34770句对,69540句短文本序列,大小为2.91 MB。通过使用LaserTagger复述生成模型与大规模的中文问题匹配语料库(A Largescale Chinese Question Matching Corpus,LCQCM)进行对比,显示本数据集质量更高。本数据集可应用于机器翻译,缓解语料稀疏问题,对自动问答领域问句进行改写和扩展,对信息检索领域检索词、句进行扩展和泛化等。
关键词
文本复述
短句序列
复述生成
低资源
Keywords
text paraphrase
short sentence sequence
paraphrased generation
low resource
分类号
TP391.1 [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
基于人体姿态估计的敦煌舞三维动作数据集
2
作者
张跃洲
何向真
孟祥和
李帅帅
王嘉欣
白雪
马梦迪
刘振杰
陈宁
王昊
吴林东
罗熙鸿
机构
甘肃省
民族
语言
文化
智能信息处理
重点
实验室
(
西北民族大学
)
语言与
文化
计算
教育部
重点
实验室
(
西北民族大学
)
出处
《中国科学数据(中英文网络版)》
2025年第2期524-542,共19页
基金
国家自然科学基金(62341209)
甘肃省教育教学成果培育项目(2023GSJXCGPY-60)
+4 种基金
中央高校基本科研业务费“科研创新平台能力提升专项项目”(31920240125-02)
中央高校基本科研业务费专项(31920240127-37)
中央高校基本科研业务费专项(31920240127-56)
甘肃省中央引导地方科技发展资金项目(25ZYJA034)
西北民族大学计算机应用技术创新团队。
文摘
敦煌舞是中华民族传统文化的艺术瑰宝,它来源于敦煌壁画,是敦煌文化的重要组成元素,它的数字化保存、展示与研究具有重要意义。为推进敦煌舞的数字化进程与发展,本研究提出将敦煌舞与三维人体姿态估计技术相结合,设计了一个敦煌舞三维人体姿态估计网络(Dun Huang Dance Pose Estimation,DHDPE),构建了一个敦煌舞三维动作数据集。敦煌舞蹈方面,将敦煌舞按人物形象划分、编排与采集,构建了敦煌舞视频动作数据集;姿态估计方面,以AMASS(Archive of Motion Capture as Surface Shapes)大规模三维人体运动捕捉数据集为基础作生成对抗训练,用Res Net提取图像特征,门控循环网络作为时间编码器,参数回归器回归出SMPL参数模型,用注意力机制来放大序列不同帧的贡献程度,以人体真实运动AMASS为基础,给出估计姿态是真或假的概率,进而构建敦煌舞三维动作数据集。本数据集将敦煌舞划分为7个主题,83个基础动作,16个长动作。在定量、定性、人工评估和双向随机遮挡敏感性分析方法中取得了较好的结果,为敦煌舞的保存、应用与发展奠定了基础;为敦煌文化的研究、弘扬与传承提供了新思路。后续利用本数据集可应用于生成式人工智能、敦煌舞文化数字展览与表演、敦煌舞的教育与研究、敦煌舞的数字媒体与娱乐等。
关键词
敦煌舞数字化
姿态估计
三维动作
生成对抗训练
Keywords
digitization of Dunhuang Dance
pose estimation
three-dimensional movement
generative adversarial training.
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
融合自监督和多层交叉注意力的多模态情感分析网络
被引量：
2
3
作者
薛凯鹏
徐涛
廖春节
机构
西北民族大学
中国
民族
信息技术研究院
语言与
文化
计算
教育部
重点
实验室
(
西北民族大学
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第8期2387-2392,共6页
基金
甘肃省高等学校青年博士基金资助项目(2022QB-016)
中央高校基本科研业务费专项(31920230069)
+1 种基金
甘肃省青年科技计划项目(21JR1RA21)
国家档案局科技项目(2021-X-56)。
文摘
针对多模态情感分析任务中模态内信息不完整、模态间交互能力差和难以训练的问题,将视觉语言预训练(VLP)模型应用于多模态情感分析领域,提出一种融合自监督和多层交叉注意力的多模态情感分析网络(MSSM)。通过自监督学习强化视觉编码器模块,并加入多层交叉注意力以更好地建模文本和视觉特征,使模态内部信息更丰富完整,同时使模态间的信息交互更充分。此外,通过具有感知意识的快速、内存效率高的精确注意力FlashAttention解决Transformer中注意力计算高复杂度的问题。实验结果表明,与目前主流的基于对比文本-图像对的模型(CLIP)相比,MSSM在处理后的MVSA-S数据集上的准确率提高3.6个百分点,在MVSA-M数据集上的准确率提高2.2个百分点,验证所提网络能在降低运算成本的同时有效提高多模态信息融合的完整性。
关键词
多模态
情感分析
自监督
注意力机制
视觉语言预训练模型
Keywords
multimodal
sentiment analysis
self-supervision
attention mechanism
Visual-and-Language Pre-training(VLP)model
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
中文小说短句序列文本复述数据集
万福成
雷鑫鹏
王双
魏斌
《中国科学数据(中英文网络版)》
2025
0
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下载PDF
职称材料
2
基于人体姿态估计的敦煌舞三维动作数据集
张跃洲
何向真
孟祥和
李帅帅
王嘉欣
白雪
马梦迪
刘振杰
陈宁
王昊
吴林东
罗熙鸿
《中国科学数据(中英文网络版)》
2025
0
在线阅读
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职称材料
3
融合自监督和多层交叉注意力的多模态情感分析网络
薛凯鹏
徐涛
廖春节
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
2
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