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远程监督通过已有知识库的关系三元组和自然语言文本语料库进行启发式匹配,获得数据来完成关系抽取任务,解决有监督学习方法完全依赖人工标注数据的问题,但远程监督数据中会存在大量噪声关系标签.针对以上问题,提出了一种结合自注意力机制和分段卷积神经网络的实体关系抽取模型SAPCNN,首先通过自注意力机制捕获词与词之间的全局相关性... 相似文献
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自然环境下,苹果采摘机器人进行采摘任务时易受到环境因素的影响,导致其视觉系统的检测性能降低,出现误检和漏检的情况.针对此问题,在YOLOv3的基础上,提出了一种基于多尺度与混合注意力机制的目标检测模型PM-YOLOv3.首先,改进YOLOv3的特征提取网络,减少网络残差模块的数量,引入多尺度卷积,构建新的特征提取网络;... 相似文献
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方面级情感分析是一项细粒度的情感分类任务,目前常用的研究方法是使用神经网络模型结合注意力机制的模式,使用注意力机制挖掘方面词和上下文之间的关系.但是传统的注意力机制在训练时,往往会倾向于关注出现频率较高的情感词,给其分配较高的注意力权重值,对于低频情感词却关注不足.为了解决上述问题,提出了一种使用改进的自注意力机制的方... 相似文献
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提出了一种基于置信区间上界算法的多目标优化推荐算法.该算法可以在保证预测精准度的基础上有效地避免马太效应,并提高推荐系统对长尾物品的挖掘能力.采用Ya Hoo的新闻推荐数据集对算法进行了实验和评价,实验结果表明:多目标优化推荐算法能够在预测准确率较高的情况下,有效地解决长尾物品发掘问题,避免马太效应,提高推荐系统的精度和广度. 相似文献
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针对人脸情绪识别类内差异大,类间差异小的特点,结合学生人脸图像的线上课堂情绪识别的场景,提出多尺度空洞卷积模块提取不同空间尺度特征的稠密深度神经网络模型,实现自然场景下学生人脸图像识别.该模型主要由多尺度空洞卷积和DenseNet神经网络两个子网络组成,其中多尺度空洞卷积由不同空洞率的四分支网络提取不同尺度特征,空洞卷积减小特征图尺寸,减少DenseNet内存资源占用;最后在DenseNet网络中结合Adam优化器和中心损失函数.使用稠密网络的旁路连接,加强情绪特征传递和复用.研究结果表明：基于稠密深度神经网络的情绪识别网络模型能够有效提高情绪分类的准确率,模型对预处理后的FER2013+数据集识别准确率达到93.99%,可为线上教学反馈提供技术支持. 相似文献
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