基于文本与视觉信息的细粒度图像分类

一般细粒度图像分类只关注图像局部视觉信息,但在一些问题中图像局部的文本 信息对图像分类结果有直接帮助,通过提取图像文本语义信息可以进一步提升图像细分类效果。 我们综合考虑了图像视觉信息与图像局部文本信息,提出一个端到端的分类模型来解决细粒度 图像分类问题。一方面使用深度卷积神经网络获取图像视觉特征,另一方面依据提出的端到端 文本识别网络,提取图像的文本信息,再通过相关性计算模块合并视觉特征与文本特征,送入 分类网络。最终在公共数据集 Con-Text 上测试该方法在图像细分类中的结果,同时也在 SVT 数据集上验证端到端文本识别网络的能力,均较之前方法获得更好的效果。     

基于知识图谱的图匹配文本分类

【目的】在自然语言处理领域,文本分类是十分重要的基础研究,可以应用于许多下游任务中,例如文章检索、推荐系统、问答系统等。受到知识图谱在文本推理领域发挥作用的启发,本文探索了将知识图谱应用于文本分类任务的方法,在降低对标注训练数据依赖的同时利用知识图谱的推理能力提升文本分类的效果。【方法】本文提出了基于知识图谱的图匹配文本分类算法。具体而言,依据分类目标,为每一个类别构建了该类别的知识图谱,模型基于类别知识图谱中的语义和连接信息对文本与各个类别的相关性进行推理,综合各个知识图谱的推理评估结果。【结论】为了证明本文提出的方法的有效性,本文构建了分类所需的知识图谱并在两个数据集上进行了实验,实验结果证明在允许一定拒绝的前提下,此模型具有很高的准确率,进一步推动了算法的应用落地。     

细粒度语义知识图谱增强的中文OOV词嵌入学习

随着信息化领域的范围不断扩大,许多特定领域的文本语料开始涌现。这些特定领域,如医疗、通信等,由于受到安全性和敏感性的影响,其数据规模通常较小,传统的词嵌入学习模型难以获得有效的结果。另一方面,直接应用现有的预训练语言模型时会出现较多未登录词,这些词汇无法表示成向量,从而影响下游任务的性能表现。许多学者开始研究如何利用细粒度语义信息来得到较高质量的未登录词向量表示。然而,当前的未登录词嵌入学习模型大多针对英文语料,对中文词的细粒度语义信息只能进行简单的拼接或映射,难以在中文未登录词嵌入学习任务中得到有效的向量表示。针对上述问题,首先通过中文构字规则,即中文词所包含的汉字、汉字所包含的部件和拼音等,构建细粒度的知识图谱,使其不仅能涵盖汉字和单词之间的关联关系,还能对拼音和汉字、组件和汉字等细粒度语义信息之间的多元且复杂的关联关系进行表征。然后,在知识图谱上运行图卷积算法,从而对中文词的细粒度语义信息之间以及它们与词语义之间更深层次的关系进行建模。此外,文中通过在子图结构上构建图读出来进一步挖掘细粒度语义信息与词语义信息之间的组成关系,据此提升模型在未登录词嵌入推断中的精准度。实验结果表明,...     

知识图谱中图结构特征信息学习算法优化

知识图谱采用三元组进行知识表示非常高效,但嵌入到推荐模型中,用户与物品的交互信息、物品的相似度信息被独立建模,忽略了高维的关联特征和长依赖关系,从而导致特征信息提取不充分、推荐效果不佳。为此,提出一种图结构特征信息学习的优化算法。该算法能充分结合知识图谱在推荐中的优势、RNN中的时序特征获取到用户、物品的更深层次的关联特征信息。将模型应用于真实数据集,与现有的基准模型进行对比,实验结果表明该方法能获得更为精准的个性化推荐。     

基于自适应注意力机制的知识图谱补全算法

现有的知识图谱补全模型通常将多源信息整合为实体和关系学习单一的静态特征表示,但无法表征不同上下文中出现的实体和关系的细差含义和动态属性,即实体和关系在涉及不同的三元组时可能有着不同的角色和含义,并因此表现出不同的属性。为此,提出了一种自适应注意力网络用于知识图谱补全,引入自适应注意力建模每个特征维度对特定任务的贡献程度,为目标实体和关系生成动态可变的嵌入表示。具体而言,所提模型通过定义邻居编码器和路径聚合器来处理实体邻域子图中的两种结构,自适应地调整邻居实体和关系路径的注意力得分,以捕获逻辑上与任务最相关的属性特征,为实体和关系赋予符合当前任务的细粒度语义。在链接预测任务中的实验结果表明,所提模型在FB15K-237数据集中的MeanRank指标比PathCon降低了6.9%,Hits@1比PathCon提高了2.3%;在稀疏数据集NELL-995和DDB14上,其Hits@1分别达到了87.9%和98%,证明了引入自适应注意力机制能够有效提取实体和关系的动态属性,为二者生成更全面的表示形式,从而提高知识图谱补全精度。     

基于知识图谱的推荐算法研究综述

推荐算法广泛应用于互联网场景中,为用户推荐个性化的信息,解决信息过载问题,以提升用户体验。引入知识图谱的推荐算法利用丰富的辅助信息能有效解决数据稀疏和冷启动等问题,有助于推荐准确性、多样性和可解释性,引起了人们的研究兴趣。总结现有推荐方法,划分为基于嵌入、基于路径和基于传播三个类型,介绍分析现有方法如何挖掘知识图谱中的实体和关系的信息,以及如何利用知识图谱进行可解释的推荐,并对比了三种类型方法的优缺点;介绍了不同应用场景下的常用数据集;对具有挑战性的未来研究方向进行了展望。     

基于BiLSTM-CRF的细粒度知识图谱问答

基于知识图谱的问答中问句侯选主实体筛选步骤繁琐,且现有多数模型忽略了问句与关系的细粒度相关性。针对该问题,构建基于BiLSTM-CRF的细粒度知识图谱问答模型,其中包括实体识别和关系预测2个部分。在实体识别部分,利用BiLSTM-CRF模型提高准确性,并将N-Gram算法与Levenshtein距离算法相结合用于候选主实体的筛选,简化候选主实体筛选过程。在关系预测部分,分别应用注意力机制和卷积神经网络从语义层次和词层次捕获问句与关系之间的相互联系。使用FreeBase中的FB2M和FB5M评估数据集进行实验,结果表明,与针对单一关系的问答方法相比,该模型对于实体关系对的预测准确率更高。     

基于病情自述和知识图谱的疾病辅助诊断

病情自述是网络疾病咨询中普遍的信息形式。为了从这些不规范的数据中发现隐含疾病知识和用户语义提出一种无监督学习方法构建知识图谱,并基于此进行疾病辅助诊断。从同一疾病的病情自述提取特征关键词,使用特征关键词的概率关联和语义关联构建特征关联网络。在特征关联网络中找出描述疾病时常用的特征团模式,基于特征团的语义关系构建知识图谱;从知识图谱上抽取结构化特征,利用结构化特征与病情自述文本的Jaccard系数完成病情自述的文本表示;利用SVM实现病情自述的分类识别,结果分类的微平均和宏平均都在80%以上。研究能够用于疾病结构化知识发现和用户意图分析,初步诊断病情自述疾病类型。     

基于点线结合特征的单目视觉里程计

SLAM(即时定位与地图构建)系统是近年来计算机视觉领域的一大重要课题,其中特征法的SLAM凭借稳定性好、计算效率高的优点成为SLAM算法的主流。目前特征法SLAM主要基于点特征进行。针对基于点特征的视觉里程计依赖于数据质量,相机运动过快时容易跟丢,且生成的特征地图不包含场景结构信息等缺点,提出了一种基于点线结合特征的优化算法。相较于传统基于线段端点的六参数表达方式,算法采用一种四参数的方式表示空间直线,并使用点线特征进行联合图优化估计相机位姿。使用公开数据集和自采集鱼眼影像数据分别进行实验的结果表明,与仅使用点特征的方法相比,该方法可有效改善因相机运动过快产生的跟丢问题,增加轨迹长度,提升位姿估计精度,且生成的稀疏特征地图更能反映场景结构特征。     

基于知网和知识图的汉语词语语义相似度算法

汉语词语间语义相似是词语间的基本关系之一,文章提出了一种基于知网和知识图的词语语义相似度计算的方法,通过改进传统的知识图表示方式,根据知网中概念项的抽取结果对词语的义项进行表示,用词图的相似度来表示相应词语的语义相似度。实验结果表明该算法对词语间语义相似度计算是有效的。     

基于位置的知识图谱链接预测

链接预测是知识图谱的补全和分析的基础。由于位置相关的实体和关系本身拥有丰富的位置特征,该文提出了一种基于位置的知识图谱链接预测方法。该方法首先通过分析实体和关系的语义特征对关系进行分类,然后提出了一种基于位置的实体和关系位置特征和规则的挖掘方法;其次,通过挖掘出的实体位置特征和规则,对实体和关系的向量化方法预测结果进行约束,得到最终的结果。该文通过对WikiData、FB和WN数据集的实验,证明该方法针对基于位置的关系和实体链接预测拥有较好的效果。     

一种自然场景图像的目标材质视觉特征映射算法

针对自然场景图像目标材质视觉特征映射中,尚存在特征提取困难、图像无对应标签等问题,本文提出了一种自然场景图像的目标材质视觉特征映射算法.首先,从图像中获取能表征材质视觉重要特征的反射层图像;然后,对获取的反射层图像进行前景、背景分割,得到目标图像;最后,利用循环生成对抗网络对材质视觉特征进行无监督学习,获得对图像目标材质视觉特征空间的高阶表达,实现了目标材质视觉特征的映射.实验结果表明,所提算法能够有效地获取自然场景图像目标的材质视觉特征,并进行材质视觉特征映射;与同类算法相比,具有更好的主、客观效果.     

基于异质数据源的计算机学科知识图谱构建

计算机学科评估需要对学科整体信息进行汇总, 过于依赖专家经验且历届学科评估信息复用程度低. 针对此问题, 该文提出了一种计算机学科评估知识图谱构建方法. 该方法基于CIR模型建模知识图谱, 设计了针对文本数据的基于依存句法分析的无监督命名实体关系抽取方法和针对表格的数据流组合模型抽取知识, 并借助Neo4j图数据库实现知识图谱可视化, 为更多学科知识图谱的构建提供思路和借鉴.     

基于行业知识与知识图谱的会计案防智能平台

商业银行会计风险案件日益频发,传统人工核查的方法难以及时有效地核查风险,为此提出了一种将会计案防领域行业知识与大数据、知识图谱等技术相结合的智能化平台建设方案.平台采用大数据技术进行会计基础业务指标的加工计算,依托图数据库构建账户资金交易知识图谱,采用图分析技术完成账户关联风险特征的挖掘提取;最后将基础业务指标与图关联...     

基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法

目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果.其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析.除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题.因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题.首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据...     

基于视觉特性的半脆弱水印算法

为准确识别数字媒体的版权,更好地提高半脆弱水印的透明性和鲁棒性,提出离散小波变换域中基于人眼视觉特性模型的特征参数及其表示方法,给出适用于一般变换域参数调整的量化中心极限定理,使得在动态量化过程中嵌入的半脆弱水印能够达到最大的鲁棒性。实验表明,算法生成的载体图像透明性好,对常见的JPEG压缩、噪声迭加和平滑滤波等图像处理操作具有较好的鲁棒性,可嵌入的水印信息量大,并能准确确定恶意攻击的位置。