检索结果

期刊

出版年

关键词

Please wait a minute...

选择:

导出引用
EndNote Ris BibTeX

显示/隐藏图片

Select

1. 一种基于多任务学习的多模态情感识别方法

林子杰, 龙云飞, 杜嘉晨, 徐睿峰

北京大学学报自然科学版 2021, 57 (1): 7-15. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2020.085

摘要（1741）

HTML

PDF（pc）（3483KB）（523）

为了通过设置辅助任务学习到更具有情感倾向性的视频和语音表示, 进而提升模态融合的效果, 提出一种基于多任务学习的多模态情感识别模型, 使用多模态共享层来学习视觉和语音模型的情感信息。在MOSI数据集和MOSEI数据集上的实验表明, 添加两个辅助的单模态情感识别任务后, 模型可以学习到更有效的单模态情感表示, 并且在两个数据集上的情感识别准确率比目前性能最佳的单任务模型分别提升0.8%和2.5%。

相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

2. 基于空间短文本对象的检索策略

顾彦慧, 王道胜, 王永根, 龙云飞, 蒋锁良, 周俊生, 曲维光

北京大学学报（自然科学版） 2016, 52 (1): 120-126. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2016.008

摘要（852）

HTML

PDF（pc）（469KB）（1177）

针对传统空间文本检索策略中的效率和有效性问题, 对如何从给定的空间文本对象集合中快速有效地检索出top-k个近似结果进行研究。基于一个空间检索的通用框架, 提出一种基于空间文本对象的快速策略, 用于满足用户对效率与有效性的要求。实验结果证明该策略优于现有方法。

相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）