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JPEG静止图象压缩标准及其应用
1
作者
陆望东
《通信与广播电视》
1995年第3期53-55,共3页
静止图象压缩在多媒体技术中占有重要的位置,在图象管理、图文档案和图象通信中得到了广泛的应用。本文将介绍JPEG标准、其DSP实现以及在静止图象压缩系统的应用。
关键词
静止图象压缩
JPEC
标准
图象信号处理
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职称材料
自注意力机制的短文本分类方法
被引量:
8
2
作者
陈立潮
秦杰
+2 位作者
陆望东
潘理虎
张睿
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第3期728-734,共7页
针对短文本信息量少导致隐藏的信息难以充分挖掘和深度学习模型易受干扰导致分类准确度下降的问题,提出一种融合对抗训练自注意力多层双向长短期记忆网络(Con-Att-BiLSTMs)短文本分类模型。将文本训练集按不同比例进行分类对抗训练,通...
针对短文本信息量少导致隐藏的信息难以充分挖掘和深度学习模型易受干扰导致分类准确度下降的问题,提出一种融合对抗训练自注意力多层双向长短期记忆网络(Con-Att-BiLSTMs)短文本分类模型。将文本训练集按不同比例进行分类对抗训练,通过对抗训练提升模型的健壮性;利用多层双向长短期记忆网络对语义进行提取,利用自注意力机制层对语义信息进行加权强化;经过softmax函数使损失率极小化。将该方法与其它模型方法比较,实验结果表明,该方法有效提高了短文本分类的准确度。
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关键词
深度学习
自注意力机制
短文本分类
对抗训练
多层双向长短期记忆网络
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职称材料
基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究
被引量:
6
3
作者
刘杰
白尚旺
+2 位作者
陆望东
党伟超
潘理虎
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第3期169-174,201,共7页
自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率,对此提出一种基于Word2vec和句法规则的问句相似度计算方法。构造Text-CNN问句分类模型将问句进行分类,再构造Word2vec词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换...
自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率,对此提出一种基于Word2vec和句法规则的问句相似度计算方法。构造Text-CNN问句分类模型将问句进行分类,再构造Word2vec词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换成语义相似度,并加入句法规则的分析。随机从搜狗公开问答数据集中抽取200条数据进行测试,结果表明,该方法与TF-IDF方法相比,自动问答系统返回答案的准确率和召回率分别提高了0.259和0.154。
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关键词
自动问答系统
Word2vec
Text-CNN
问句相似度
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职称材料
题名
JPEG静止图象压缩标准及其应用
1
作者
陆望东
机构
东南大学无线电系
出处
《通信与广播电视》
1995年第3期53-55,共3页
文摘
静止图象压缩在多媒体技术中占有重要的位置,在图象管理、图文档案和图象通信中得到了广泛的应用。本文将介绍JPEG标准、其DSP实现以及在静止图象压缩系统的应用。
关键词
静止图象压缩
JPEC
标准
图象信号处理
分类号
TN941.1 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
自注意力机制的短文本分类方法
被引量:
8
2
作者
陈立潮
秦杰
陆望东
潘理虎
张睿
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
太原政通云科技有限公司
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第3期728-734,共7页
基金
山西省自然科学基金项目(201901D111258)
山西省应用基础研究基金项目(201801D221179)。
文摘
针对短文本信息量少导致隐藏的信息难以充分挖掘和深度学习模型易受干扰导致分类准确度下降的问题,提出一种融合对抗训练自注意力多层双向长短期记忆网络(Con-Att-BiLSTMs)短文本分类模型。将文本训练集按不同比例进行分类对抗训练,通过对抗训练提升模型的健壮性;利用多层双向长短期记忆网络对语义进行提取,利用自注意力机制层对语义信息进行加权强化;经过softmax函数使损失率极小化。将该方法与其它模型方法比较,实验结果表明,该方法有效提高了短文本分类的准确度。
关键词
深度学习
自注意力机制
短文本分类
对抗训练
多层双向长短期记忆网络
Keywords
deep learning
self-attention mechanism
short text classification
confrontation training
multi-layer bidirectional long short-term memory 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
基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究
被引量:
6
3
作者
刘杰
白尚旺
陆望东
党伟超
潘理虎
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
太原政通云科技有限公司
中国科学院地理科学与资源研究所
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第3期169-174,201,共7页
基金
山西省中科院科技合作项目(20141101001)
山西省重点研发计划(一般)工业项目(201703D121042-1)
山西省社会发展科技项目(20140313020-1)。
文摘
自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率,对此提出一种基于Word2vec和句法规则的问句相似度计算方法。构造Text-CNN问句分类模型将问句进行分类,再构造Word2vec词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换成语义相似度,并加入句法规则的分析。随机从搜狗公开问答数据集中抽取200条数据进行测试,结果表明,该方法与TF-IDF方法相比,自动问答系统返回答案的准确率和召回率分别提高了0.259和0.154。
关键词
自动问答系统
Word2vec
Text-CNN
问句相似度
Keywords
Automatic question answering system
Word2vec
Text-CNN
Sentence similarity
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
JPEG静止图象压缩标准及其应用
陆望东
《通信与广播电视》
1995
0
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职称材料
2
自注意力机制的短文本分类方法
陈立潮
秦杰
陆望东
潘理虎
张睿
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
8
下载PDF
职称材料
3
基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究
刘杰
白尚旺
陆望东
党伟超
潘理虎
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
6
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职称材料
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