针对基于集合预测的密集视频描述方法由于缺乏显式的事件间特征交互且未针对事件间差异训练模型而导致的模型重复预测事件或生成语句雷同问题,提出一种基于事件最大边界的密集视频描述(dense video captioning based on event maximal m...针对基于集合预测的密集视频描述方法由于缺乏显式的事件间特征交互且未针对事件间差异训练模型而导致的模型重复预测事件或生成语句雷同问题,提出一种基于事件最大边界的密集视频描述(dense video captioning based on event maximal margin,EMM-DVC)方法。事件边界是包含事件间特征相似度、事件在视频中时间位置的距离、生成描述多样性的评分。EMM-DVC通过最大化事件边界,使相似预测结果的距离远且预测结果和实际事件的距离近。另外,EMM-DVC引入事件边界距离损失函数,通过扩大事件边界距离,引导模型关注不同事件。在ActivityNet Captions数据集上的实验证明,EMM-DVC与同类密集视频描述模型相比能生成更具多样性的描述文本,并且与主流密集视频描述模型相比,EMM-DVC在多个指标上达到最优水平。展开更多
针对现有的图文情感分析方法未能充分考虑图像和文本之间存在的语义不一致问题,以及未对图像和文本表达不同情感的数据做相应处理,从而导致分类不精准的现象,提出基于语感一致性的社交媒体图文情感分析(social media image-text sentime...针对现有的图文情感分析方法未能充分考虑图像和文本之间存在的语义不一致问题,以及未对图像和文本表达不同情感的数据做相应处理,从而导致分类不精准的现象,提出基于语感一致性的社交媒体图文情感分析(social media image-text sentiment analysis based on semantic sense consistency,SA-SSC)方法。首先,使用RoBERTa和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)提取文本语义特征,使用ResNet101获取图像视觉特征;然后,采用指导注意力(guided attention,GA)从图像区域情感和文本内容找到表达用户情感的显著性区域,得到新的图像视觉特征;最后,利用协同注意力将2种模态的特征进行融合,进而完成情感分类。在本文构建的MMSD-CN中文社交媒体图文情感数据集和CCIR-YQ数据集上进行了实验验证,结果表明,SA-SSC方法可以有效减弱图文语感不一致对社交媒体图文情感分析造成的影响,在各项评价指标上均取得了较高的提升。展开更多
The process of automotive spring steel in the basic oxygen furnace and ingot casting （BOF-IC） of Baosteel is described in this paper. High quality spring steel can be obtained through designing reasonable deoxidizat...The process of automotive spring steel in the basic oxygen furnace and ingot casting （BOF-IC） of Baosteel is described in this paper. High quality spring steel can be obtained through designing reasonable deoxidization and alloying processes ,enhancing steel purity and reducing inclusions in steel.展开更多
文摘针对基于集合预测的密集视频描述方法由于缺乏显式的事件间特征交互且未针对事件间差异训练模型而导致的模型重复预测事件或生成语句雷同问题,提出一种基于事件最大边界的密集视频描述(dense video captioning based on event maximal margin,EMM-DVC)方法。事件边界是包含事件间特征相似度、事件在视频中时间位置的距离、生成描述多样性的评分。EMM-DVC通过最大化事件边界,使相似预测结果的距离远且预测结果和实际事件的距离近。另外,EMM-DVC引入事件边界距离损失函数,通过扩大事件边界距离,引导模型关注不同事件。在ActivityNet Captions数据集上的实验证明,EMM-DVC与同类密集视频描述模型相比能生成更具多样性的描述文本,并且与主流密集视频描述模型相比,EMM-DVC在多个指标上达到最优水平。
文摘针对现有的图文情感分析方法未能充分考虑图像和文本之间存在的语义不一致问题,以及未对图像和文本表达不同情感的数据做相应处理,从而导致分类不精准的现象,提出基于语感一致性的社交媒体图文情感分析(social media image-text sentiment analysis based on semantic sense consistency,SA-SSC)方法。首先,使用RoBERTa和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)提取文本语义特征,使用ResNet101获取图像视觉特征;然后,采用指导注意力(guided attention,GA)从图像区域情感和文本内容找到表达用户情感的显著性区域,得到新的图像视觉特征;最后,利用协同注意力将2种模态的特征进行融合,进而完成情感分类。在本文构建的MMSD-CN中文社交媒体图文情感数据集和CCIR-YQ数据集上进行了实验验证,结果表明,SA-SSC方法可以有效减弱图文语感不一致对社交媒体图文情感分析造成的影响,在各项评价指标上均取得了较高的提升。
文摘The process of automotive spring steel in the basic oxygen furnace and ingot casting （BOF-IC） of Baosteel is described in this paper. High quality spring steel can be obtained through designing reasonable deoxidization and alloying processes ,enhancing steel purity and reducing inclusions in steel.
