面向心理健康监测的多视角机制与虚拟现实融合技术研究

针对传统情绪诱导材料效率低、敏感度高的问题,研究利用虚拟现实技术建立情绪诱导系统,并采用双监督神经网络模型进行情绪识别,建立分类与回归双损失函数约束的情绪分类算法。在此基础上引入多视角机制,实现自动标注,提高情绪识别的准确性和效率。结果显示,童话乐园场景正面情绪置信度的时间占比达到了85.75%,幽深山洞场景负面情绪置信区间的时间占比高达95%,风景田园和海边落日场景中立情绪置信度的时间占比分别为90.68%和88.76%,证明了面向心理健康监测的多视角机制与虚拟现实融合技术的有效性。

基于多角度交叉注意力机制的知识库问答方法

近些年知识库问答的方法通常利用多视角信息来表示候选答案,忽略了这些信息间的相互影响,将问题的单词与候选答案的多视角信息计算相关性,忽略了二者在整体与细节上的信息。基于上述问题,提出一个多角度交叉注意力模型,通过多视角交叉注意力机制获取候选答案多视角信息间的交叉影响;将问题与候选答案信息进行整体表示,运用双向交叉注意力机制来计算其二者在整体级别上的关联性,最终提高获取答案的正确率。利用FreeBase知识库与WebQuestions数据集进行实验,F1值达到55.84%,优于最近表现较好的方法。