一种视频局部高层语义特征提取算法

准确提取视频高层语义特征,有助于更好地进行基于内容的视频检索。视频局部高层语义特征描述的是图像帧中的物体。考虑到物体本身以及物体所处的特定场景所具有的特点,我们提出一种将图像帧的局部信息和全局信息结合起来提取视频局部高层语义特征的算法。在TRECVID2005数据集上的实验结果表明,与单独基于局部或者单独基于全局的方法相比,此方法具有较好的性能。

基于随机词汇迭代模型的POI分类检索

从特征选择、局部区域划分和词汇语义相似性计算入手,利用随机词汇迭代模型(random terms iterative model,RTIM)进行海量兴趣点(point of interest,POI)文本分类。通过词汇频度、集中度和离散度方法筛选出特征词汇;依据文本与各POI类别间的相似度进行局部区域划分;在每个局部区域内基于词汇在文本中的排列顺序构建词频向量,基于词频向量中词频的随机删除和重构,获取特征映射矩阵;通过特征映射矩阵将文本转为特征向量,并采用SVM分类器进行POI文本分类。实验证明,该方法有效提升了POI文本分类准确性和覆盖率。

FMNN:融合多神经网络的文本分类模型

文本分类是自然语言处理中一项基本且重要的任务。基于深度学习的文本分类方法大多只针对单一的模型结构进行深入研究,这种单一的结构缺乏同时捕获并利用全局语义特征与局部语义特征的能力,且网络的加深会损失更多的语义信息。对此,提出了一种融合多神经网络的文本分类模型FMNN(A Text Classification Model Fused with Multiple Neural Network),FMNN在最大限度减小网络深度的同时,融合了BERT,RNN,CNN和Attention等神经网络模型的特性。用BERT作为嵌入层获得文本的矩阵表示,用BiLSTM和Attention联合提取文本的全局语义特征,用CNN提取文本多个粒度下的局部语义特征,将全局语义特征和局部语义特征分别作用于softmax分类器,最后采用算术平均的方式对结果进行融合。在3个公开数据集和1个司法数据集上的实验结果表明,FMNN模型实现了更高的文本分类准确率,其中在司法数据集上的准确率达到了90.31%,证明了该模型具有较好的实用价值。