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题名基于有监督对比学习的航天信息获取与图像生成
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作者
齐翌辰
赵伟超
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机构
东北大学计算机科学与工程学院
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所网络与信息化技术中心
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1531-1541,共11页
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文摘
为了提高获取开源航天信息的效率并解决开源航天信息内容较长、数量较为有限、应用常用文本分类模型鲁棒性较差以及文本信息不够直观等问题,本文提出一种基于有监督对比学习的航天信息分类方法。该方法基于带有注意力机制(Attention)的双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM),融合对比学习技术,对开源的信息进行处理并分析,进而高效地筛选出航天类的信息,利用unCLIP(un-Contrastive Language-Image Pre-Training)模型生成信息对应的图像。实验结果表明,对比CNN(Convolutional Neural Networks)、BiLSTM、Transformer和BiL⁃STM-Attention等常用的文本分类方法,该方法在准确率、召回率和F1-Score上均表现良好,其中F1-Score达到0.97,同时以图像的形式呈现信息,使信息更加清晰直观。本文方法可以充分使用网络公开的数据资源,有效地提取开源航天信息并生成对应图像,对航天信息的分析和研究具有重要价值。
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关键词
有监督文本分类
对比学习
文本生成图像
航天信息
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Keywords
supervised text classification
contrastive learning
text-to-image synthesis
aerospace information
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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