基于深度感知与语义引导的关系注意力网络视觉问答方法

    公开(公告)号:CN114691847B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202210231121.1

    申请日:2022-03-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度感知与语义引导的关系注意力网络视觉问答方法,包括以下步骤:1)图像目标之间的三维空间关系构建;得到图像目标之间的三维空间关系;2)根据图像目标之间的三维空间关系,获取图像目标i和j之间在空间维度的相关性分数;3)结合隐式注意力和显式注意力,获取图像目标i和j之间的相关性;4)根据Transformer的框架,采用改进后的注意力机制替换传统的自注意力层,获得视觉问答模型。本发明将三维空间的相关性引入到传统的自注意力机制上,提高视觉问答的准确性。

    基于双句法信息的细粒度方面级别情绪分析方法

    公开(公告)号:CN115879439A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202210230366.2

    申请日:2022-03-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于双句法信息的细粒度方面级别情绪分析方法,包括:1)建模每个方面情绪感知的上下文信息,并生成对应的语境内方面特有的情绪表示;2)建模方面的语境间关系增强的情绪特征表示;3)整合语境内方面特有的情绪特征向量和语境间关系增强的情绪特征向量得到方面的整体情绪特征向量,然后将上述整体情绪特征映射到低维语义空间,得到最终的情绪分析预测结果。本发明通过有效利用短语树和依赖树的句法信息,联合建模语境内和语境间的情绪特征表示,提升细粒度方面级别情绪分析的准确度。

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