多标签相关论文
注意力机制是一种模仿人类视觉的处理机制。它通常包括三个阶段:相关性计算,归一化数据,加权处理数据。相关性计算主要通过合适的......
由于互联网数据众多，为高效管理互联网的海量中文文本数据，提出基于Albert与TextCNN的中文文本分类方法（简称为ATT）。该方法引入Albert......
本文针对词粒度注意力的缺点，通过借鉴HAN层次化注意力机制的思想，提出将层次化注意力机制运用于编码器层中，进而得到句子粒度的隐藏......
排水管道是城市的基础设施,对排水管道的定期检测和维护是市政工程机构的一项重要工作,实现检测的自动化可以节省大量的成本。因此......
近年来,人脸属性识别已经成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。人脸属性识别任务可以定义为:给定一张人脸图像,对其中的......
随着社会与网络的不断发展与进步,自然语言处理领域的各项技术如机器翻译、文本匹配与文本分类等也积极地应用在了现实生活中,并取......
RNA结合蛋白（RBP）是一类伴随RNA调控代谢过程,且与RNA结合的蛋白质的总称。一种RBP可能存在多种靶标RNA,其表达缺陷会造成多种疾病。......
随着道路交通的持续发展,机动车保有量也在日益增长,与此同时,机动车辆的违法行为发生频率也呈现出上升趋势,交通违法行为逐渐成为......
蛋白质亚细胞定位是计算生物领域一个重要的研究方向,目的是确定正常情况下蛋白质在细胞中的位置。人类蛋白质亚细胞定位预测时其......
学位
当下,人们生活中的衣食住行都向着智能的方向改进,而这一切都离不开对数据信息的挖掘。智能的生活方式产生了海量数据,数据挖掘就......
多标签文本分类是自然语言处理领域的一项重要任务,它旨在将一段文本内容分给一个或者多个类别。这一任务的难点主要在于标签的数......
针对现有的雷达辐射源识别方法具有低信噪比情形下识别精度低、无法识辩多个辐射源等缺点,文中提出融入注意力机制的残差网络用于......
提出了一种多标签符号型属性值划分的聚类方法（clustering method for multi-label symbolic value partition, CMSVP）。首先,利用标......
多标签数据广泛存在于现实世界中,多标签特征选择是多标签学习中重要的预处理步骤.基于模糊粗糙集模型,研究人员已经提出了一些多......
随着互联网的发展，网络上产生了大量的文本数据，而如何快速地对这些文本进行分类是一个亟待解决的问题。传统的机器学习算法在文本特......
大规模图像检索任务通常被抽象为近似最近邻搜索问题（Approximate Nearest Neighbor Search，ANN），哈希方法作为ANN的代表方法，被广泛应......
图像检索具有重要的应用价值和研究意义，但也面临检索速度提升、结果排序准确性等诸多现实挑战。哈希技术通过将高维特征映射到低维......
针对改进后的ML-kNN算法(S-ML-kNN)仅对每个独立示例所包含的类别标签进行分析,忽略了现实应用中由数据不平衡所产生的影响,提......
针对基于概率统计的ML-kNN算法只能对每个独立的标签进行分析,忽略了真实世界中标签间的相关性,提出了一种联系标签相关性的ML......
多媒体信息检索算法考虑样本和样本之间的连接关系，同时也要考虑不同标签之间的语义关系。为了同时建模这两种关系，理论上应采用......
针对当前联合嵌入式多标签分类算法,在计算过程中标签参数特征模糊,导致联合嵌入式多标签分类效果较差,分类精度较低的问题,提出了......
[摘 要] 随着信息时代的发展，文本包含的信息量越来越多，而同一段文本可以隶属于不同的类别，为了提升多标签文本分类任务的准确率，提出......
随着数据规模的不断扩大和数据量的爆炸式增长,传统标签技术已不能满足人们现实的需求。各个领域数据表现出不同的特征,在种类上趋......
为了考虑样本与簇之间不确定的归属关系并衍生全局和局部多视角多标签学习的应用范围,提出一个主动三支聚类下的全局和局部多视角......
2020年是我国全面进入小康生活的富强年代,汽车已经成为中国百姓日常的代步工具。车辆保有量的不断增加,给交通带来了巨大的压力,......
现如今的人类生活在一个信息大爆炸的时代,从复杂信息中定位自己需求信息的要求也在不断提高。多标签学习就是这样一种技术,它可以......
现如今,多标签数据集频繁的出现使得运用多标签学习处理多标签数据在研究界引起了极大的关注.我们在处理多标签数据时,数据的冗余......
显著性目标检测旨在模拟人的视觉系统来突出图像中最重要的目标区域。作为一个预处理步骤,显著性目标检测有效地辅助数字图像的处......
传统的单标签数据挖掘,假定每个样本点仅属于一个类别,但是随着标注结构复杂程度的增加,每个样本可能同时属于多个类别,即多标签数......
伴随着传感器技术的发展和存储设备的增加,由个人和企业产生的数据呈指数级增长,大数据已经渗入到生活的方方面面,诸如文本、图像......
分类问题在人们的日常生活、社会活动、科研生产以及学习、工作中是很常见的。在很多领域中,比如医学的临床诊断、工业生产的机器......
近年来,随着网络技术的蓬勃发展,数据以数据流的形式大量产生。对于数据流的研究受到越来越多的学者重视。与此同时,在传统的机器......
目的:结合深度学习算法,探究一种算法,使得多标签分类中,在测试集里出现训练集中从未出现过的数据标签组合,使用此算法能够作出较......
随着互联网时代下网络信息的爆炸式增长,多标签文本分类已经成为处理文本信息数据的一种有效手段。信息数据可以通过多标签文本分......
目前,一线打标人员在投诉处理过程中通常会对投诉工单打上单一的问题标签,这会造成投诉信息因主观干预而造成的缺失、失真等问题,......
得益于近些年来算力的巨大提升和训练数据的飞速增长,深度学习成为了计算机视觉领域诸多任务的主流算法。然而收集一个大规模、有......
在大数据时代,每天都有海量的图片上传到互联网,为了对如此大规模图像数据进行有效的管理和检索,图像的高效自动标注显得越来越重......
随着大数据时代的来临,海量高维数据的多标签分类已经成为了一个新的研究热点。目前已有多标签分类的大部分算法都是假设数据之间......
蛋白质是生命的物质基础,同时也是生命活动的主要承担者。近年来,随着数据库中蛋白质序列越来越多,而常规的生物物理技术极其繁琐,......
在自然场景图像中,图像的某个部分可以表示为一个示例,例如太阳,山脉或树木。因此,自然场景图像的分类涉及多示例多标签学习框架。......
学位
作为一种最常用的数据结构之一,图可以用来表示数据对象之间的复杂关系,广泛的应用于许多领域。因为图的这些优势,基于图的图数据......
蛋白质是维持生命活动的重要物质基础。近年来,随着生物科技的不断发展,蛋白质数据量呈现出海量增长的趋势,依赖于纯生物实验的方......
