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基于置信度引导提示学习的多模态方面级情感分析: 2025年; 面对日益增加的社交平台数据,多模态方面级情感分析对于理解用户的潜在情感至关重要。现有研究工作集中于通过跨模态融合图像和文本来完成情感分析任务,无法有效地捕获图像和文本中的隐含情感。此外,传统方法受限于模型具有的黑箱性质而缺乏可解释性。为应对上述问题,提出了基于置信度引导的提示学习(CPL)的多模态方面级情感分类模型。该模型由多模态特征处理模块(MF)、基于置信度的门控模块(CG)、提示构建模块(PC)和多模态分类模块(MC)组成。多模态特征提取模块用以提取多模态数据的特征;基于置信度的门控模块旨在通过自注意力网络的置信度评估样本的分类难度,对不同难易程度的样本进行自适应性处理;提示构建模块根据难易样本,采取不同的适应性模板提示,以引导T5大语言模型生成辅助情感线索;多模态分类模块用以预测结果。在公开数据集Twitter-2015和Twitter-2017的实验结果表明,与现有基线方法相比,所提出的多模态方面级情感分类模型具有显著性能优势,准确率分别提高了0.48%和1.06%。; 李懋林林嘉杰杨振国; 关键词：情感分类

一种多模态数据表示学习方法及系统: 本发明公开一种多模态数据表示学习方法及系统，通过接收目标多模态数据，并获取目标多模态数据对应的各个模态以及各个模态的特征表示；根据目标多模态数据、特征表示和预设图随机走模型获取融合多模态特征的数据表示和词典表示；根据预设...; 刘文印杨振国李青; 文献传递

一种异构数据共享表示学习方法及系统: 本发明公开了一种异构数据共享表示学习方法及系统，方法包括：选取数据中的预设数据样本为原子，构建数据样本词典；提取数据样本词典中的原子在各个模态的特征表示，构建各个模态的特征词典，每一模态的特征词典以各预设数据样本在对应模...; 刘文印杨振国李青; 文献传递

基于区块链的网络身份认证及保险机制被引量：1: 2021年; 网络身份认证技术是用户安全使用互联网的第一道安全屏障,但目前的网络身份认证机制中各服务器间相对孤立,安全防护出现了木桶短板问题,并且通信数据可信任程度不足。结合去中心化密码管理器,提出了基于区块链的网络身份认证及保险系统,旨在利用区块链的去中心化性、可信任性解决网络身份安全的木桶短板问题,并在此基础上,为网络身份提供基于智能合约的自动理赔的保险防护。通过实验证明,系统可提高网络身份的安全性、可信任性和网络身份保险的高效性。; 麦超钟林峰杨振国杨振国刘文印; 关键词：区块链网络身份保险

一种视频关键帧提取方法、系统及设备和存储介质: 本申请公开了一种视频关键帧提取方法、系统及设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取视频数据，并根据视频数据确定候选帧集；确定候选帧集中每一帧图像的目标区域，并对目标区域进行目标角度的标注；利用候选帧集和标注后的目标区域...; 刘文印王崎徐凯杨振国雷亮; 文献传递

一种基于加权深度特征的图像特征提取方法: 本发明公开了一种基于加权深度特征的图像特征提取方法，所述方法包括以下步骤：选取现有的网络模型在图像数据集上进行预训练，然后去除网络模型中的网络预测层得到最终网络模型；将待提取图像输入至最终网络模型中进行前向计算，提取最终...; 刘文印王崎康培培徐凯杨振国谈季; 文献传递

基于跨模态注意力机制的多模态错误信息检测方法及系统: 本发明涉及基于跨模态注意力机制的多模态错误信息检测方法及系统，该方法包括获取多模态数据，所述多模态数据包括：文本数据和图像数据；分别从所述文本数据和图像数据中提取文本特征和视觉特征，基于所述文本特征和视觉特征，结合跨模态...; 杨振国郭志玮刘达煌

基于多模态的生成式广义零样本学习方法: 本发明公开了一种基于多模态的生成式广义零样本学习方法，包括如下步骤：S1、采集并预处理图像和文本数据；S2、采用自监督学习优化图像特征，生成视觉特征向量；S3、采用上下文注意力增强文本特征，生成文本特征向量；S4、构建跨...; 江期玉杨振国

一种目标监测方法、系统及设备和存储介质: 本申请公开了一种目标监测方法、系统及设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取视频数据；其中，所述视频数据包括移动摄像机拍摄在不同时间对同一目标集合拍摄的多个视频序列，所述目标集合包括多个待检物提取所述视频数据中包含所述...; 刘文印王崎徐凯杨振国雷亮

一种基于分类信心和网站特征的钓鱼检测方法: 本发明公开了一种基于分类信心和网站特征的钓鱼检测方法，该方法包括：获取用户提供的URL地址，提取URL地址的特征；利用URL地址访问网页，获取网页的特征；采用Adaboost算法对URL地址的特征和网页的特征进行训练，训...; 刘文印黎宇坤陈旭袁华平杨振国; 文献传递

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杨振国