基于对比学习的图像生成系统的设计与实现
这是一篇关于对比学习,语义交互,掩码图像编码器,双向多模态解码器的论文, 主要内容为图像生成是指运用人工智能技术,根据给定的数据进行单模态或跨模态生成图像的过程。图像生成技术在虚拟现实、数字艺术、医学成像等领域具有广泛的应用前景,具备重要的研究价值。由文本生成图像任务需要在生成图像时,保证图像和文本之间语义一致性以及图像的多样性。目前对文生图任务中语义一致性和生成图像多样性问题有两类解决方案:一种利用注意力机制对图像和文本进行跨模态特征融合。然而这种模态间的直接特征融合可能会造成信息丢失;另一种思路通过引入对比损失来提高模型对语义的理解,在同一图像的不同文本描述之间或者不同文本生成的图像之间计算对比损失。但缺少对图文之间语义关系的理解。针对上述问题,本论文提出了一种基于对比学习的图像生成算法CLIG。通过在图文之间加入对比损失作为约束,增强图像和文本语义之间的交互,生成与文本语义一致性更强且具有丰富多样性的图像。另外,本论文基于CLIG设计开发了基于对比学习的图像生成系统。本论文的主要工作包括以下三个部分:(1)提出了基于对比学习的图像生成算法CLIG。首先使用对比学习方法,将语义相关的图像和文本进行特征对齐,捕获两者之间的内在关联。同时,利用知识蒸馏中的Soft-Target思想,使用动量模型生成伪目标作为额外的监督,提高对比学习的性能。此外,本论文使用掩码图像编码器替换了传统的图像编码器,促使模型学到更丰富的图像特征并提高性能。最后,本论文使用双向多模态解码器取代了以往模型中的单向多模态解码器,使模型可以从多个方向关注图像信息,并且可以并行生成图像。(2)基于对比学习的图像生成系统的设计与实现。首先,对基于对比学习的图像生成系统进行需求分析。然后,对系统的概要设计以及数据库结构进行设计。本论文采用B/S架构实现基于对比学习的图像生成系统中的关键模块。该系统能够跨越“语义鸿沟”,为用户提供个性化的图像定制服务。并提供多样的可视化选项和良好的交互体验。(3)对本论文所提出的算法和系统进行实验验证。实验结果显示,相对于对比模型,本论文算法在CUB和MS COCO数据集上均有性能提升,代表语义一致性的指标R-Precision表现最好,CLIG算法分别在两个数据集上提升了 2.26%-15.9%和2.1%-10.2%。多样性实验和语义理解实验中,本论文算法生成的图像具有较好的多样性和语义一致性。基于对比学习的图像生成系统实现了预期,能够满足用户需求。
融合语义交互和语义限制的知识表示学习
这是一篇关于知识图谱,图谱嵌入,表示学习,语义交互,语义限制的论文, 主要内容为知识图谱是由实体和关系组成的有向图,采用三元组的形式结构化存储知识,被广泛应用于语义分析、对话系统和推荐系统等人工智能任务。知识表示学习使用低维稠密的实值向量表示知识图谱中的实体和关系,在低维向量空间中高效计算实体和关系的语义联系。知识表示学习有效缓解数据稀疏性问题,实现多源异质信息的融合,进而提升知识获取、融合和推理的性能,对知识表示学习的研究,具有重大意义。本文聚焦知识表示学习建模语义关联时存在的问题,从语义交互和语义限制两个角度展开研究工作。首先,知识图谱中的实体和关系之间存在复杂的语义交互,大多数知识表示学习模型只建模头实体(尾实体)和关系之间的语义交互,却忽略头实体和尾实体之间的语义交互。其次,知识图谱同一三元组内的实体具有很多相似属性,大多数知识表示学习模型忽略实体潜在语义特征的近似约束。针对上述问题,本文分别提出融合语义交互和融合语义限制的知识表示学习。本文的主要贡献如下:(1)提出一种融合语义交互的知识表示学习模型,建模头实体(尾实体)和关系之间、头实体和尾实体之间的语义交互,同时从前向和后向传递不同的语义。具体来说,该模型使用复杂嵌入表示实体和关系,通过度量经过关系翻译的实体之间的语义相似度,建模前向和后向语义交互。(2)提出一种融合语义限制的知识表示学习模型,通过语义距离限制和特征压缩限制约束实体嵌入向量。该模型利用语义距离限制约束嵌入空间的几何结构,建模三元组内实体之间的潜在关联;通过特征压缩限制,保留实体的积极属性和消极属性,学习紧凑的嵌入表示。在标准的链接预测任务上进行实验评估模型,融合语义交互和融合语义限制的模型取得先进的性能,验证语义交互和语义限制能够提升表示能力。
基于跨模态语义时空动态交互的情感分析研究
这是一篇关于跨模态情感分析,多模态特征提取,语义交互,时空交互,图卷积网络的论文, 主要内容为随着互联网和社交媒体的飞速发展,包含多种模态的数据呈现出爆发增长的趋势,越来越多的用户依靠社交媒体表达情感。媒体数据的精准情感分析,有助于政府部门挖掘民意、企业获取用户反馈,进而做出更合理的决策。然而,传统情感分析中存在模态内特征挖掘不足、模态间交互性差的问题。为充分利用多种模态特征、深入研究模态间的交互机理,论文提出了一种跨模态的语义时空动态交互网络,通过学习模态内和模态间的全动态融合特征,提升跨模态情感分析的准确性。主要研究工作如下:(1)多模态数据分析与特征提取。媒体数据的情感分类精度受特征提取方式的影响,不同类型的媒体数据具有不同的属性和结构,需要采用不同的特征提取策略。经过实验分析比较,论文选取基于预训练模式的BERT提取文本模态的词向量特征;采用基于网络参数迁移的Res Net50获取图像模态的视觉特征;通过COVAREP提取声音模态的音频向量特征,为后续模型构建奠定基础。(2)提出跨模态语义时空动态交互网络模型(SST-DIN)。首先,引入双向长短期记忆网络挖掘各模态的时间序列特征,加入自注意力机制强化模态内特征的权重赋值,将自动筛选出的特征矩阵送入图卷积神经网络进行语义交互。然后,以时间戳为基础进行特征聚合,计算聚合层的相关系数,获得融合后的联合特征,实现跨模态空间交互。最后,通过全连接神经网络完成情感极性的分类与预测。(3)模型优化与验证。首先,通过参数优化实验得出模型训练过程中最优的超参数值。其次,设计多模态特征提取对比实验,验证多模态特征提取器“BERT+Res Net50+COVAREP”与论文所提模型的适配性。然后,将论文提出的模型与QMF-Glove、MT GAT、DEAN等六个模型进行对比,结果表明论文提出的SST-DIN模型可以有效提升情感分类的准确率和F1值,在CMU-MOSEI数据集上分别提高了4.1%～16.3%和3.6%～15.6%。最后,在模态消融实验中验证了“文本+视觉+语音”组合模态相比单模态和双模态组合效果更好,在模块消融实验中分析出SST-DIN模型中各模块的贡献程度。论文提出的多模态特征提取器提高了跨模态联合表示的准确性;跨模态语义时空动态交互网络实现了模态内外特征的交互与融合,增强了多模态情感分析框架的整体性能,对多模态情感分析研究具有重要的理论意义和实用价值。
融合语义交互和语义限制的知识表示学习
这是一篇关于知识图谱,图谱嵌入,表示学习,语义交互,语义限制的论文, 主要内容为知识图谱是由实体和关系组成的有向图,采用三元组的形式结构化存储知识,被广泛应用于语义分析、对话系统和推荐系统等人工智能任务。知识表示学习使用低维稠密的实值向量表示知识图谱中的实体和关系,在低维向量空间中高效计算实体和关系的语义联系。知识表示学习有效缓解数据稀疏性问题,实现多源异质信息的融合,进而提升知识获取、融合和推理的性能,对知识表示学习的研究,具有重大意义。本文聚焦知识表示学习建模语义关联时存在的问题,从语义交互和语义限制两个角度展开研究工作。首先,知识图谱中的实体和关系之间存在复杂的语义交互,大多数知识表示学习模型只建模头实体(尾实体)和关系之间的语义交互,却忽略头实体和尾实体之间的语义交互。其次,知识图谱同一三元组内的实体具有很多相似属性,大多数知识表示学习模型忽略实体潜在语义特征的近似约束。针对上述问题,本文分别提出融合语义交互和融合语义限制的知识表示学习。本文的主要贡献如下:(1)提出一种融合语义交互的知识表示学习模型,建模头实体(尾实体)和关系之间、头实体和尾实体之间的语义交互,同时从前向和后向传递不同的语义。具体来说,该模型使用复杂嵌入表示实体和关系,通过度量经过关系翻译的实体之间的语义相似度,建模前向和后向语义交互。(2)提出一种融合语义限制的知识表示学习模型,通过语义距离限制和特征压缩限制约束实体嵌入向量。该模型利用语义距离限制约束嵌入空间的几何结构,建模三元组内实体之间的潜在关联;通过特征压缩限制,保留实体的积极属性和消极属性,学习紧凑的嵌入表示。在标准的链接预测任务上进行实验评估模型,融合语义交互和融合语义限制的模型取得先进的性能,验证语义交互和语义限制能够提升表示能力。
基于对比学习的图像生成系统的设计与实现
这是一篇关于对比学习,语义交互,掩码图像编码器,双向多模态解码器的论文, 主要内容为图像生成是指运用人工智能技术,根据给定的数据进行单模态或跨模态生成图像的过程。图像生成技术在虚拟现实、数字艺术、医学成像等领域具有广泛的应用前景,具备重要的研究价值。由文本生成图像任务需要在生成图像时,保证图像和文本之间语义一致性以及图像的多样性。目前对文生图任务中语义一致性和生成图像多样性问题有两类解决方案:一种利用注意力机制对图像和文本进行跨模态特征融合。然而这种模态间的直接特征融合可能会造成信息丢失;另一种思路通过引入对比损失来提高模型对语义的理解,在同一图像的不同文本描述之间或者不同文本生成的图像之间计算对比损失。但缺少对图文之间语义关系的理解。针对上述问题,本论文提出了一种基于对比学习的图像生成算法CLIG。通过在图文之间加入对比损失作为约束,增强图像和文本语义之间的交互,生成与文本语义一致性更强且具有丰富多样性的图像。另外,本论文基于CLIG设计开发了基于对比学习的图像生成系统。本论文的主要工作包括以下三个部分:(1)提出了基于对比学习的图像生成算法CLIG。首先使用对比学习方法,将语义相关的图像和文本进行特征对齐,捕获两者之间的内在关联。同时,利用知识蒸馏中的Soft-Target思想,使用动量模型生成伪目标作为额外的监督,提高对比学习的性能。此外,本论文使用掩码图像编码器替换了传统的图像编码器,促使模型学到更丰富的图像特征并提高性能。最后,本论文使用双向多模态解码器取代了以往模型中的单向多模态解码器,使模型可以从多个方向关注图像信息,并且可以并行生成图像。(2)基于对比学习的图像生成系统的设计与实现。首先,对基于对比学习的图像生成系统进行需求分析。然后,对系统的概要设计以及数据库结构进行设计。本论文采用B/S架构实现基于对比学习的图像生成系统中的关键模块。该系统能够跨越“语义鸿沟”,为用户提供个性化的图像定制服务。并提供多样的可视化选项和良好的交互体验。(3)对本论文所提出的算法和系统进行实验验证。实验结果显示,相对于对比模型,本论文算法在CUB和MS COCO数据集上均有性能提升,代表语义一致性的指标R-Precision表现最好,CLIG算法分别在两个数据集上提升了 2.26%-15.9%和2.1%-10.2%。多样性实验和语义理解实验中,本论文算法生成的图像具有较好的多样性和语义一致性。基于对比学习的图像生成系统实现了预期,能够满足用户需求。
基于跨模态语义时空动态交互的情感分析研究
这是一篇关于跨模态情感分析,多模态特征提取,语义交互,时空交互,图卷积网络的论文, 主要内容为随着互联网和社交媒体的飞速发展,包含多种模态的数据呈现出爆发增长的趋势,越来越多的用户依靠社交媒体表达情感。媒体数据的精准情感分析,有助于政府部门挖掘民意、企业获取用户反馈,进而做出更合理的决策。然而,传统情感分析中存在模态内特征挖掘不足、模态间交互性差的问题。为充分利用多种模态特征、深入研究模态间的交互机理,论文提出了一种跨模态的语义时空动态交互网络,通过学习模态内和模态间的全动态融合特征,提升跨模态情感分析的准确性。主要研究工作如下:(1)多模态数据分析与特征提取。媒体数据的情感分类精度受特征提取方式的影响,不同类型的媒体数据具有不同的属性和结构,需要采用不同的特征提取策略。经过实验分析比较,论文选取基于预训练模式的BERT提取文本模态的词向量特征;采用基于网络参数迁移的Res Net50获取图像模态的视觉特征;通过COVAREP提取声音模态的音频向量特征,为后续模型构建奠定基础。(2)提出跨模态语义时空动态交互网络模型(SST-DIN)。首先,引入双向长短期记忆网络挖掘各模态的时间序列特征,加入自注意力机制强化模态内特征的权重赋值,将自动筛选出的特征矩阵送入图卷积神经网络进行语义交互。然后,以时间戳为基础进行特征聚合,计算聚合层的相关系数,获得融合后的联合特征,实现跨模态空间交互。最后,通过全连接神经网络完成情感极性的分类与预测。(3)模型优化与验证。首先,通过参数优化实验得出模型训练过程中最优的超参数值。其次,设计多模态特征提取对比实验,验证多模态特征提取器“BERT+Res Net50+COVAREP”与论文所提模型的适配性。然后,将论文提出的模型与QMF-Glove、MT GAT、DEAN等六个模型进行对比,结果表明论文提出的SST-DIN模型可以有效提升情感分类的准确率和F1值,在CMU-MOSEI数据集上分别提高了4.1%～16.3%和3.6%～15.6%。最后,在模态消融实验中验证了“文本+视觉+语音”组合模态相比单模态和双模态组合效果更好,在模块消融实验中分析出SST-DIN模型中各模块的贡献程度。论文提出的多模态特征提取器提高了跨模态联合表示的准确性;跨模态语义时空动态交互网络实现了模态内外特征的交互与融合,增强了多模态情感分析框架的整体性能,对多模态情感分析研究具有重要的理论意义和实用价值。
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