识别模型。在音频模态中加人频率注意力机制学习频域上下文信息，利用多模态注意力机制将视频特征与音频特征进行融合，依据改进的损失函数对模态缺失问题进行优化，提高
2021-04-01 11:20
和全局信息。文中针对单标记和多标记情感分类任务，提出一种循环卷积注意力模型（ LSTM-CNN-ATT，LCA）。该模型
2021-04-14 14:39
属性情感分析是细粒度的情感分类任务。针对传统神经网络模型无法准确构建属性情感特征的问题，提出了一种融合多
2019-05-08 17:07
文本中的词并非都具有相似的情感倾向和强度，较好地编码上下文并从中提取关键信息对于情感分类任务而言非常重要。为此，提出一种基于情感评分的分层注意力网络框架，以对文本
2021-05-14 11:02
情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支，卷积神经网络（CNN）在文本情感分析方面取得了较好的效果，但其未充分提取文本信息中的关键情感信息。为此，建立一种基于注意力机制
2021-03-17 09:53
针对现有文本情感分析方法存在的无法高效捕捉相关文本情感特征从而造成情感分析效果不佳的问题提出一种融合双层多头自注意力与卷积神经网络（CNN）的回归
2021-03-25 15:16
基于注意力机制等的社交网络热度预测模型
2021-06-07 15:12
基于注意力机制的新闻文本分类模型
2021-06-27 15:32
。对这些海量多模态数据的情感进行分析有助于更妤地理解人们的态度和观点，具有广泛的应用场景。为了解决多模态情感分类任务中的信息冗余的问题，在张量融合方案的基础上，提出了一
2021-04-28 14:41
基于多通道自注意力机制的电子病历架构
2021-06-24 16:19
