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王海荣: 作品数：17 被引量：64H指数：4; 供职机构：北方民族大学计算机科学与工程学院更多>>; 发文基金：宁夏回族自治区自然科学基金国家自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学哲学宗教更多>>

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融合关联信息与CNN的实体识别研究: 2023年; 引入外部词汇是提升实体识别效果的有效方法,然而现有的方法未能对词汇的关联字符向量进行表征,从而忽略了字符之间的联系。基于此,提出一种融合关联信息与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的实体识别方法。在使用SoftLexicon引入外部词汇的基础上,根据字符所对应的外部词汇发现关联字符并以词频方式进行归一,从而与字符、词汇向量融合以构建多特征信息来扩充字符特征表示,之后使用CNN与双向长短期记忆网络联合获取深层信息。在Resume、Weibo和CCKS2017数据集上进行实验,结果表明,相比SoftLexicon方法,所提方法能有效提升实体识别效果。; 李明键李卫军李卫军; 关键词：卷积神经网络

基于人脸识别和姿态估计的智能监考模型设计与应用: 2023年; 针对传统监考存在人工成本高、主观性强等问题,构建基于人脸识别、头部姿态估计和目标检测的智能监考模型。模型通过人脸识别算法进行考生身份验证,设计结合注意力机制的头部姿态估计(channel and spatial-aware wide head pose estimation network,CS-WHENet)方法对考生偷看的异常行为进行检测,并使用深度学习方法及传统方法对考生传递纸条的异常行为进行联合判定。实验结果表明,智能监考模型在模拟真实考场的环境中,对考生身份验证与异常行为检测均有较高的准确率,并能在GPU支持下实现实时检测。通过验证表明,该模型能有效降低监考人员工作成本,实现考场监考公平性。; 袁欣瑞王海荣王振旭; 关键词：人脸识别头部姿态估计目标检测运动目标检测

MoMi融合下的数据结构实验模式设计被引量：3: 2018年; 针对数据结构实验教学中存在的学生分析及解决问题能力不足、编程基础不扎实、独立完成综合类实验项目质量不高、缺乏实验方法创新等问题,研究分析慕课、微课在教学中的优劣,结合学校实验教学的实际情况,提出融合慕课和微课的MoMi教学模式。; 王海荣刘淼徐东燕; 关键词：数据结构

多模态语义协同交互的图文联合命名实体识别方法: 2022年; 针对现有多模态命名实体识别(Multimodal Named Entity Recognition, MNER)研究中存在的噪声影响和图文语义融合不足问题,本文提出一个多模态语义协同交互的图文联合命名实体识别(Image-Text Joint Named Entity Recognition, ITJNER)模型。ITJNER模型加入图像描述作为额外特征丰富了多模态特征表示,图像描述可以帮助过滤掉从图像特征中引入的噪声并以文本形式总结图像语义信息;还构建了多模态协同交互的多模态语义融合模型,可以加强多模态信息融合,并减少图像信息的语义偏差。在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上进行方法实验,分析实验结果并与AdaCAN、UMT、UMGF、Object-AGBAN等方法进行对比。相较于对比方法中的最优方法UMGF,本方法在Twitter-2017数据集上的准确率、召回率、F1值分别提高了0.67%、2.26%、0.93%;在Twitter-2015数据集上,召回率提高了0.19%。实验结果验证了本方法的有效性。; 钟维幸王海荣王栋车淼; 关键词：图文数据图像描述

本体构建方法与应用被引量：8: 2018年; 自从本体的概念被广泛地引入计算机领域之后,领域专家和相关机构提出了众多本体的构建方法,但每种方法都有各自的适用领域,且不同的领域知识概念具有不同特点,使得构建方法的实用性和通用性大大降低。笔者在七步法的基础之上结合了高校领域的相关概念实现了一个简单的可推理的领域本体。最后利用Protégé5.0.0自带的推理机结合SWRL规则对所实现本体进行了测试,测试结果显示,七步法适合高校领域本体的构建,且能够根据已有知识获取新知识。; 马旭明王海荣; 关键词：本体构建方法七步法推理机

基于表示学习的实体对齐方法综述被引量：1: 2023年; 实体对齐是目前知识融合阶段的主要工作之一,基于表示学习的方法是实体对齐的主要研究方向。首先,通过全面地研究当前代表性的实体对齐技术,总结出这些技术的特征及架构,并提出了一个捕捉这些技术关键特征的框架;然后根据这些技术使用的知识表示模型将其分成2类:基于Trans的技术和基于GNN的技术;给出了2个当前广泛使用的数据集,搭建了11个有代表性的基于TransE的模型和基于GNN的模型,并在DBP15K上的3个跨语言数据集上进行对比实验;评测主流模型和添加属性或字面等不同侧面信息后的模型的对齐效果,为未来大规模单模态乃至多模态知识图谱实体对齐研究提供参考。; 马赫王海荣周北京孙崇徐玺; 关键词：知识图谱知识表示

DeepLabv3plus-IRCNet:小目标特征提取的图像语义分割被引量：10: 2021年; 目的为了解决经典卷积神经网络无法满足图像中极小目标特征提取的准确性需求问题,本文基于Deep Labv3plus算法,在下采样过程中引入特征图切分模块,提出了Deep Labv3plus-IRCNet(IR为倒置残差(inverted residual,C为特征图切分(feature map cut))图像语义分割方法,支撑图像极小目标的特征提取。方法采用由普通卷积层和多个使用深度可分离卷积的倒置残差模块串联组成的深度卷积神经网络提取特征,当特征图分辨率降低到输入图像的1/16时,引入特征图切分模块,将各个切分特征图分别放大,通过参数共享的方式提取特征。然后,将每个输出的特征图进行对应位置拼接,与解码阶段放大到相同尺寸的特征图进行融合,提高模型对小目标物体特征的提取能力。结果本文方法引入特征图切分模块,提高了模型对小目标物体的关注,充分考虑了图像上下文信息,对多个尺度下的各个中间层特征进行融合,提高了图像分割精度。为验证方法的有效性,使用Cam Vid(Cambridge-driving labeled video database)数据集对提出的方法进行验证,平均交并比(mean intersection over union,m Io U)相对于Deep Labv3plus模型有所提升。验证结果表明了本文方法的有效性。结论本文方法充分考虑了图像分割中小目标物体的关注度,提出的Deep Labv3plus-IRCNet模型提升了图像分割精度。; 刘文王海荣周北京

多层语义对齐的跨模态检索方法研究被引量：1: 2021年; 为解决具有语义相关的文本、图像数据互检索问题,提出一种基于多层语义对齐的跨模态检索方法。采用跨模态多层网络来提取图像和文本特征,通过注意力机制计算特征向量间的关联度,对提取的特征进行实体和关系对齐。为增强语义约束,采用全局语义一致性策略从给定的文本数据提取语义标签,利用文本加权向量进行多标签预测,进一步为实体和关系对齐提供了全局语义约束。在Flickr30k和MSCOCO两个公开数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。; 杜锦丰王海荣李明亮梁焕

KNN-GWD推荐模型及其应用: 2022年; 为解决传统推荐存在精准性差的问题,构建了一个融合K-最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)、图神经网络(graph neural network,GNN)和深度宽度(Wide&Deep)网络的推荐模型。融入KNN分类方法对数据进行噪声过滤,以提高数据质量;利用GNN提取用户会话图的节点嵌入表示,基于注意力机制加权用户全局特征以捕获用户短期兴趣;调用Wide&Deep以解决稀疏数据时的模型过度泛化问题。为了验证模型的有效性,分别在MovieLens-1M、Bing-News、Book-Crossing数据集与6种传统推荐方法进行对比实验,结果表明所提模型的各项评价指标更佳。为了进一步验证该模型在实际应用领域中的可行性,面向农业领域搭建了农业一体管理App化肥推荐系统,得到推荐结果的准确率为0.721,曲线下面积为0.784,满足了预期的应用需求。; 季德强王海荣车淼王嘉鑫; 关键词：推荐系统用户偏好农业领域

融合用户-项目的邻居实体表示推荐方法: 2022年; 在现有基于知识图谱的推荐方法中,大多采用单一用户或项目表示,在合并来自知识图谱的实体时,用户或项目表示所携带的信息容易丢失,用户兴趣欠拟合,进而导致模型的次优表示。为此,该文提出了融合用户-项目的邻居实体表示推荐方法,联合用户和项目的特征表示挖掘用户更感兴趣的内容,使用TransR模型在知识图谱中进行实体传播,获取用户的嵌入表示;使用GCN聚合候选项目在知识图谱的邻域实体,获取项目的嵌入表示。为验证该文方法的有效性,在MovieLens-20M、Book-Crossing、Last-FM公共数据集上进行了实验,并与Wide&Deep、RippleNet、KGAT等10种方法进行了对比,实验结果表明,该文方法的平均AUC和ACC分别提升约8.75%和7.10%。; 季德强王海荣李明亮钟维幸; 关键词：知识图谱用户兴趣

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