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关键词情感识别，口语，多模态学习 摘要提出了一种新颖的深度多模态框架，用于基于句子级的口头语言来预测人类情感。本文的架构具有两个鲜明的特点。首先，它通过混合的深度多模态结构从文本和音频中提取高级特征，该结构考虑了文本的空间信息，音频的时间信息以及低层次的人工特征的高级关联。其次，本文使用三层深度神经网络融合所有特征，以学习各种模态之间的相关性，并将特征提取和融合模块一起训练，从而实现整个结构的最佳全局微调。在IEMOCAP数据集上评估了提出的框架。五个情感类别的加权准确率达到60.4％。 结论混合的深度框架，包括卷积网络，CNN-LSTM和DNN来从文本和音频中提取空间和时间信息以及升学特征。 引言人类的言语表达了内容和态度。通过语音交流时，人们自然会同时吸收内容和情感，以理解说话者的实际意图。情感识别被定义为从人类中提取一组情感状态，对于在人机交互中自动检测人类的意义是必需的。语音情感识别是情感计算领域中的一种，它从语音中提取情感状态，并揭示口头语言下的态度。 和计算机视觉领域的情感识别相比，结合文本和音频形式的工作相对较少。为了检测话语中的情绪，人们经常同时考虑文字含义和韵律。因此 ...

来源关键词摘要最先进的命名实体识别系统在很大程度上依赖手工制作的功能和特定领域的知识，以便从可用的受监督的小型培训资料库中有效学习。本文介绍了两种新的神经体系结构-一种基于双向LSTM和条件随机场，另一种采用受移位减少解析器启发的基于过渡的方法构造和标记片段。本文的模型依赖于两个有关单词的信息资源：从监督语料库学习的基于字符的单词表示形式和从无注释语料库学习的无监督单词表示形式。文章模型无需使用任何特定于语言的知识或资源（例如，地名词典），就可以使用四种语言在NER中获得当前最优的性能。 结论性能最优，即使与使用了额外资源的模型相比。 本文模型的一个关键方面是，它们可以通过简单的CRF体系结构或使用基于过渡的算法来显式构造和标记输入块来对输出标签依赖性进行建模。单词表示形式对于成功也至关重要。既使用预训练的单词表示形式，又使用“基于字符的”表示形式来捕获形态学和正字法信息。为了防止学习器过于依赖一个表示形式类，使用了Dropout。 图表引言命名实体识别（NER）是一个具有挑战性的学习问题。一方面，在大多数语言和领域中，只有很少量的监督训练数据可用。另一方面，对于可以作为命名实体的单 ...

核函数的种类有哪些，它们各自的应用场景是什么 线性核、多项式核、高斯核。 特征维数高选择线性核 样本数量可观、特征少选择高斯核（非线性核） 样本数量非常多选择线性核（避免造成庞大的计算量） L1和L2正则化有什么区别？ L1是模型各个参数的绝对值之和,L2为各个参数平方和的开方值。L1更趋向于产生少量的特征,其它特征为0,最优的参数值很大概率出现在坐标轴上,从而导致产生稀疏的权重矩阵,而L2会选择更多的矩阵,但是这些矩阵趋向于0。 https://www.nowcoder.com/discuss/406936?type=post&order=time&pos=&page=1&channel=666&source_id=search_post&subType=2 2.浏览器输入地址后都发生了什么 TCP解除时的步骤（4次挥手），TCP和UDP的区别 100亿个数怎么求中位数 数组求top k 进程与线程 tcp四次挥手介绍一下 为什么会有第二次、第三次、第四次？ https://zhuanlan.zhihu.c ...

项目的github地址 包括notebook和python文件以及训练、验证、测试数据，预训练权重较大，上传到了百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mLcPTgb2m5HPgkT3XcGVCg 提取码：n41n 包的导入与以前的相比，主要增加了简繁转换的包zhconv，变长序列处理的pad_sequence, pack_padded_sequence, pad_packed_sequence等 12345678910111213141516import torchimport osimport randomimport re #split使用import gensim # word2vec预训练加载 import jieba #分词from torch import nn import numpy as np from torch.utils.data import Dataset,DataLoaderimport torch.optim as optimfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriter fr ...

LSTM网络经常用于序列预测，因此在NLP领域很常用，本文将利用LSTM网络来搭建一个简单的自动写诗的demo，做这个的时候突然想起庆余年中范闲作诗的片段，所以就把它取名为范闲写诗器，用来供范闲参考哈哈哈。文章的源码放在github上，求个赞！！！ 123456789import torchimport osfrom torch import nn import numpy as np from torch.utils.data import Dataset,DataLoaderimport torch.optim as optimfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from tqdm.notebook import tqdm# from tqdm import tqdm 相关配置123456789101112131415161718192021222324252627282930class DictObj(object): # 私有变量是map # 设置变量的时候 初始化设置map def __init ...

来源2017NIPS 关键词摘要当有大量标记数据可用时，完全监督的卷积神经网络（CNN）可以为分类众所周知的极端天气事件提供可接受的准确性。但是，许多不同类型的空间局部气候模式引起人们的兴趣，包括飓风，温带气旋，天气前沿和阻塞事件等。这些模式的现有标记数据可能以各种方式不完整，例如仅覆盖某些年份或地理区域并具有假阴性。因此，这种类型的气候数据带来了许多有趣的机器学习挑战。本文提出了一种多通道时空CNN体系结构，用于半监督边界框预测和探索性数据分析。本文证明了本文的方法能够利用时间信息和未标记的数据来改善极端天气事件的定位。此外，本文探索了模型学习到的表示形式，以便更好地理解这一重要数据。本文提供了一个极端天气数据集，以鼓励该领域的机器学习研究，并帮助促进进一步的工作，以了解和缓解气候变化的影响。 结论 图表引言在气候数据中查找极端天气事件的任务类似于检测视频中的物体和活动的任务-深度学习技术的流行应用。 一个重要的区别是，就气候数据而言，“视频”具有16个或更多的“渠道”信息（例如水蒸气，压力和温度），而常规视频只有3个（RGB）。此外，气候模拟与自然图像的统计数据不同。 实现了3D（ ...

C++ return一个对象的执行细节同学发过来一道考试题，要求解释输出。好久没有用过这些知识了，所以顺便复习下。 代码为了搞清楚里面知识，所以把代码增加了地址的输出来进行实验： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667#include <limits.h>#include <stdio.h>#include <algorithm>#include <iostream>#include <map>#include <string>#include <utility>#include <vector>using namespace std;class Solution { public: Solution(): id_(0) { cout << &q ...

Linux运维记录在使用Linux过程中遇到的一些问题的解决方式 jupyter lab无权限创建文件 chmod 777 file_path 解决 jupyter lab 服务器地址访问被拒绝 启动时加上 —ip=0.0.0.0 jupyter lab --port=8889 --ip=0.0.0.0 jupyter lab tqdm 进度条不显示 出现 HBox(children=(FloatProgress…… 解决： 12345# 首先需要打开ipywidgets的插件jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension # 然后还需要安装 Jupyter Lab的相关插件jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager zip文件解压 unzip file -d outputdir 数据文件软链接 ln -s real_path ./data 从real_path 映射到data目录。 Python本地导入模块 注意导入的是模块的所在目录，对于包来说 ...

天池Docker练习场实践基本的操作框架详细参考官方的手把手教程即可，主要记录下自己实践过程中遇到的问题。 任务描述参与者可分阶段提交容器镜像完成以下3个任务（分数依次占 30/30/40），根据评分系统的分数返回验证任务的完成情况。 输出Hello world 计算 /tcdata/num_list.csv中一列数字的总和。 在/tcdata/num_list.csv文件中寻找最大的10个数，从大到小生成一个ListList. num_list.csv文件中只有一列不为负的整数，其中存在重复值，示例如下： 10261111 生成入口脚本run.sh，放置于镜像工作目录。运行后生成结果result.json放置于工作目录（与run.sh同目录），评分系统将根据result.json进行打分。json文件如下所示： 12345{ "Q1":"Hello world", "Q2":sum值, "Q3":[top10_list] } 数据生成生成测试文件首先需 ...

使用Pytorch框架的CNN网络实现手写数字（MNIST）识别本实践使用卷积神经网络（CNN）模型，用于预测手写数字图片。代码源文件在github上面 首先导入必要的包 numpy—————>python第三方库，用于进行科学计算 PIL——————> Python Image Library,python第三方图像处理库 matplotlib——->python的绘图库 pyplot:matplotlib的绘图框架 os——————->提供了丰富的方法来处理文件和目录torchvision——->提供很多数据集的下载，包括COCO，ImageNet，CIFCAR等 12345678#导入需要的包import numpy as npimport torch from torch import nnfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport osfrom torchvision import datasets, transforms,utils Step1：准备数据。(1)数据集介 ...