【摘 要】
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作为一个交叉领域的研究任务,多模态抑郁症检测在自然语言处理、计算机视觉、心理健康分析等研究领域吸引了越来越多研究人员的关注.目前存在的研究工作主要致力于利用用户产生的社交网络数据进行抑郁症检测.然而,由于社交网络数据量通常较大,已有的研究方法存在捕捉长距离依存信息(即全局信息)不足的缺陷.因此,如何获取用户的全局信息来帮助检测抑郁症成为一个亟需解决的问题.另外,考虑到社交媒体数据不仅包含文本信息,还包含图片等信息,如何同时融合多个模态的全局信息来帮助检测抑郁症成为另一个亟需解决的问题.为了解决上述困境,该
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
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作为一个交叉领域的研究任务,多模态抑郁症检测在自然语言处理、计算机视觉、心理健康分析等研究领域吸引了越来越多研究人员的关注.目前存在的研究工作主要致力于利用用户产生的社交网络数据进行抑郁症检测.然而,由于社交网络数据量通常较大,已有的研究方法存在捕捉长距离依存信息(即全局信息)不足的缺陷.因此,如何获取用户的全局信息来帮助检测抑郁症成为一个亟需解决的问题.另外,考虑到社交媒体数据不仅包含文本信息,还包含图片等信息,如何同时融合多个模态的全局信息来帮助检测抑郁症成为另一个亟需解决的问题.为了解决上述困境,该文提出了一种基于层次化动态路由机制的多模态抑郁症检测方法.通过层次化的结构来获取用户的全局信息,并且通过基于动态路由机制的融合方法,来动态地根据任务调整多模态融合特征来帮助检测抑郁症.实验结果表明,该文方法能有效地捕捉用户全局信息,并能进一步融合多模态信息,从而显著提高抑郁症检测任务的性能.
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序列化推荐任务根据用户历史行为序列,预测下一时刻即将交互的物品.大量研究表明:预测物品对用户历史行为序列的依赖是多层次的.已有的多尺度方法是针对隐式表示空间的启发式设计,不能显式地推断层次结构.为此,该文提出动态层次Transformer,来同时学习多尺度隐式表示与显式层次树.动态层次Transformer采用多层结构,自底向上根据当前层近邻注意力机制判断需要融合的块,动态生成块掩码.多尺度层次结构中,每层的组合结构由该层的块掩码矩阵推断出,每层的隐式表示由动态块掩码与 自注意力机制融合得到.该文提出的算
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以网络暴力为主的恶意攻击行为已经导致多起恶性事件发生,违规评论问题引起了社会广泛关注.当前违规评论检测手段主要是依靠敏感词屏蔽的方式,这种方式无法有效识别不含低俗用语的恶意评论.该文通过爬虫及人工标注的方式建立一个中文违规评论数据集,采用BERT预训练模型进行词嵌入操作,以保留文本隐含的语义信息.在BERT基础上再利用结合注意力机制的RCNN进一步提取评论的上下文特征,并加入多任务学习联合训练提升模型分类精度及泛化能力.该模型不再完全依赖敏感词库.实验结果表明,该文提出的模型相比传统模型可以更好地理解语义
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近年来,发音属性常常被用于计算机辅助发音训练系统(CAPT)中.该文针对使用发音属性的一些难点,提出了 一种建模细颗粒度发音属性(FSA)的方法,并在跨语言属性识别、发音偏误检测中进行测试.最终,得到了最优平均识别准确率约为95%的属性检测器组;在两个二语测试集上的偏误检测表明,相比基线,基于FSA的方法均获得了超过1%的性能提升.此外,还根据发音属性的跨语言特性设置了对照实验,并在上述任务中测试和分析.
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