一种图像的文本描述信息生成方法

    公开(公告)号:CN117037177A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310978020.5

    申请日:2023-08-03

    Abstract: 本申请公开了一种图像的文本描述信息生成方法,该图像的文本描述信息生成方法包括获取目标图像的图像特征、目标图像中目标物体的物体特征以及目标图像中目标区域的区域特征,目标区域基于目标图像中的目标物体确定;基于自适应注意机制对目标图像的图像特征进行处理,得到目标图像的全局表示;对目标物体的物体特征以及目标区域的区域特征进行局部感知处理,得到目标图像的局部表示;基于全局表示和局部表示进行解码处理,得到目标图像的目标文本描述信息。上述方案,能够提高文本描述信息生成的准确性。

    精细化工废水处理一体化异相类芬顿反应器及其处理方法

    公开(公告)号:CN117003363A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202311012106.9

    申请日:2023-08-11

    Abstract: 本发明提供了一种精细化工废水处理一体化异相类芬顿反应器及其处理方法,该反应器包括反应罐,所述反应罐内的上部设有三相分离器,所述反应罐的底部设有曝气组件,所述反应罐的侧壁设有进水口、氧化剂投加口,所述曝气组件与供气单元连接;所述三相分离器包括筒体,所述筒体的底部连接锥形沉淀斗,所述锥形沉淀斗的底部设有气封构件,所述筒体的上壁设有若干通孔,所述筒体的中部设有溢流堰,所述溢流堰的底部与连接管连接,所述连接管从锥形沉淀斗倾斜伸出;所述溢流堰与筒体之间设有导流板;所述锥形沉淀斗的高度不小于1500mm。采用本发明的技术方案,提升了流体回流效果,降低催化剂损耗程度,降低了成本。

    一种情感增强的细粒度情感预测方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN111475615B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202010168893.6

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 本发明提供了一种情感增强的细粒度情感预测方法,包括执行以下步骤:步骤1:根据方面词语或属性的特性对数据进行扩建;步骤2:结合对抗训练构造细粒度情感分析对抗网络模型,并且通过共享特征提取器提取所有训练样本的共通情感特征;步骤3:将提取到的共通情感特征和特定方面的情感特征相结合来构造对抗训练多任务学习网络框架,协助模型对数据样本缺乏文本进行细粒度情感识别。本发明的有益效果是:1.本发明所提出的对抗训练多任务学习框架能通过特征提取器和判别器共同学习提取到的共享特征来协助细粒度情感分类模型对输入文本进行细粒度情感预测;2.本发明基于这种对抗训练和多任务学习方法,可以增强数据集不同方面的情感特征表示。

    一种情感增强的细粒度情感预测方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN111475615A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010168893.6

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 本发明提供了一种情感增强的细粒度情感预测方法,包括执行以下步骤:步骤1:根据方面词语或属性的特性对数据进行扩建;步骤2:结合对抗训练构造细粒度情感分析对抗网络模型,并且通过共享特征提取器提取所有训练样本的共通情感特征;步骤3:将提取到的共通情感特征和特定方面的情感特征相结合来构造对抗训练多任务学习网络框架,协助模型对数据样本缺乏文本进行细粒度情感识别。本发明的有益效果是:1.本发明所提出的对抗训练多任务学习框架能通过特征提取器和判别器共同学习提取到的共享特征来协助细粒度情感分类模型对输入文本进行细粒度情感预测;2.本发明基于这种对抗训练和多任务学习方法,可以增强数据集不同方面的情感特征表示。

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