李德玉
- 作品数：174 被引量：672H指数：12
- 供职机构：山西大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金山西省科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理社会学更多>>
- 基于多划分的不完备信息系统的完备化模型被引量：1
- 2011年
- 针对信息系统中的数据缺失问题,提出了基于模糊关系的多划分技术,建立了一个基于多划分的不完备信息系统的完备化模型。在该模型中,将不完备信息系统分解,引入模糊聚类分析方法构建了一个信息完备化平台,该平台融合了不同用户的需求,而非片面的依据某一个用户的喜好,使信息完备化结果更加合理。在信息完备化过程中,该模型考虑了属性重要性之间的差异,并赋予了相应的权值。该模型利用一些隐含在不完备信息系统中的有用知识为缺失信息的获取提供有效支持,是对传统模型"最高频率的属性值"的一个扩展。实例验证了该模型的有效性,该模型可以为不完备信息系统的完备化提供了可行的解决途径。
- 康向平李德玉李瑞萍
- 关键词：信息系统不完备信息系统
- 基于增强字向量的微博观点句情感极性分类方法被引量：5
- 2017年
- 针对微博观点句识别及情感极性分类任务,提出了基于增强字向量的微博观点句情感极性分类方法.使用单字作为句子表示的基本单元,同时在单字中嵌入了该字所在的词信息以及该词的词性信息,以此训练得到字向量替代传统的词向量融合的句子表示方法.使用基于K-means的方法对向量化的句子进行情感判别,仅需要对文本进行分词和词性标注,无需额外的语言学资源.在COAE2015任务2的微博句子数据集上进行测试,取得了较好的结果.
- 廖健王素格李德玉王杰
- 基于评论文本情感注意力的推荐方法研究被引量：2
- 2022年
- 基于评论文本的深度学习推荐方法主要利用评论文本刻画用户和项目的特征信息,学习用户对项目的评分关系,提升推荐的性能。现有研究工作在提高推荐系统精度质量的同时,忽略了情感特征在评分预测中的可解释性贡献。针对此问题,考虑了评论文本以及情感倾向分别在用户和项目嵌入中的作用,提出了一种基于评论文本情感注意力的推荐方法(IncorRAS-Rec)。首先,通过卷积神经网络(CNN)处理用户和项目的评论集,对用户和项目的评论文本进行评论特征表示,并提取相关的用户特征信息和项目特征信息,进而结合用户对项目的评分偏好,学习用户和项目的评论情感特征表示;其次,基于注意力机制为用户和项目聚合了相关的评论情感特征信息,学习用户和项目的嵌入表示;最后,结合偏置信息,基于用户和项目的嵌入预测了用户对项目的评分。在亚马逊公开数据集上进行了实验比较和分析,对模型性能进行了有效性评估。实验结果表明:所提IncorRAS-Rec模型不仅在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)评价指标上的性能要优于其他传统方法,而且能够实现基于情感特征在评分预测方面的解释性作用。
- 郑建兴郭彤彤申利华李德玉
- 关键词：情感特征
- 一种基于融合特征表示的事实型隐式情感识别方法和系统
- 本发明公开了一种基于融合特征表示的事实型隐式情感识别方法和系统，可通过融合要素级的情感目标表示T、句子级的事实型隐式情感表达E以及篇章级的上下文显式情感语义背景表示B得到事实型隐式情感句的特征表示，其提出的方法在事实型隐...
- 廖健王素格李德玉
- 文献传递
- 基于邻域粗糙集的多标记分类特征选择算法被引量：105
- 2015年
- 多标记学习是一类复杂的决策任务,同一个对象可能同时属于多个类别.此类任务在文本分类、图像识别、基因功能分析等领域广泛存在.多标记分类任务往往由高维特征描述,存在大量无关和冗余的信息.目前已经提出了大量的单标记特征选择算法以应对维数灾难问题,但对于多标记的属性约简和特征选择却鲜有研究.将粗糙集应用于多标记数据的特征选择中,针对多标记分类任务,重新定义了邻域粗糙集的下近似和依赖度计算方法,探讨了这一模型的性质,进而构造了基于邻域粗糙集的多标记分类任务的特征选择算法,并给出了在公开数据上的实验结果.实验分析证明算法的有效性.
- 段洁胡清华张灵均钱宇华李德玉
- 关键词：邻域粗糙集依赖度
- 电子实物展台
- 本发明涉及电子实物展台，包括灯箱壳体、连杆与摄像头，特点是灯箱壳体上设有液晶触摸显示器，内配有触摸屏电路、一转二VGA信号转换器、摄像头信号转换开关、计算机小系统电路主板；通过摄像头信号转换开关，它可以有两种使用模式：直...
- 钱宇华梁吉业陈红星李德玉霍浩
- 文献传递
- 不完备形式背景中的知识获取方法被引量：1
- 2010年
- 重点讨论了不完备形式背景中的相容概念以及基于相容概念的相容规则获取方法,同时给出了相应的构造算法。为了压缩规模庞大的相容规则集合,提出了一条推理规则来减少生成冗余相容规则的数目,最终得到一个完备的无冗余的相容规则集合。通过参数的设定可以满足不同用户的实际需求,实例证明该方法是有效的。该方法不仅为不完备形式背景的处理提供了一条新的途径,同时也为更深入的研究奠定了基础。
- 康向平李德玉曲开社
- 基于动态拓扑图的人体骨架动作识别算法被引量：3
- 2022年
- 传统的人体骨架动作识别算法采用手动构建拓扑图的方式来建模包含在多个视频帧中的动作序列,并针对性地学习每个视频帧以反映数据变化,这容易造成计算代价大、网络泛化性低和灾难性遗忘等问题。针对上述问题,提出了基于动态拓扑图的人体骨架动作识别算法,使用持续学习思想动态构建人体骨架拓扑图。将具有多关系特性的人体骨架序列数据重新编码为关系三元组,并基于长短期记忆网络,通过解耦合的方式学习特征嵌入。当处理新骨架关系三元组时,使用部分更新机制动态构建人体骨架拓扑图,并采用基于时空图卷积网络的骨架动作识别算法来实现动作识别。实验结果表明,所提方法在Kinetics-Skeleton,NTU-RGB+D(X-Sub)和NTU-RGB+D(X-View)基准数据集上分别取得了40%,85%和90%的识别准确率,提高了人体骨架动作识别的准确率。
- 解宇杨瑞玲刘公绪李德玉王文剑
- 关键词：人体动作识别
- 基于赋权粗糙隶属度的文本情感分类方法被引量：19
- 2011年
- 提出了基于赋权粗糙隶属度的文本情感分类方法.该方法将特征倾向强度引入到文本的向量空间表示法中,建立了基于二元组属性(特征,特征倾向强度)的文本表示模型.提出了基于情感倾向强度序的属性离散化方法,将特征选择寓于离散化过程,达到数据降维的目的.利用特征倾向强度,定义了赋权粗糙隶属度,用于新文本的情感分类.在真实汽车评论语料上,与支持向量机分类模型进行比较实验表明,基于赋权粗糙隶属度的文本情感分类方法在对数据进行一定程度的压缩后仍表现出较好的分类性能.
- 王素格李德玉魏英杰
- 关键词：文本情感分类文本表示离散化
- 一种基于深度学习话题信息增强的文本文档表示方法和装置
- 本发明公开了一种基于深度学习话题信息增强的文本文档表示方法和装置。方法包括：S1、对文本形式的语料文档进行数据预处理操作。S2、设计文本序列层，将文档中每个词的表示向量中嵌入它在词序中的上下文信息。S3、通过注意力层将序...
- 张文跃王素格李德玉
- 文献传递
