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基于决策级融合的多模态图书评论情感分析
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作者 张亚婷 王鑫宇 +1 位作者 郭佳祺 刘朝霞 《图书情报导刊》 2025年第5期72-79,共8页
图书评论作为用户反馈的重要渠道,包含关于图书内容、外观、纸张质量等多个方面的信息。传统的情感分析方法主要侧重于文本评论,忽视了图像评论所携带的重要情感信息。为了克服这一问题,提出一种基于决策级融合的多模态图书评论情感分... 图书评论作为用户反馈的重要渠道,包含关于图书内容、外观、纸张质量等多个方面的信息。传统的情感分析方法主要侧重于文本评论,忽视了图像评论所携带的重要情感信息。为了克服这一问题,提出一种基于决策级融合的多模态图书评论情感分析方法。该方法结合图像和文本模态的信息,通过改进的C3ECA-YOLOv5s模型处理图像评论,利用BERT-BiLSTM模型分析文本评论,最终通过决策级融合策略加权整合两者的情感分析结果,以提高情感分类的准确性。实验结果表明,该多模态情感分析模型在京东图书评论数据集上的表现优于单一模态分析模型,准确率达93.04%,分别较文本和图像模型提高了5.85和5.95个百分点。 展开更多
关键词 多模态情感分析 图书评论 c3eca-YOLOv5s BERT-BiLSTM 决策级融合
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基于改进YOLOv5s实现岩石薄片中副矿物实时视觉识别与定位
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作者 刘恒 王浩铮 +4 位作者 冯林峰 张易 郭杰 鱼晟林 李炳春 《成都理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期888-899,共12页
基于深度学习镜下矿物的识别研究中,前人主要针对颗粒较大的主要矿物开展识别研究,缺乏对具有重要意义且较小的副矿物识别的探讨。以三大岩类中常见的副矿物锆石为例,提出一种基于改进YOLOv5s实时识别薄片中锆石的方法。在YOLOv5s基础... 基于深度学习镜下矿物的识别研究中,前人主要针对颗粒较大的主要矿物开展识别研究,缺乏对具有重要意义且较小的副矿物识别的探讨。以三大岩类中常见的副矿物锆石为例,提出一种基于改进YOLOv5s实时识别薄片中锆石的方法。在YOLOv5s基础上引入改进后的高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和简化空间金字.塔池化(simplified spatial pyramid pooling-fast,SimSPPF)模块,运用构建的岩石薄片中的锆石数据集训练模型后,将获得的最佳训练权重文件结合MSS(multiple screen shots)等库实现对薄片中锆石实时识别与定位。经验证,本研究改进YOLOv5s模型的精确度、召回率和m AP50分别达到88%,82%,86%。因此,结合丰富的数据集,本文提出的改进后的YOLOv5s模型能够实现薄片中微小矿物的实时且较准确的识别。 展开更多
关键词 副矿物 锆石 深度学习 目标检测 改进YOLOv5s c3eca SimSPPF
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