文章导读
综述评介
融合知识的视觉问答综述
葛依琳, 孙海春, 李欣
DOI:10.11925/infotech.2096-3467.2024.0029
对2019~2023年间融合知识的视觉问答的主流模型与数据集进行综述。
研究论文
基于LLM情感增强的方面级情感分析研究
刘御, 曾子明, 孙守强
DOI:10.11925/infotech.2096-3467.2024.0870
为解决方面级情感分析中多方面语句中的语义偏移问题和隐性情感分析问题，提出一种基于大语言模型情感增强和图卷积神经网络的方面级情感分析模型。
基于NE-GraphSAGE和大语言模型的前沿研究热点自动探测研究
田雪灿, 孙蒙鸽, 胡懋地
DOI:10.11925/infotech.2096-3467.2024.0830
为解决前沿研究热点的自动探测问题，提出一种利用图神经网络和大语言模型实现关键信息筛选与总结归纳的方法。
大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法
张乐, 陈岩松, 张雷瀚
DOI:10.11925/infotech.2096-3467.2024.0625
针对多模态情感分析中存在不同模态之间情感表达不一致的现象，影响多模态协同决策效果的问题，提出一种大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法。
考虑样本语义特征与类簇结构特征的IDCCM文本深度聚类方法研究
李婕, 张智雄
DOI:10.11925/infotech.2096-3467.2024.0529
针对深度综合关联挖掘图像聚类模型仅基于样本语义特征，无法充分利用类簇结构特征中蕴含的具有高判别性的类间结构关系的局限，进一步提升DCCM模型聚类性能。
嵌入司法要素事实一致性评测的中文司法裁判文书摘要生成研究
向博文, 柴梦丹, 向卓元
DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2024.0792
鉴于司法裁判文书摘要需要与原文在基于案件事实、法律适用等要素方面保持一致，提出嵌入司法要素事实一致性评测的中文司法裁判文书摘要生成方法。
基于图注意力网络的自适应社会化序列推荐方法研究
徐建民, 王力, 张雄涛
DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2024.0730
针对现有社会化序列推荐研究容易引入与用户兴趣不相似的好友信息，且未能考虑不同用户受社交影响的程度，致使推荐性能受限的问题。为提升社会化序列推荐性能，提出一种基于图注意力网络的自适应社会化序列推荐模型。
基于大模型的中文电子病历实体自动识别研究
张云秋, 殷策
DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2024.0791
将大模型技术应用于中文电子病历命名实体识别任务，以提高识别效果，促进中文医疗领域的智能化应用。
基于视觉线索学习的多模态命名实体识别
白宇, 王连吉, 刘翔, 袁金福, 张桂平
DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2024.0642
为提高多模态命名实体识别的效果，通过计算实体锚文本与图像区域的语义相关性过滤不相关视觉区域，达到消除视觉噪声的目的。
融合提示工程与图卷积网络的机构名称对齐研究
王茜, 方安, 娄培, 杨雨生, 王蕾
DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2024.0698
研究适用于科技文献的机构名称对齐方法。
融合知识图谱与共生关系的企业突发事件态势感知研究
丁晟春, 龙翔, 叶子
DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2024.0732
为感知突发事件中不同态势阶段下各利益相关主体间的关系状态，提高企业面对突发事件的态势感知能力和应急决策能力。
基于ConvQR的电信诈骗领域知识图谱补全方法
吴越, 斯彬洲, 孙海春, 李欣
DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2024.0369
为完善电信诈骗领域知识图谱，提升领域知识图谱补全任务的效果，改进当前模型的局限性，提出一种基于四元数的神经网络补全方法ConvQR模型。
基于深度学习的学生理解度预测模型在在线教育环境中的应用研究
王楠, 王淇
DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2024.0918
通过构建有效的学生理解度图像数据集，设计基于深度学习的学生理解度得分预测模型，克服当前公开人脸数据集与实际课堂状态不匹配及使用专注度测评局限于仅捕捉学生课堂直观表现的问题。
