简介:编码解码框架及注意力机制已成功应用于自动文摘,但传统的自动文摘方法过于关注解码部分对显著性句子的抽取,且仅考虑了每个句子之前的历史信息,在文档编码过程中并未发掘句子间的联系及句子与整个文档的相关性。针对上述问题,提出了一种基于自交互注意力机制的、具有编码器解码器结构的文本摘要模型(ESSA)来自动获取抽取式摘要。ESSA先获取文档的整体信息,再计算不同句子间的关联信息,最后将二者结合得到丰富的文档向量表示。试验结果表明,ESSA效果明显优于基准模型,该模型的ROUGE1、ROUGE2、ROUGE3、ROUGE4和ROUGE—L评分与较好的基准模型相比分别提高了7.4%、24.3%、13.4%、7.1%和7.6%。
简介:摘要:本文探讨了基于视觉注意力机制的目标跟踪算法,着重研究了如何利用视觉注意力机制提高目标跟踪的准确性和效率。首先,介绍了目标跟踪的背景和意义,指出了当前目标跟踪算法在复杂场景和目标变化下的挑战。然后,详细阐述了视觉注意力机制的原理和应用,探讨了如何通过模拟人类视觉系统的工作方式,提升目标跟踪算法的性能。接着,分析了基于视觉注意力机制的目标跟踪算法的关键技术和算法流程,包括特征提取、注意力机制设计和目标定位等方面。最后,通过实验验证了基于视觉注意力机制的目标跟踪算法的有效性和优越性,展示了其在各种复杂场景下的良好性能和应用前景。