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Classification of Signals01:30

Classification of Signals

878
In signal processing, signals are classified based on various characteristics: continuous-time versus discrete-time, periodic versus aperiodic, analog versus digital, and causal versus noncausal. Each category highlights distinct properties crucial for understanding and manipulating signals.
A continuous-time signal holds a value at every instant in time, representing information seamlessly. In contrast, a discrete-time signal holds values only at specific moments, often denoted as x(n), where...
878
Upsampling01:22

Upsampling

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Managing signal sampling rates is essential in digital signal processing to maintain signal integrity. A decimated signal, characterized by a reduced frequency range due to its lower sampling rate, can be upsampled by inserting zeros between each sample. This upsampling process expands the original spectrum and introduces repeated spectral replicas at intervals dictated by the new Nyquist frequency. To refine this zero-inserted sequence, it is passed through a lowpass filter with a cutoff...
309
Scaling01:26

Scaling

314
In designing and analyzing filters, resonant circuits, or circuit analysis at large, working with standard element values like 1 ohm, 1 henry, or 1 farad can be convenient before scaling these values to more realistic figures. This approach is widely utilized by not employing realistic element values in numerous examples and problems; it simplifies mastering circuit analysis through convenient component values. The complexity of calculations is thereby reduced, with the understanding that...
314
Root Mean Square00:57

Root Mean Square

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If in an experiment, data values have a probability of being both positive and negative, neither the arithmetic mean, the geometric mean, nor the harmonic mean can be used to calculate the central tendency of the data set. In particular, if the positive and negative values are equally likely, the arithmetic mean is close to zero.
For example, consider the velocity of gas molecules in a container. The gas molecules are moving in different directions, which might impart positive and negative...
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マルチスケール機能抽出に基づく側面レベルのマルチモダルセンチメント分析モデル

Bocheng Miao1, Changbo Xu2

  • 1Beijing Institute of Graphic Communication, Beijing, 102600, China.

Scientific reports
|August 27, 2025
PubMed
まとめ

この研究は,テキストと画像からより豊かな特徴を抽出する新しいマルチモダルセンチメント分析モデルを導入します. 強化されたモデルは,側面レベルの感情分類の正確性と有効性を改善します.

科学分野:

  • 人工知能
  • 自然言語処理
  • コンピュータ・ビジョン

背景:

  • 現在のマルチモダルのセンチメント分析では,中間層のBERTの貴重な情報がしばしば見過ごされます.
  • テキストと画像の両方からの効果的な特徴抽出は,正確なセンチメント分析に不可欠です.

研究 の 目的:

  • マルチスケール特征抽出 (AMSAM-MFE) によるアスペクトレベルのマルチモダルセンチメント分析モデルを提案する.
  • 感情分析の改善のためにテキストと画像から特徴の抽出を強化します.

主な方法:

  • BERTベースのテキスト機能抽出のためのマルチスケールレイヤモジュールを開発し,アスペクト条件によって監督しました.
  • 画像特性を抽出するための監視層を備えた,事前に訓練されたResnest269モデルを使用した.
  • ビジュアルとテキストの機能の間の包括的なインタラクションのためにTensor Fusion Networkを使用しました.

主要な成果:

  • AMSAM-MFEモデルは,Twitterのデータセットで優れた分類効率を証明しました.
  • アスペクトレベルのマルチモダルセンチメント分析タスクで精度とF1スコアを向上させました.
  • 実験的な比較で伝統的なマルチモダルの感情分析モデルを上回った.
キーワード:
アスペクト用語アスペクトレベルのマルチモダルセンチメント分析マルチスケール機能抽出テンサー融合ネットワーク

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結論:

  • マルチスケール機能抽出は,側面レベルのマルチモダルセンチメント分析を大幅に強化します.
  • 提案されたモデルは,中間層の情報を活用して,より効果的なセンチメント分析のアプローチを提供します.