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基于深度學(xué)習(xí)的悅讀眼動(dòng)模型構(gòu)建與應(yīng)用

基于深度學(xué)習(xí)的悅讀眼動(dòng)模型構(gòu)建與應(yīng)用

作者：王曉明
出版社：陜西科學(xué)技術(shù)出版社出版時(shí)間：2023-09-01
開本： 16開 頁數(shù)： 157
中 圖 價(jià):¥37.4(5.5折) 定價(jià)  ¥68.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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基于深度學(xué)習(xí)的悅讀眼動(dòng)模型構(gòu)建與應(yīng)用 版權(quán)信息

基于深度學(xué)習(xí)的悅讀眼動(dòng)模型構(gòu)建與應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介

《基于深度學(xué)習(xí)的閱讀眼動(dòng)模型構(gòu)建與應(yīng)用》適合于從事閱讀心理學(xué)和認(rèn)知語言學(xué)研究的人。 通過《基于深度學(xué)習(xí)的閱讀眼動(dòng)模型構(gòu)建與應(yīng)用》所構(gòu)建的新型閱讀眼動(dòng)可計(jì)算模型，可以定量分析閱讀行為和評(píng)價(jià)已有模型，對(duì)影響讀者的眼跳模式和眼跳策略的語言學(xué)特征進(jìn)行定量研究，為驗(yàn)證、修正和反駁現(xiàn)有理論假設(shè)提供有力的證據(jù)。 《基于深度學(xué)習(xí)的閱讀眼動(dòng)模型構(gòu)建與應(yīng)用》適合于從事計(jì)算機(jī)科學(xué)和機(jī)器視覺研究的人。 《基于深度學(xué)習(xí)的閱讀眼動(dòng)模型構(gòu)建與應(yīng)用》是機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用研究，是深度學(xué)習(xí)融合領(lǐng)域知識(shí)的一次有益實(shí)踐，使用較少的手工提取特征，就能使模型獲得較好的性能，這在機(jī)器視覺、自然語言處理、虛擬現(xiàn)實(shí)、身份識(shí)別、智能化測(cè)評(píng)等領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用價(jià)值。

基于深度學(xué)習(xí)的悅讀眼動(dòng)模型構(gòu)建與應(yīng)用 目錄

第1章 緒論 1．1 研究目的與意義 1．2 國(guó)內(nèi)外研究概況 1．3 相關(guān)研究述評(píng)及發(fā)展趨勢(shì) 1．4 研究?jī)?nèi)容 第2章 閱讀眼動(dòng)注視序列標(biāo)注方法 2．1 自然語言處理序列標(biāo)注任務(wù) 2．2 閱讀眼動(dòng)注視序列標(biāo)注方法 2．3 數(shù)據(jù)集 2．4 評(píng)價(jià)指標(biāo) 2．5 實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 2．6 方法在機(jī)器學(xué)習(xí)模型上的實(shí)現(xiàn) 2．7 本章小結(jié) 第3章 基于深度學(xué)習(xí)的閱讀眼動(dòng)模型 3．1 基于深度學(xué)習(xí)的閱讀眼動(dòng)模型基本架構(gòu) 3．2 基于預(yù)訓(xùn)練詞向量和語言數(shù)據(jù)一維卷積的閱讀詞富語義表示 3．3 融入注意力機(jī)制的閱讀眼動(dòng)模型架構(gòu) 3．4 改進(jìn)閱讀眼動(dòng)序列標(biāo)注分類器 3．5 小樣本閱讀眼動(dòng)數(shù)據(jù)下的堆疊式LSTM層數(shù)優(yōu)化 3．6 基于多輸入深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的閱讀眼動(dòng)領(lǐng)域知識(shí)融合 3．7 與其他模型的對(duì)比 3．8 本章小結(jié) 第4章 基于深度學(xué)習(xí)的閱讀注視詞預(yù)測(cè) 4．1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 4．2 基于Provo語料庫(kù)的閱讀注視詞預(yù)測(cè) 4．3 基于GECO語料庫(kù)的閱讀注視詞預(yù)測(cè) 4．4 基于Dundee語料庫(kù)的閱讀注視詞預(yù)測(cè) 4．5 閱讀眼動(dòng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù) 4．6 與現(xiàn)有方法的對(duì)比 4．7 本章小結(jié) 第5章 基于閱讀眼動(dòng)的生物特征識(shí)別 5．1 基于眼動(dòng)軌跡的生物特征識(shí)別 5．2 問題設(shè)置 5．3 基于閱讀眼動(dòng)的生物特征識(shí)別模型架構(gòu) 5．4 注視序列相似性度量方法 5．5 實(shí)驗(yàn)過程與方法 5．6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論 5．7 本章小結(jié) 第6章 總結(jié)與展望 6．1 結(jié)論和創(chuàng)新點(diǎn) 6．2 未來工作方向 參考文獻(xiàn) 附錄
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基于深度學(xué)習(xí)的悅讀眼動(dòng)模型構(gòu)建與應(yīng)用 作者簡(jiǎn)介

王曉明，工學(xué)博士，現(xiàn)為西安外國(guó)語大學(xué)副教授，研究生導(dǎo)師。碩士畢業(yè)于西南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院（軟件學(xué)院），博士畢業(yè)于西北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，長(zhǎng)期從事智能語言測(cè)評(píng)、語言認(rèn)知計(jì)算、計(jì)算話語分析、計(jì)算語言學(xué)、人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域的研究，主持并完成教育部社科項(xiàng)目、陜西省社科基金等多項(xiàng)省部級(jí)課題，發(fā)表SCI、SSCI、EI、CSCD檢索論文十余篇。主講多門本科生和研究生課程，如計(jì)算語言學(xué)、計(jì)算話語分析前沿、人工智能與自然語言處理等。 有多年的軟件開發(fā)和項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)，精通C 和Java編程語言，曾在知名軟件公司擔(dān)任軟件設(shè)計(jì)師工作，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行商業(yè)智能、圖像處理、數(shù)據(jù)庫(kù)與信息管理系統(tǒng)軟件的研發(fā)和維護(hù)，對(duì)人工智能、語言大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)有深入的了解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。 目前致力于個(gè)體閱讀眼動(dòng)預(yù)測(cè)和眼動(dòng)身份識(shí)別研究，代表性論文《基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體閱讀眼動(dòng)預(yù)測(cè)》刊載于《清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》、《Deep-learning-based readingeye-movement analysis for aiding biometric recognition》刊載于Neurocomputing. 擔(dān)任多個(gè)國(guó)際學(xué)術(shù)期刊和國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議審稿人，并多次受邀參加國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)會(huì)議做特邀報(bào)告，在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都有廣泛的合作和交流。

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