特征提取

；深度學(xué)習(xí)；特征提取中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2023）34-0071-03開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）0 引言自引入深度學(xué)習(xí)以來(lái)，多標(biāo)簽文本分類方法已取得重大進(jìn)展，但仍存在一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)。隨著標(biāo)簽數(shù)量的增加，與每個(gè)文本相對(duì)應(yīng)所有可能的標(biāo)簽組合呈指數(shù)增長(zhǎng)。在提取文本之后，使用哪種分類方法來(lái)提高文本分類的速度和準(zhǔn)確性是其中一個(gè)挑戰(zhàn)。本文重點(diǎn)從多標(biāo)簽文本分類方法出發(fā)闡述其優(yōu)缺點(diǎn)。1 多標(biāo)簽文本分

假新聞檢測(cè)；特征提取；特征融合；多模態(tài)分析分類號(hào)：TP391引用格式：曾江峰， 王蕊， 黎欣雨， 等. 融合BERT和VGG模型多模態(tài)虛假新聞檢測(cè)方法研究[J/OL]. 知識(shí)管理論壇， 2023， 8（6）： 502-513[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/367/.習(xí)近平總書(shū)記在二十大報(bào)告中強(qiáng)調(diào)，要加強(qiáng)全媒體傳播體系建設(shè)，推動(dòng)形成良好網(wǎng)絡(luò)生態(tài)[1]?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及推動(dòng)了信息傳播的發(fā)展，覆蓋了更為廣泛的受眾，但這些信息的真實(shí)性、準(zhǔn)

背景差分法；特征提取中圖分類號(hào)：TP391? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2023）31-0018-04開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：0 引言在國(guó)內(nèi)除了通過(guò)圖像處理的方式對(duì)立定跳遠(yuǎn)的成績(jī)進(jìn)行測(cè)量，在國(guó)內(nèi)幾乎沒(méi)有人通過(guò)圖像處理的方式對(duì)立定跳遠(yuǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)的規(guī)范性進(jìn)行研究。而在國(guó)外都是較多地從生物動(dòng)力學(xué)的角度