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基於深度學習的閱讀眼動模型構建與應用

作者：王曉明|責編:潘曉潔
出版社：陝西科技
ISBN：9787536986992

出版日期：2023/09/01
裝幀：平裝
頁數：157

人民幣：RMB 68 元售價：元

內容大鋼

    通過本書所構建的新型閱讀眼動可計算模型，可以定量分析閱讀行為和評價已有模型，對影響讀者的眼跳模式和眼跳策略的語言學特徵進行定量研究，為驗證、修正和反駁現有理論假設提供有力的證據。
    本書是機器學習的應用研究，是深度學習融合領域知識的一次有益實踐，使用較少的手工提取特徵，就能使模型獲得較好的性能，這在機器視覺、自然語言處理、虛擬現實、身份識別、智能化測評等領域都有重要的應用價值。
    本書適合於從事閱讀心理學和認知語言學研究的人。

作者介紹

王曉明|責編:潘曉潔
　王曉明，工學博士，現為西安外國語大學副教授，研究生導師。碩士畢業於西南大學電腦與信息科學學院（軟體學院），博士畢業於西北工業大學電腦學院，長期從事智能語言測評、語言認知計算、計算話語分析、計算語言學、人工智慧和大數據應用等領域的研究，主持並完成教育部社科項目、陝西省社科基金等多項省部級課題，發表SCI、SSCI、EI、CSCD檢索論文十余篇。主講多門本科生和研究生課程，如計算語言學、計算話語分析前沿、人工智慧與自然語言處理等。有多年的軟體開發和項目管理經驗，精通C和Java編程語言，曾在知名軟體公司擔任軟體設計師工作，負責協調團隊進行商業智能、圖像處理、資料庫與信息管理系統軟體的研發和維護，對人工智慧、語言大數據分析、機器學習等前沿技術有深入的了解和實踐經驗。

第1章  緒論
  1.1  研究目的與意義
  1.2  國內外研究概況
  1.3  相關研究述評及發展趨勢
  1.4  研究內容
第2章  閱讀眼動注視序列標注方法
  2.1  自然語言處理序列標注任務
  2.2  閱讀眼動注視序列標注方法
  2.3  數據集
  2.4  評價指標
  2.5  實驗平台
  2.6  方法在機器學習模型上的實現
  2.7  本章小結
第3章  基於深度學習的閱讀眼動模型
  3.1  基於深度學習的閱讀眼動模型基本架構
  3.2  基於預訓練詞向量和語言數據一維卷積的閱讀詞富語義表示
  3.3  融入注意力機制的閱讀眼動模型架構
  3.4  改進閱讀眼動序列標注分類器
  3.5  小樣本閱讀眼動數據下的堆疊式LSTM層數優化
  3.6  基於多輸入深度學習架構的閱讀眼動領域知識融合
  3.7  與其他模型的對比
  3.8  本章小結
第4章  基於深度學習的閱讀注視詞預測
  4.1  網路架構
  4.2  基於Provo語料庫的閱讀注視詞預測
  4.3  基於GECO語料庫的閱讀注視詞預測
  4.4  基於Dundee語料庫的閱讀注視詞預測
  4.5  閱讀眼動數據增強技術
  4.6  與現有方法的對比
  4.7  本章小結
第5章  基於閱讀眼動的生物特徵識別
  5.1  基於眼動軌跡的生物特徵識別
  5.2  問題設置
  5.3  基於閱讀眼動的生物特徵識別模型架構
  5.4  注視序列相似性度量方法
  5.5  實驗過程與方法
  5.6  實驗結果與討論
  5.7  本章小結
第6章  總結與展望
  6.1  結論和創新點
  6.2  未來工作方向
參考文獻
附錄

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