基于人工智能的跨媒体感知与分析技术研究

• 作者: 刘建新 周世杰 张家亮 张正强 李斌
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 跨媒体 人工智能 感知与分析 统一表征
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 网络与系统
• 页码范围: 131-136
• 页数: 6页
• 分类号: TN948.6
• 字数: 2967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2020.01.023

摘要

随着新媒体技术的飞速发展,传统方法已难以准确表达具有人工智能属性的复杂知识结构,跨媒体成为大家关注的焦点.当前,媒体数据感知与分析已经从文本、语音、图像以及视频等单一媒体形态向覆盖网络空间与物理空间的跨媒体融合转变.研究满足新一代人工智能发展规划的跨媒体感知和分析技术体系,并依托知识图谱、长短时记忆网络以及卷积神经网络等技术,实现多通道网络数据爬取、实体统一表征、文本语义识别以及视图像分类等,可有效支撑舆情分析、新闻追踪以及情报获取等领域的跨媒体应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌		67	362	11.0	15.0
3	周世杰		46	684	14.0	25.0
4	张家亮		8	17	3.0	3.0
7	张正强		2	0	0.0	0.0
8	刘建新		4	2	1.0	1.0