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会话

会话的相关文献在1980年到2023年内共计9188篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、常用外国语、语言学 等领域,其中期刊论文924篇、会议论文5篇、专利文献8259篇;相关期刊621种,包括考试周刊、日语知识、现代语文(语言研究)等; 相关会议5种,包括中国电子学会第十四届信息论学术年会暨2007年港澳内地信息论学术研讨会、首届全国普通话水平测试学术研讨会、全国计算机新科技与计算机继续教育学术会议等;会话的相关文献由11188位作者贡献,包括金辉、李斌、周晓云等。

会话—发文量

期刊论文>

论文:924 占比:10.06%

会议论文>

论文:5 占比:0.05%

专利文献>

论文:8259 占比:89.89%

总计:9188篇

会话—发文趋势图

会话

-研究学者

  • 金辉
  • 李斌
  • 周晓云
  • 张伦泳
  • 李岩
  • 宗在峰
  • 郝振武
  • 段小嫣
  • 顾盼
  • 杨皓睿
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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作者

关键词

    • 赖河蒗; 李玲俐; 胡婉玲; 颜学明
    • 摘要: 会话情绪识别包括说话者自身情绪影响以及说话者之间情绪影响这2个重要因素,为了充分考虑上述影响因素以提高会话情绪识别效果,提出一种基于层次化关系图卷积神经网络(HRGCN)的识别方法。使用一个基础神经网络对会话序列的特征数据进行优化,按照不同的说话者划分出2个不同的会话子序列,采用2个局部关系图卷积神经网络(R-GCN)分别对2个子序列进行局部建模,按照会话发生的时间顺序重新整合局部建模后的2个子序列,并利用全局R-GCN对其进行全局建模。通过对输入的多模态特征数据的分层次建模,使得会话序列捕获到更多的上下文信息。在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,与当前流行的循环神经网络LSTM、GRU等相比,HRGCN方法的会话情绪识别性能较高,准确率与F1值分别达到84.48%与84.40%。
    • 陆广海
    • 摘要: 5G SA(独立组网)存在初始注册、会话建立信令流程难以掌握,运维人员定位、分析时缺乏指导等问题.文章分别系统介绍注册、会话建立两种流程,对信令流程各阶段做梳理归纳,并详细阐述信令流程里关键参数的含义.测试时发现因手机卡鉴权响应超时导致SA注册失败案例,经深入研究给出完整解决方案,解决部分老旧手机卡无法接入5G SA难题.
    • 苗茜
    • 摘要: 话语标记在引发语的开端部分使用,除了发挥语篇功能外,其人际功能也是不可忽视的.本文从自身表达与人际互动两方面考察来引发语前话语标记的话语功能.研究表明,从自身表达来看,引发语前的话语标记被用来帮助表达说话人的态度、情感或者立场.从人际互动方面来看,引发语前的话语标记作为邀请信号和提示信号,实现与交际对象的良性互动.使用话语标记在言语交际中适时给予对方提示,能引导听话人寻找话语的关联性,减少听话人的认知努力,从而使其注意到语流中重要信息的把握和判别,帮助理解语用意图和交际目的.
    • 赵开新; 张俊英; 孟少迪
    • 摘要: 针对传统对称密钥生成协议存在的算法复杂、效率低、安全隐患多等问题,利用椭圆曲线密码体制生成密钥的优势,在用户密钥生成过程中运用用户临时公钥、注册中心私钥以及注册中心产生的随机数和用户的ID来进行两次哈希运算,为每个用户生成一对安全可靠的公私钥.在用户通信的过程中,利用双方的时间标签来区分消息有效性,并且把时间标签、用户ID、用户公钥进行哈希运算,通过交换双方哈希值等信息,安全协商出双方共享密钥,并验证了协议的安全性和有效性.
    • 伊藤义人; 信世昌
    • 摘要: 许多研究显示,日本人不擅长外语对话,主要是因为学习外语时通常受限于自身的交际文化而过于拘谨,不敢直接表达不同的想法。本研究从日本沟通文化的限制因素着手,聚焦于“会话”与“对话”的概念差异,利用视觉性的心智图(即思维导图)来提升其汉语口语能力。本研究对11位不擅汉语会话的日本学生进行了10小时的教学试验,研究结果显示,受试者皆对心智图教学法表示肯定,能较好地完成会话和对话过程并扩展话语内容,也对自身的发话能力产生了自信。
    • 张雷雷
    • 摘要: 电视台开播不同类型的访谈类节目,其制作成本较其他节目偏低、现场互动较多、氛围比较活跃,也比较容易组织,深受观众喜爱.这类节目中主持人的语言是影响节目流程的关键因素.访谈类节目要想顺畅进行,遵循礼貌原则是最有效的办法,主持人在主持过程中,要给予嘉宾起码的尊重,不论年龄、职业,都要一视同仁.注意修辞、句型、句类的选择,形成融洽的氛围.
    • 柴瑞敏; 殷臣; 孟祥福; 张霄雁; 关昕; 齐雪月
    • 摘要: 下一个兴趣点推荐已经成为基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSNs)中一个重要任务.现有的模型没有深入考虑相邻签到兴趣点之间的转移时空信息,无法对用户访问下一个兴趣点的长短时间偏好和远近距离偏好进行有效建模.本文通过对循环神经网络(recurrent neural network,RNN)进行扩展,提出一个新的基于会话的时空循环神经网络模型(sesson-based spatial-temporal recurrent neural network,SST-RNN)用于下一个兴趣点推荐.该模型通过设置时间转移矩阵和空间转移矩阵分别对用户的时间和空间偏好信息进行建模,综合考虑连续签到兴趣点的序列信息、时空信息以及用户偏好进行下一个兴趣点推荐.通过在2个真实公开的数据集上进行实验,结果显示本文提出的SST-RNN模型的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升.在Foursquare和CA数据集上,ACC@5评价指标分别提升了 36.38%和13.81%,MAP评价指标分别提升了 30.72%和 17.26%.
    • 赵开新; 张俊英; 孟少迪
    • 摘要: 针对传统对称密钥生成协议存在的算法复杂、效率低、安全隐患多等问题,利用椭圆曲线密码体制生成密钥的优势,在用户密钥生成过程中运用用户临时公钥、注册中心私钥以及注册中心产生的随机数和用户的ID来进行两次哈希运算,为每个用户生成一对安全可靠的公私钥。在用户通信的过程中,利用双方的时间标签来区分消息有效性,并且把时间标签、用户ID、用户公钥进行哈希运算,通过交换双方哈希值等信息,安全协商出双方共享密钥,并验证了协议的安全性和有效性。
    • 鹿祥志; 孙福振; 王绍卿; 徐上上
    • 摘要: 针对现有会话推荐算法未充分考虑用户的上下文信息的现状,为增强基于会话的推荐算法的个性化推荐效果,提出一种融合用户会话数据的上下文感知推荐算法.将上下文信息通过embedding映射成低维实数向量特征,通过Add、Stack、MLP三种组合方式将低维向量特征融入到基于会话的循环神经网络推荐模型,设计了基于BPR的损失函数动态刻画会话点击序列的用户偏好,以提升个性化推荐能力.在Adressa数据集上的实验表明,所提算法相比基线算法GRU4REC,在指标Recall@20上提高了3.2%,MRR@20上提高了27%.
    • 伊藤义人; 信世昌
    • 摘要: 许多研究显示,日本人不擅长外语对话,主要是因为学习外语时通常受限于自身的交际文化而过于拘谨,不敢直接表达不同的想法.本研究从日本沟通文化的限制因素着手,聚焦于"会话"与"对话"的概念差异,利用视觉性的心智图(即思维导图)来提升其汉语口语能力.本研究对11位不擅汉语会话的日本学生进行了10小时的教学试验,研究结果显示,受试者皆对心智图教学法表示肯定,能较好地完成会话和对话过程并扩展话语内容,也对自身的发话能力产生了自信.
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