13、基于先进模型与算法的文本分类及目标跟踪技术研究

基于先进模型与算法的文本分类及目标跟踪技术研究

在当今的科技领域，文本分类和目标跟踪是两个备受关注的重要方向。文本分类在自然语言处理中有着广泛应用，而目标跟踪则在计算机视觉等领域发挥着关键作用。下面将详细介绍相关的模型和算法。

文本分类模型：SSMGCNNs

SSMGCNNs 是一种用于文本分类的模型，它主要包含两个模块：TVE 模型和 MGCNNs 模型。

TVE 模型

TVE 模型是一个神经网络，配备了输入层、卷积层、顶层和输出层。卷积层由计算单元组成，每个计算单元对输入数据的小区域（如句子的小文本区域）做出响应，这些小文本区域共同覆盖整个句子。
对于给定的句子 (s)，第 (\kappa) 个文本区域，TVE 模型的卷积层计算如下：
[T_{\kappa}(s) = \sigma(T) [W^{(T)} \cdot r^{(T)} {\kappa}(s) + b^{(T)}]]
其中，(\sigma) 是激活函数，这里使用的是目前广泛使用的修正线性单元（ReLU）激活函数。(r^{(T)} {\kappa}(s) \in R^q) 是第 (\kappa) 个文本区域的输入区域向量，它是一个词袋 - 独热向量。顶层使用 (T_{\kappa}(s)) 作为预测任务的特征向量。(W^{(T)}) 和 (b^{(T)}) 通过训练学习得到，并且由同一层的所有计算单元共享。

半监督学习模型的第二步是将 tv - 嵌入区域集成到有监督的 CNN 中，使得 tv - 嵌入作为额外的标签输入到 CNN 的卷积层。通过将 (\sigma (W \cdot r_{\kappa}(s) + b))