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刘芸

作品数:3 被引量:6H指数:2
供职机构:山东科技大学更多>>
发文基金:教育部人文社会科学研究基金山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:建筑科学自动化与计算机技术政治法律更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇政治法律

主题

  • 1篇多模态
  • 1篇多模态融合
  • 1篇新闻
  • 1篇刑事
  • 1篇刑事政策
  • 1篇虚假新闻
  • 1篇社交
  • 1篇社交媒体
  • 1篇双线性
  • 1篇媒体
  • 1篇结果加重犯
  • 1篇矩阵
  • 1篇矩阵分解
  • 1篇加重犯
  • 1篇假新闻
  • 1篇法定
  • 1篇法定刑
  • 1篇法定刑设置

机构

  • 2篇山东科技大学

作者

  • 2篇刘芸
  • 1篇纪淑娟
  • 1篇王婕

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2022
  • 1篇2016
3 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
结果加重犯的法定刑设置研究
结果加重犯是指,行为人实施了基本犯罪发生了加重结果且刑法加重其刑的一种犯罪形态。受世界轻刑化以及我国宽严相济的刑事政策的影响,结果加重犯的法定刑设置合不合理越来越受关注。由于结果加重犯是饱受争议的犯罪类型,本文试图理清我...
刘芸
关键词:结果加重犯法定刑设置刑事政策
文献传递
基于矩阵分解双线性池化的多模态融合虚假新闻检测被引量:3
2022年
现有的大多数虚假新闻检测方法将视觉和文本特征串联拼接,导致模态信息冗余并且忽略了不同模态信息之间的相关性。为了解决上述问题,提出一种基于矩阵分解双线性池化的多模态融合虚假新闻检测算法。首先,该算法将多模态特征提取器捕捉的文本和视觉特征利用矩阵分解双线性池化方法进行有效融合,然后与虚假新闻检测器合作鉴别虚假新闻;此外,在训练阶段加入了事件分类器来预测事件标签并去除事件相关的依赖。在Twitter和微博两个多模态谣言数据集上进行了对比实验,证明了该算法的有效性。实验结果表明提出的模型能够有效地融合多模态数据,缩小模态间的异质性差异,从而提高虚假新闻检测的准确性。
王婕刘芸纪淑娟
关键词:社交媒体多模态
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