Apr, 2023

利用文本和数值数据流的多模态深度学习进行信用评级预测

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TL;DR本研究对于公司信用评级的深度学习模型进行结构化数据和非结构化数据的多模态融合，其中以卷积神经网络为基础的模型与两种融合策略的效果最佳；此外，我们还发现更复杂的深度学习模型未必能够带来最好的性能，然而，如果注意力机制为性能最佳，那么交叉注意力机制为必要的融合策略；最后，我们比较了短期、中期和长期表现，并得出 Moody's 信用评级超过标普和惠誉等其他机构的结论。
发现论文，激发创造
  • 多模态条件注意力融合在情感维度预测中的应用

    该研究提出了一种名为条件注意融合的新型多模态融合策略，将长短期记忆循环神经网络应用为基础单模态模型，自动决定分配给不同情感模态的权重，获得了在情感价值预测方面优于多种常见融合策略的实验结果。

    Sep, 2017

  • 基于层次融合的多模态电子商务产品分类

    本研究提出了一种多模态模型，通过使用多个神经网络模型从文本（CamemBERT 和 FlauBERT）和视觉数据（SE-ResNeXt-50）提取的特征，并采用简单的融合技术，显著提高了单一模态模型的性能和类似模型性能，我们实验了多种融合技术，并发现将单一模态网络的个体嵌入组合为特征向量的拼接和平均值结合的性能最好，每种模态互补了其他模态的缺点，证明增加模态数量可以是改善多标签和多模态分类问题性能的有效方法。

    Jul, 2022

  • 多模融合学习的客户流失预测：融合客户金融素养、声音和行为数据

    本研究提出了一种多模态融合学习模型，用于识别金融服务提供商中客户流失风险水平，并通过引入迟误融合和混合融合技术取得了显著的流失预测改进，实现了 91.2％的测试准确率、66 的平均准确性和 54 的宏平均 F1 得分，同时还发现了负面情绪、低金融素养得分和高风险客户之间的正相关关系。

    Dec, 2023

  • 融合多路深度网络进行视频分类

    本研究提出了一种多流深度网络架构，用于解决视频分类问题。通过训练三种卷积神经网络来建模视频中的空间、短期动态和音频线索，并采用长短期记忆网络来探索长期时间动态，最终通过自适应融合方法生成预测结果，将多模态信息充分利用。实验证明，该方法的性能明显优于现有的方法。

    Sep, 2015

  • 一个基于混合深度学习框架的视频分类多模态信息建模模型

    本文研究如何利用多模态线索来改进视频分类。我们提出了一个混合的深度学习框架，它将静态空间外观信息、短时间内的运动模式、音频信息以及长时序动态性等多个模态的线索集成起来，以捕捉它们之间的关系，并通过多次实验表明，该框架可以提高视频分类的准确度。

    Jun, 2017

  • 基于表格金融数据的信用风险监控的序列深度学习

    本文提出了一种新的信用风险评估方法，采用深度循环卷积神经网络并利用长期历史金融数据序列的新型信用卡交易抽样技术，优于现有的基于树模型的方法，能够实现显著的金融节约和更早的信用风险检测。

    Dec, 2020

  • 利用口碑文本和人口统计学的多模态深度学习预测客户评分：在市场营销中处理消费者异质性

    本研究构建了一个产品评价模型，通过多模态学习在线产品评价和消费者个人信息，考虑了消费者异质性，同时比较了不同模态或超参数的多个模型，以展示多模态学习在营销分析中的稳健性。

    Jan, 2024

  • 基于注意力的动态多层图神经网络在贷款违约预测中的应用

    作者提出了一种基于图神经网络和循环神经网络构建的动态多层网络的信用风险评估模型，该模型考虑了不同类型的连接和这些连接随时间的演变，并通过使用自定义的注意机制提高了模型表现，与传统方法相比，在预测借款人违约概率方面，我们的模型带来了更好的结果和对连接和时间戳重要性分析的新见解。

    Feb, 2024

  • 基于注意力机制的多模态情感识别融合

    本论文提出了一种基于深度学习的方法，结合了文本和音频数据进行情绪分类，使用 SincNet 层提取音频特征，同时使用双向 RNN 和深度卷积神经网络提取文本特征，通过交叉注意力机制融合两种特征，在 IEMOCAP 数据集上取得了比现有方法更好的性能。

    Sep, 2020

  • 使用图像、文本和参数数据的多模态机器学习进行车辆评级预测

    该研究提出了一种基于多模式学习的汽车评级预测方法，通过同时学习汽车参数规格、文本描述和图像来预测五个汽车评级分数。比较多模式和单模式模型的表现，发现多模式模型的解释能力比单模式模型高 4%-12%。

    May, 2023