基于多头注意力门控卷积网络的特定目标情感分析

在特定目标情感分析中,现有的循环神经网络模型存在训练时间长且获取目标相关信息困难的问题。针对该问题,利用注意力机制,提出一种带有位置嵌入的多头注意力门控卷积网络(PE-MAGCN)。首先,模型使用多头注意力层获取目标词与上下文词之间的信息,并额外加入文本和目标词的相对位置嵌入信息,然后采用带有门控机制的卷积神经网络提取与目标词有关的情感特征,最后通过Softmax分类器来识别情感极性倾向。使用SemEval 2014数据集与目前主要用于目标情感识别的模型进行实验对比,结果表明本模型的准确率和F1值较高,可以较好地完成特定目标情感分析任务。     

基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析

传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断.在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法.将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力...     

基于并行双向门控循环单元与自注意力机制的中文文本情感分类

在基于深度学习的文本情感分类研究领域中,目前传统的模型主要是序列结构,即采用单一的预训练词向量来表示文本从而作为神经网络的输入,然而使用某一种预训练的词向量会存在未登录词和词语语义学习不充分的问题。针对此问题,提出基于并行双向门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）网络与自注意力机制的文本情感分类模型,利用两种词向量对文本进行表示并作为并行双向GRU网络的输入,通过上下两个通道分别对文本进行上下文信息的捕捉,得到表征向量,再依靠自注意力机制学习词语权重并加权,最后对两个通道的输出向量进行向量融合,作为输入进入全连接层判别情感倾向。将本文模型与多个传统模型在两个公共数据集上进行实验验证,结果表明本文模型在查准率、查全率、F₁值和准确率等性能指标上相比于双向门控循环单元网络模型、双向长短时记忆网络模型和双向门控循环单元网络与自注意力机制的单通道网络模型均有所提升。     

基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析

针对基于视频的多模态情感分析中,通常在同一语义层次采用同一种注意力机制进行特征捕捉,而未能考虑模态间交互融合对情感分类的差异性,从而导致模态间融合特征提取不充分的问题,提出一种基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析模型(hierarchical interactive fusion network based on attention mechanism, HFN-AM),采用双向门控循环单元捕获各模态内部的时间序列信息,使用基于门控的注意力机制和改进的自注意机制交互融合策略分别提取属于句子级和篇章级层次的不同特征,并进一步通过自适应权重分配模块判定各模态的情感贡献度,通过全连接层和Softmax层获得最终分类结果。在公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明,所给出的分析模型在2个数据集上有效改善了情感分类的准确率和F1值。     

基于改进自注意力机制的方面级情感分析

方面级情感分析是一项细粒度的情感分类任务,目前常用的研究方法是使用神经网络模型结合注意力机制的模式,使用注意力机制挖掘方面词和上下文之间的关系.但是传统的注意力机制在训练时,往往会倾向于关注出现频率较高的情感词,给其分配较高的注意力权重值,对于低频情感词却关注不足.为了解决上述问题,提出了一种使用改进的自注意力机制的方...     

基于多头注意力的双向LSTM情感分析模型研究

文本情感分析是自然语言处理领域中的重要任务,是指通过提取文本特征对基于文本的情感倾向进行分类。为了有效地提高文本情感分析准确率,提出一种新的基于多头注意力的双向长短期记忆(long short-term memory,LSTM)文本情感分析模型(Multi-Head Attention-based Bi-LSTM Model,MHA-B)。模型先利用双向LSTM进行初步特征提取,再结合多头注意力机制从不同的维度和表示子空间里提取相关的信息。在Large Movie Review Dataset与Semeval-2017-task4-A English两个数据集的实验结果表明:MHA-B模型的情感分析准确率与现有多种模型相比都有所提高。     

融合ChineseBERT和双向注意力流的中文商品评论方面情感分析

准确分类电商平台中用户评论所包含的多个方面的情感极性,能够提升购买决策的有效性。为此,提出一种融合ChineseBERT和双向注意力流(Bidirectional Attention Flow,BiDAF)的中文商品评论方面情感分析模型。首先,通过融合拼音与字形的ChineseBERT预训练语言模型获得评论文本和方面文本的词嵌入,并采用从位置编码和内存压缩注意力两个方面改进的Transformer来表征评论文本和方面文本的语义信息。然后,使用双向注意力流学习评论文本与方面文本的关系,找出评论文本和方面文本中关键信息所对应的词语。最后,将Transformer和双向注意力流的输出同时输入到多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)中,进行信息级联和情感极性的分类输出。测试结果表明,提出的模型在两个数据集上的准确率分别为82.90%和71.08%,F1分数分别为82.81%和70.98%。     

关系图注意力网络的方面级情感分析模型

针对方面级情感分析利用注意力机制和传统深度学习方法提取方面词与上下文之间的联系时,未充分考虑句法依存信息及关系标签导致预测效果不佳的问题,提出一种基于关系图注意力网络的分析模型。利用DeBERTa预训练模型进行词嵌入,并将初始词向量进行多头注意力计算以增强方面词与上下文信息之间的关系。通过图注意力网络学习句法信息中的关系标签特征,借助这些关系标签特征进一步提取句法信息中方面词和上下文之间的联系,增强模型对于情感特征的提取能力。SemEval-2014数据集的实验测试结果表明,所提出模型的准确率和Macro-F1均优于对比模型。     

融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法

针对基于注意力机制的模型在方面级情感分类任务中忽略了单词词性信息的问题,提出一种融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法.该方法首先基于自然语言处理词性标注工具获得词性标注序列,并随机初始化一个词性嵌入矩阵得到词性嵌入向量;然后用自注意力机制学习单词之间的句法依赖关系;最后计算出每个单词的情感分数,利用词情感的结合表示特定方面的情感极性.实验结果表明,在5个公共数据集上,该方法相比效果最好的基线模型,在准确率和宏观F₁分数上分别提升2%和4.83%.表明融入词性信息的注意力机制模型在方面级情感分类任务中性能更好.     

基于主题注意力层次记忆网络的文档情感建模

针对文档水平情感分析传统模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于注意力机制与层次网络特征表示的情感分析模型TWE-ANN.采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,使用基于Gibbs采样的LDA算法计算出文档主题分布矩阵,继而通过层次LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度情感特征,将文档主题分布矩阵作为模型注意力机制提取文档特征,从而实现情感分类.实验结果表明:提出的TWE-ANN模型较TSA、HAN模型分类效果较好,在Yelp2015、IMDB、Amazon数据集上的F值分别提升了1.1%、0.3%、1.8%,在Yelp2015和Amazon数据集上的RMSE值分别提升了1.3%、2.1%.     

多级生产监控系统及模糊决策分析

研究了生产系统中故障的监控问题,提出了建立多级生产监控系统的方法,并利用模糊理论提出了处理多级生产监控的模糊决策分析方法,有效地解决了大规模生产系统的监控问题.文末举例说明了模糊决策系统的应用.     

基于改进学习分类器的多机器人混合分层体系结构

本文提出了一种基于改进学习分类器的多机器人混合分层体系结构。体系协作规划层中的人工势场栅格法、协调规划层的学习分类器广播操作及行为控制层的多机器人DSP控制系统,易于实现多机器人间的通信联络及系统的扩充,提高了整个多机器人系统的实用性、实时性和可靠性。     

基于混合蛙跳算法的层次化群体路径规划

在复杂的群体运动场景中,传统路径规划方法具有计算量大、耗时长、效果生硬等缺点。为此笔者提出了一种层次化路径规划方法,将群体路径规划问题分为两个层次,在底层使用A*算法进行全局路径搜索,规划出一条从起始点到目标点的全局最优路径,使群智能算法进行上层局部路径规划时只考虑上层粒子间的碰撞;在上层采用混合蛙跳算法并结合多线程技术进行个体路径的动态规划。仿真实验结果表明：所提出的方法有效降低了群体路径规划中的算法复杂度和时间复杂度,在较为复杂场景下能够逼真和高效地进行群体运动仿真。     

基于GIS和AHP层次分析法的县域村庄发展综合潜力评价

村庄发展综合潜力是衡量一个村庄发展现状和未来发展预期的重要指标,其评价对县域乡村振兴具有重要意义。文章以“数据整理-现状分析-指标提取-指标分析-综合评价”为研究路径,综合村庄内生潜能和外部赋能两个角度,选取15个较能全面代表来安县村庄发展潜力的指标构建评价指标体系,采用AHP和熵权法等计算出来安县130个村庄发展综合潜力指数。最后将来安县行政村划分为高、中、低潜力3类,并对其提出发展建议,助力乡村振兴。     

基于改进凝聚层次聚类算法的生态环境监测采样点优选技术研究

随着经济的快速发展,我国的生态环境面临着越来越大的压力,对生态环境的监测和预警是维护绿色生态环境可持续发展的重要措施。获得最为理想的生态环境数据是开展生态监测和预警的前提,而合理的采样点选择是生态环境监测中一个重要环节。本文介绍了一种对采样点进行优选的方法,首先利用数据预处理技术对初始环境监测数据进行处理,之后利用基于改进凝聚层次聚类算法对环境监测数据进行聚类,最后选出距离聚类中心最近的采样点作为优选采样点。整个处理技术简单有效,对于中小规模的生态环境监测采样点的优选具有现实意义。     

伴随注意对生理负荷和心理负荷影响的研究

通过在增量运动时，运用转移注意焦点的方法，研究了伴随注意对生理负荷和心理负荷的影响．结果表明：注意焦点由注意自身用力感觉转移到一系列算术题计算时，生理负荷显著降低（Ｐ＜０．００１），心理负荷也明显减轻．     

基于贪婪Snake模型与多尺度分析的图像分割

为了准确分离目标区域,提出了一种基于贪婪Snake与多尺度图像增强相结合的新的轮廓分离模型.首先对输入的图像给定一个初始轮廓,然后应用多尺度分析进行图像增强,之后在不同的尺度中运用贪婪Snake模型进行轮廓的分离,最终分离出理想的目标轮廓.实验证明该方法提高了分割的精度.     

基于数字编码的基因组序列的关联结构分析

以基因组序列为原始数据,利用反映序列分子结构的数字编码形式,对其进行重新编码.对编码后的序列主要采用谱分析的方法进行处理,通过对不同内含子含量的序列的分析和比较,研究了基因组序列的相关性以及非编码区对序列结构的可能作用,探讨与其生物功能相关的含义.     

基于主成分聚类分析的湖北省城市发展竞争力研究

以《2012湖北统计年鉴》的数据资料为依据,借助统计软件 SPSS19．0,笔者采用主成分聚类分析法对湖北省12个地级市的城市发展竞争力进行综合评价分析．结果表明：武汉具有最强的城市发展竞争力,其次为襄阳、宜昌、荆州、孝感、黄冈．文末,作者提出了一些提高城市发展竞争力的建议．