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计算机控制技术课程思政的教学研究与实践
1
作者 申晓宁 《湖北开放职业学院学报》 2025年第5期176-178,共3页
在工科课程中开展课程思政教育,有助于打破学科壁垒,推动学科教育与思想政治教育的深度融合,应对全球化挑战与培养国际视野。为将课程思政教育落实于工科专业课程教学的全过程,本文以计算机控制技术课程为例,根据课程知识特点挖掘相应... 在工科课程中开展课程思政教育,有助于打破学科壁垒,推动学科教育与思想政治教育的深度融合,应对全球化挑战与培养国际视野。为将课程思政教育落实于工科专业课程教学的全过程,本文以计算机控制技术课程为例,根据课程知识特点挖掘相应的思政育人元素,探讨思政教育与教学实践的融合方法,提出多角度的课程综合评价方式。通过在计算机控制技术的专业知识传播中强调价值引领,使学生树立了正确的理想信念、价值观和伦理观念,有效推进了在工科专业课程中实施思政育人的进程。 展开更多
关键词 计算机控制技术 课程思政 教学实践 课程综合评价 闭环教学法
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基于迁移成分分析的火星LIBS光谱数据定量分析方法
2
作者 吴敏浩 陈靖 +3 位作者 郑子宇 李宣佑 王爽 丁宇 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期463-472,共10页
火星土壤中的元素成分及其含量是地质演化历史的重要记录载体,可以反映火星环境、气候等信息,因此对火星土壤进行检测和分析具有重要意义。本研究提出了一种迁移成分分析(TCA)结合随机森林(RF)的LIBS定量分析方法,用于预测火星在轨标样... 火星土壤中的元素成分及其含量是地质演化历史的重要记录载体,可以反映火星环境、气候等信息,因此对火星土壤进行检测和分析具有重要意义。本研究提出了一种迁移成分分析(TCA)结合随机森林(RF)的LIBS定量分析方法,用于预测火星在轨标样的K_(2)O质量分数。选取了383种标样在模拟火星环境下的光谱数据作为训练集,6种在轨标样在真实火星环境下的光谱数据作为测试集。使用训练集建立决策树为250棵的RF模型,其平均绝对误差(E_(MA))、均方根误差(E_(RMS))和平均相对误差(E_(MR))分别为1.117、1.148和10.104,预测性能较差。为了缩短训练集和测试集光谱数据之间的分布距离,建立TCA-RF模型并调整参数。相较于RF模型,TCA-RF模型的E_(MA)、E_(RMS)和E_(MR)分别降低了90.7%、88.1%和94.1%。而与参考模型MOC(一种偏最小二乘法结合独立成分分析的模型)对比,TCA-RF模型在预测测试集中K_(2)O质量分数≥0.15%的样品时,其准确性高于MOC模型。因此TCA-RF模型可以为探测火星土壤元素含量提供新的技术手段。 展开更多
关键词 光谱学 激光诱导击穿光谱 火星探测 迁移成分分析 定量分析
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基于改进的Pythagorean模糊语言集的可持续实验室评价方法 被引量：7
3
作者 祝玉婷 韩莹 袁安富 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第11期149-155,共7页
随着化学、电子、计算机等学科教育不断发展,大中学校以及科研单位实验室的环境污染问题逐渐呈现出来。注意到目前我国可持续发展的重点多集中于工业企业,本文首次将可持续发展的概念引入到实验室管理中。作为可持续发展的三大支柱,经... 随着化学、电子、计算机等学科教育不断发展,大中学校以及科研单位实验室的环境污染问题逐渐呈现出来。注意到目前我国可持续发展的重点多集中于工业企业,本文首次将可持续发展的概念引入到实验室管理中。作为可持续发展的三大支柱,经济、环境、社会之间不可避免的存在矛盾与冲突,三者之间的交互又进一步加剧了评价的复杂性。Pythagorean模糊语言集对复杂性、冲突性具有强大的描述能力。但研究发现现有的Pythagorean模糊语言集存在一定缺陷,本文提出了改进的Pythagorean模糊语言集并基于新概念给出了一种改进的综合可持续实验室评价方法。实例验证了新方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 可持续发展 实验室评价 改进型Pythagorean模糊语言集 DEMATEL 交叉影响算子 VIKOR
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基于智能电表大数据分析的台区变压器三相不平衡治理 被引量：22
4
作者 耿俊成 马文栋 +1 位作者 郭志民 孙玉宝 《智慧电力》 北大核心 2018年第9期103-108,共6页
针对台区变压器三相不平衡,提出了一种基于智能电表大数据分析的台区变压器三相不平衡治理方法。首先,计算台区用户与台区变压器A,B,C三相电压序列数据之间相关系数,识别每个用户相序;接着,基于用户电流序列数据计算台区变压器A,B,C三... 针对台区变压器三相不平衡,提出了一种基于智能电表大数据分析的台区变压器三相不平衡治理方法。首先,计算台区用户与台区变压器A,B,C三相电压序列数据之间相关系数,识别每个用户相序;接着,基于用户电流序列数据计算台区变压器A,B,C三相电流序列数据,进而计算台区变压器三相平均不平衡度;最后,以台区变压器三相平均不平衡度最小为目标采用遗传算法搜索1种最优台区用户相序组合,指导配电运检人员精准调整用户相序。该方法在某电网公司台区变压器三相不平衡治理工作中进行了应用验证,取得了较好效果。 展开更多
关键词 智能电表 电压序列 电流序列 相序 遗传算法 三相不平衡度
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融合双图卷积与门控线性单元的方面级情感分析模型
5
作者 杨春霞 吴亚雷 +1 位作者 闫晗 黄昱锟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期141-149,共9页
方面级情感分析旨在确定句子中给定方面的情感极性。现有的基于图神经网络的方面级情感分析存在以下2个方面的不足:忽略了不同类型的句法依存关系和语料库中的词共现信息,以及不能准确地控制情感信息流向给定方面。针对以上问题,提出融... 方面级情感分析旨在确定句子中给定方面的情感极性。现有的基于图神经网络的方面级情感分析存在以下2个方面的不足:忽略了不同类型的句法依存关系和语料库中的词共现信息,以及不能准确地控制情感信息流向给定方面。针对以上问题,提出融合双图卷积与门控线性单元(GLU)的方面级情感分析模型。该模型首先采用全局词汇图来编码语料库中的词共现信息,在词汇图和句法图上利用分类概括结构来区分各种词共现频率和不同类型的句法依存关系。然后分别在2个图上进行双层卷积,继而使用Bi Affine变换模块作为桥梁,在2个图卷积网络模块之间有效地交换相关特征,从而有效地融合句法信息和词汇信息。最后利用GLU控制情感信息流向给定方面,使模型可以更专注地分析与该方面相关的情感信息,避免不相关的情感信息影响对给定方面的情感分析结果,从而提高分析的准确性。实验结果表明,在Twitter、Laptop14、Restaurant15和Restaurant16数据集上,该模型的准确率分别达到74.82%、77.61%、82.29%和89.81%,F1值分别达到72.97%、73.52%、67.72%和73.37%,方面级情感分类效果明显优于其他基线模型。 展开更多
关键词 方面级情感分析 词共现信息 双图卷积 信息交互 门控线性单元
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用于方面级情感分析的多信息增强图卷积网络
6
作者 杨春霞 闫晗 +1 位作者 吴亚雷 黄昱锟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第14期144-151,共8页
方面级情感分析旨在预测句子中特定方面的情感极性。然而,现阶段的研究依然存在语义信息不充分利用的问题,一方面大多数现有工作侧重于学习上下文词到方面词之间的依存信息,没有充分利用句子的语义信息;另一方面现有研究没有专注于依存... 方面级情感分析旨在预测句子中特定方面的情感极性。然而,现阶段的研究依然存在语义信息不充分利用的问题,一方面大多数现有工作侧重于学习上下文词到方面词之间的依存信息,没有充分利用句子的语义信息;另一方面现有研究没有专注于依存树的语法构建,从而没有充分利用语法结构信息去补充语义信息。针对以上问题,提出多信息增强图卷积神经网络(MIE-GCN)模型。主要包括两部分:一是通过方面感知注意力、自注意力和外部常识形成多信息融合层充分利用语义信息;二是根据单词间不同的语法距离构造句子的语法掩码矩阵,通过获得全面语法结构信息来补充语义信息。利用图卷积神经网络增强节点表示。在基准数据集上的实验结果表明,提出的模型均比对比模型有一定的提升。 展开更多
关键词 方面级情感分析 外部常识 方面感知注意力 语法掩码矩阵
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模型压缩中的对抗鲁棒性实验分析
7
作者 夏海峰 袁晓彤 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期69-75,共7页
模型压缩和对抗鲁棒性在深度学习模型落地到实际应用场景中扮演着重要的角色,本文将二者结合到同一视角下,探讨在模型压缩同时又可以使精简后的模型具有鲁棒性的问题。在对抗训练的框架下,对模型压缩和模型鲁棒性之间一些性质上的关联... 模型压缩和对抗鲁棒性在深度学习模型落地到实际应用场景中扮演着重要的角色,本文将二者结合到同一视角下,探讨在模型压缩同时又可以使精简后的模型具有鲁棒性的问题。在对抗训练的框架下,对模型压缩和模型鲁棒性之间一些性质上的关联进行了研究,并且通过实验证明了模型压缩和对抗鲁棒性可以同时得到。 展开更多
关键词 深度神经网络 模型压缩 对抗攻击 对抗训练
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基于改进舰尾流模型和多层耦合分析的机载雷达测量建模
8
作者 葛泉波 王远亮 李宏 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期617-639,共23页
为提高复杂海洋环境中无人舰载机(Unmanned carrier-based aircraft, UCA)自动着舰时导航定位的准确性,研究舰尾流对机载雷达测量过程的动态影响问题,建立一种基于多层级耦合性分析的测量影响动态建模分析方法.首先,利用直接分解法和前... 为提高复杂海洋环境中无人舰载机(Unmanned carrier-based aircraft, UCA)自动着舰时导航定位的准确性,研究舰尾流对机载雷达测量过程的动态影响问题,建立一种基于多层级耦合性分析的测量影响动态建模分析方法.首先,利用直接分解法和前向差分法建立一种基于离散化状态空间的时变舰尾流模型,以克服传统传递函数方法存在的局限性;其次,基于舰尾流各分量均与飞机飞行速度相关的客观事实,通过在时变系统中考虑舰尾流分量间的相互作用关系来构建一种更符合实际系统特征的分量自耦合舰尾流模型;紧接着,采用UCA姿态角变化能够改变坐标转换矩阵的思想,研究舰尾流与UCA位姿变化间的耦合联系,提出一种准确性更高的舰尾流对UCA位姿的深度影响模型;然后,以航母姿态变化对舰载雷达测量结果的影响模型为基础,通过考虑本研究场景的内在特性,建立UCA姿态变化对雷达测量结果的影响模型分析方法;紧接着,采用示意图方式获得位移变化对机载雷达测量结果的影响模型;最后,针对舰船受海洋大气(风、浪、流)干扰而出现失速这一现象,建立实际海洋环境中舰尾流对机载雷达测量结果的非线性非高斯影响分析模型.仿真实验研究验证了上述模型分析方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 舰尾流 机载雷达 状态空间 耦合性 非线性非高斯
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激光诱导击穿光谱(LIBS)结合字典学习对气溶胶光谱数据筛选方法的研究
9
作者 李雨亭 韦中 +5 位作者 陈靖 陈文杰 袁茼珊 王启璇 蒋焱 丁宇 《中国无机分析化学》 CAS 北大核心 2024年第2期176-182,共7页
气溶胶是大气中的重要组分,对气候、生态环境等均有重要的影响。激光诱导击穿光谱(LIBS)在用于气溶胶检测时,由于气溶胶的离散分布,导致采集到大量无效光谱。通过制备7种不同浓度的NaCl气溶胶样品,选取NaCl溶液(10%)的5000条光谱数据进... 气溶胶是大气中的重要组分,对气候、生态环境等均有重要的影响。激光诱导击穿光谱(LIBS)在用于气溶胶检测时,由于气溶胶的离散分布,导致采集到大量无效光谱。通过制备7种不同浓度的NaCl气溶胶样品,选取NaCl溶液(10%)的5000条光谱数据进行分类,其中70%作为训练集,30%作为测试集,建立一种结合字典学习对有效光谱数据进行筛选的方法——K-SVD-SVM。当字典基向量数设置为3时,模型分类性能最优,准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、精确率和召回率的调和平均(F1)分别达到96%、95%、95%、0.95。此外,采用K-SVD-SVM方法对7种不同浓度的气溶胶样品进行筛选后,输入结合遗传算法的极限学习机(GA-ELM)模型开展定量分析,同时将未筛选的原始光谱数据输入定量模型进行对比。未筛选的原始数据测试集RMSE和R^(2)分别是0.0303和0.8726,筛选光谱后,分别提升至0.0187和0.9809。结果表明,K-SVD-SVM方法有着较好的分类性能,且采用此方法筛选出的有效数据可以为气溶胶中元素定量分析提供数据支撑。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 字典学习 气溶胶 分类识别
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基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别研究
10
作者 付景枝 马悦 +4 位作者 宏观 刘云平 吴文宇 丁明明 尹泽凡 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第1期42-52,共11页
针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通... 针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通道注意力模块(CAM)由传统的串联连接改为并行连接,并将改进的CBAM(I_CBAM)插入到DenseNet最后一个密集网络中,构建一种I_CBAM-DenseNet模型,再选取小麦7个重要发育时期进行自动识别.为最大化提取小麦的特征信息,将超绿特征(ExG)因子和最大类间方差法(Otsu)相结合对采集到的小麦图像进行分割处理.对比分析了I_CBAM-DenseNet、AlexNet、ResNet、DenseNet、CBAM-DenseNet以及VGG等模型的准确率和损失值的变化.结果表明,采取基于I_CBAM-DenseNet的卷积神经网络建立的模型,准确率达到99.64%,高于对比模型. 展开更多
关键词 小麦 发育期 DenseNet 卷积块注意模块(CBAM)
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基于SEnet和多头注意力机制的推荐模型
11
作者 申晓宁 沈如一 +1 位作者 陈星晖 宋丽妍 《信息技术》 2025年第2期1-6,13,共7页
现有推荐系统研究方法在处理用户和商品特征时忽略了特征之间的相关性和重要性。为此,文中提出一种结合挤压伸缩网络和多头注意力机制的个性化推荐模型。利用挤压伸缩网络求得各个特征权重并得到加权特征向量;采用多头注意力机制计算特... 现有推荐系统研究方法在处理用户和商品特征时忽略了特征之间的相关性和重要性。为此,文中提出一种结合挤压伸缩网络和多头注意力机制的个性化推荐模型。利用挤压伸缩网络求得各个特征权重并得到加权特征向量;采用多头注意力机制计算特征之间的关联度并进行特征交叉,使关联度高的特征对点击率预测结果的影响更大;引入自适应激活函数和残差结构的深度网络作为决策层预测推荐结果。与七种已有的推荐模型在Criteo数据集和Amazon数据集上的实验对比结果表明,所提模型具有更高的推荐精度。 展开更多
关键词 推荐系统 深度学习 挤压伸缩网络
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基于ELM的风电场短期风速订正技术研究 被引量：15
12
作者 张颖超 肖寅 邓华 《气象》 CSCD 北大核心 2016年第4期466-471,共6页
风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用了WRF中尺度数值模式,对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上,利用极限学习机算法(ELM)对WRF模式预报的... 风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用了WRF中尺度数值模式,对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上,利用极限学习机算法(ELM)对WRF模式预报的风速进一步订正。实验结果表明,WRF模式对风速、风向等气象要素有着较好的回报效果,利用ELM算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了20%～30%。与其他的智能算法(BP神经网络、SVM算法)对比分析后得出,ELM算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果,能够有效提高风速预报准确率。 展开更多
关键词 WRF模式 ELM算法 误差订正 预报效果
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移动增强现实跟踪注册技术概述 被引量：8
13
作者 刘佳 王强 +1 位作者 张小瑞 陆熊 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第2期203-212,共10页
随着移动设备软硬件性能的不断提高,将增强现实技术与移动终端相结合已成为国内外研究的热点问题.三维跟踪注册技术是移动增强现实中的关键技术之一.文中综述了移动增强现实中的三类跟踪注册方法:基于传感器、基于机器视觉和基于混合的... 随着移动设备软硬件性能的不断提高,将增强现实技术与移动终端相结合已成为国内外研究的热点问题.三维跟踪注册技术是移动增强现实中的关键技术之一.文中综述了移动增强现实中的三类跟踪注册方法:基于传感器、基于机器视觉和基于混合的跟踪注册,并对各方法的特点进行了详细的探讨和比较.最后对移动增强现实跟踪注册技术进行了总结与展望. 展开更多
关键词 移动增强现实 跟踪注册 移动设备
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调控领域人工智能应用的高复用性验证平台
14
作者 高志远 庄卫金 +4 位作者 李峰 于芳 张鸿 王艳 夏旻 《中国电力》 北大核心 2025年第3期142-150,共9页
近年来,电网调控领域智能化发展趋势明显,但由于人工智能(artificial intelligence,AI)技术本身的黑盒性质,正确性和可靠性验证问题日渐重要,能够支持各种不同人工智能模型验证的复用性支持平台尤为重要。通过对验证需求和问题的分析,... 近年来,电网调控领域智能化发展趋势明显,但由于人工智能(artificial intelligence,AI)技术本身的黑盒性质,正确性和可靠性验证问题日渐重要,能够支持各种不同人工智能模型验证的复用性支持平台尤为重要。通过对验证需求和问题的分析,提出一种包含基础设施、平台服务和应用服务的3层验证平台架构,分析了该架构下AI模型验证的运行模式,开展了案例和样本复用、容器化和镜像、多框架和算法集成等关键技术研究,并进行了开发和实施。该平台实现了算力和数据资源的统一管理和复用、兼容支持多种不同AI框架和算法库、验证场景的动态生成等,为后续调控领域人工智能技术推广应用奠定了基础。 展开更多
关键词 电网调控 人工智能 机器学习 新型电力系统 信息通信技术 能量管理系统
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融合各向异性上下文的遥感图像语义分割
15
作者 岳志远 耿玉标 +1 位作者 闫宏艳 孙玉宝 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期229-236,288,共9页
由于遥感图像中地面目标存在纵横比变化大、目标尺度范围广等各向异性分布问题,现有分割方法对于呈长程带状结构、密集离散分布物体等目标的分割能力还存在不足。为了应对该问题,提出融合各向异性上下文的遥感图像分割网络,该网络通过... 由于遥感图像中地面目标存在纵横比变化大、目标尺度范围广等各向异性分布问题,现有分割方法对于呈长程带状结构、密集离散分布物体等目标的分割能力还存在不足。为了应对该问题,提出融合各向异性上下文的遥感图像分割网络,该网络通过对梯度卷积核参数施加先验约束来提取目标的梯度信息,优化分割边缘,设计多尺度并行空洞卷积和各向异性复合条状池化等模块,捕获遥感图像中不同尺度目标的各向异性上下文信息,融合多尺度的上下文信息并恢复图像细节。在公开的Potsdam和Vaihingen数据集上的实验表明,该网络优于DaNet、DeepLabv3+、Eanet等先进的分割网络,消融实验也验证了各模块的有效性。 展开更多
关键词 遥感图像 语义分割 各向异性上下文 梯度卷积 复合条状池化
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基于梯度权值追踪的域自适应分类研究
16
作者 崔绍君 季繁繁 +1 位作者 王婷 袁晓彤 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期203-214,共12页
本文提出一种基于梯度权值追踪的剪枝与优化算法(GWP),旨在解决无监督领域中存在的过拟合问题,即在下游任务上的精度远低于在训练集上的精度.针对无监督领域自适应中基于差异与基于对抗的方法,将稠密-稀疏-稠密策略应用于解决过拟合问题... 本文提出一种基于梯度权值追踪的剪枝与优化算法(GWP),旨在解决无监督领域中存在的过拟合问题,即在下游任务上的精度远低于在训练集上的精度.针对无监督领域自适应中基于差异与基于对抗的方法,将稠密-稀疏-稠密策略应用于解决过拟合问题.先对网络进行密集预训练,并学出哪些连接是重要的;在剪枝阶段,与原有的稠密-稀疏-稠密策略中的剪枝过程不同,本文的优化算法同时将权值和梯度联合考虑,既考虑到了权值信息(即零阶信息),也考虑到了梯度信息(即一阶信息)对网络剪枝过程的影响;在重密集阶段,恢复被修剪的连接,并以较小的学习率重新训练密集网络.最终,得到的网络在下游任务上取得了理想的效果.实验结果表明,与原有的基于差异和基于对抗的领域自适应方法相比,本文提出的GWP可以有效提升下游任务精度,且具有即插即用的效果. 展开更多
关键词 梯度权值追踪 无监督领域自适应 稠密-稀疏-稠密 过拟合 零阶信息 一阶信息
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面向方面级情感分析的加权依存树卷积网络 被引量：5
17
作者 杨春霞 宋金剑 姚思诚 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期125-132,共8页
面向方面级情感分析,现有基于规则的依存树修剪方法存在删除部分有用信息的问题。另外,如何利用图卷积网络获取图结构中丰富的全局信息也是现阶段面临的一个重要问题。针对第一个问题,该文通过多头注意力机制自动学习如何有选择地关注... 面向方面级情感分析,现有基于规则的依存树修剪方法存在删除部分有用信息的问题。另外,如何利用图卷积网络获取图结构中丰富的全局信息也是现阶段面临的一个重要问题。针对第一个问题,该文通过多头注意力机制自动学习如何有选择地关注对分类任务有用的结构信息,将原始依存树转变为完全连接的边加权图。针对第二个问题,该文将紧密连接引入图卷积网络中,使图卷积网络能够捕捉丰富的局部和全局信息。三个公开数据集上的实验结果表明,该文模型相比基线模型其准确率和F_(1)值均有提升。 展开更多
关键词 依存树 多头注意力 紧密连接 图卷积网络
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融合深度BiGRU与全局图卷积的方面级情感分析模型 被引量：3
18
作者 杨春霞 徐奔 +1 位作者 陈启岗 桂强 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第1期132-139,共8页
现有基于深度学习的方面级情感分析模型需要考虑如何提取深层次的语义信息,其次通过依存树提取句法结构时可能存在信息丢失与数据稀疏问题.针对以上问题,本文提出了基于深度双向门控循环单元与全局双向图卷积网络的神经网络模型(DBG-GBG... 现有基于深度学习的方面级情感分析模型需要考虑如何提取深层次的语义信息,其次通过依存树提取句法结构时可能存在信息丢失与数据稀疏问题.针对以上问题,本文提出了基于深度双向门控循环单元与全局双向图卷积网络的神经网络模型(DBG-GBGCN).该模型通过深度双向门控循环单元捕获深层次的语义特征,得到上下文的隐层表示.然后将依存树的邻接矩阵转变为带有全局句法信息的全局矩阵,将此矩阵与上下文的隐层表示一起输入至双向图卷积网络进行特征融合,最后经过掩码层和注意力层得到一个包含深层语义特征与句法结构信息结合的分类特征.实验结果证明,该模型在5个公开数据集上的准确率与F1值均比对比模型有着一定的提升. 展开更多
关键词 方面级情感分析 全局矩阵 深度双向门控循环单元 双向图卷积网络 特征融合
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基于注意力与双通道网络的方面级情感分析 被引量：3
19
作者 杨春霞 徐奔 +1 位作者 桂强 韩煜 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期42-50,共9页
针对方面级情感分析任务不能充分兼顾句法全面性与语义关联性,且大多数研究中使用的图卷积仅考虑信息自上而下的传播,忽略了信息自下而上的聚合等问题,本文提出了基于注意力与双通道网络的情感分析模型.该模型在扩展依存表示的同时使用... 针对方面级情感分析任务不能充分兼顾句法全面性与语义关联性,且大多数研究中使用的图卷积仅考虑信息自上而下的传播,忽略了信息自下而上的聚合等问题,本文提出了基于注意力与双通道网络的情感分析模型.该模型在扩展依存表示的同时使用自注意力获取具有语义关联的信息矩阵,使用双通道网络结合全局句法与语义关联信息,双通道网络分别侧重于自上而下传播的语义特征与自下而上聚合的结构特征.通道内的图卷积输出会与信息矩阵进行交互注意力起到残差互补的作用,然后通过平均池化完成通道内的任务.最后将基于语义与基于结构的决策融合得到最终的情感分类特征.实验结果表明该模型在三个公开数据集上的准确率与F1值均有提升. 展开更多
关键词 注意力机制 双通道网络 决策融合 图卷积
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一种融合字词信息的中文情感分析模型 被引量：4
20
作者 杨春霞 姚思诚 宋金剑 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第3期512-519,共8页
中文情感分析模型的文本表示通常只采用词粒度信息,这会导致模型在特征提取时丧失字粒度的特性,同时常用的分词方法的分词结果过于精简,也一定程度上限制了文本表示的丰富度。对此,提出了一种融合字粒度特征与词粒度特征的中文情感分析... 中文情感分析模型的文本表示通常只采用词粒度信息,这会导致模型在特征提取时丧失字粒度的特性,同时常用的分词方法的分词结果过于精简,也一定程度上限制了文本表示的丰富度。对此,提出了一种融合字粒度特征与词粒度特征的中文情感分析模型,采用全模式分词得到更丰富的词序列,经词嵌入后将词向量输入Bi-LSTM中提取全文的语义信息,并将隐层语义表示与对应字向量进行初步融合,增强词级信息的鲁棒性;另一方面将字向量输入多窗口卷积,捕捉更细粒度的字级特征信息。最后将字词粒度特征进一步融合后输入分类器得到情感分类结果,在2个公开数据集上的性能测试结果表明,该模型相比同类模型有更好的分类性能。 展开更多
关键词 中文情感分析 全模式分词 多粒度融合
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