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针对当前基于LDA模型扩展的文本情感分析方法未能考虑同一词语在不同语境下其情感极性的差异及非特征情感词对微博文本情感极性的影响这两个问题,提出一种基于语境分类和遗传算法的微博情感分析方法。该方法首先利用LDA模型构造微博主题集及微博主题词集,然后用微博标签数据逐一对各微博主题词集应用遗传算法自动迭代计算得出词集中词语的情感值,最后利用词集词语的情感值计算微博文本情感极性。实验结果表明,该方法精确度比LDA提升3.12%,召回率达87.32%,F1达73.79%,能够从语境和非特征情感词获取微博情感信息,有效提高情感分类准确率。 相似文献
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针对唇语识别过程中唇部特征提取和时序关系存在的问题,提出一种卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）相结合的深度学习模型。利用CNN学习唇部特征,并将学习到的唇部特征送入Bi-LSTM进行时序编码,通过Softmax进行分类。建立NUMBER DATASET和PHRACE DATASET两个大型汉语数据集以解决汉语唇语数据缺失问题。将该模型与传统的唇语识别方法在两个数据集上进行实验对比,发现在NUMBER DATASET上识别准确率为81.3%,比传统方法提高了8.1%,在PHRACE DATASET上识别准确率为83.5%,比传统方法提高了9%。实验结果表明该模型能有效提高唇语识别的准确率。 相似文献
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为有效识别浮动验证码,提出一种基于特征匹配与卷积神经网络的识别方法。首先使用特征匹配的方法得到匹配特征点,结合交叉匹配算法与 K 近邻匹配算法滤除错误匹配;然后对特征点进行聚类及投票分析,得到待识别字符区域,将其分割得到单个字符;最后在 mnist 手写数字数据集的基础上加入英文字符,构建卷积神经网络模型,将数据集送入模型进行训练。对 10 000 张浮动验证码进行测试,结果表明,该方法对浮动验证码的识别准确率达 95%,且构建的训练集具有可扩展性,可进一步应用到其它类型的字符识别中。 相似文献
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传统基于物品的协同过滤算法（ItemCF）利用物品间的相似性为用户提供个性化推荐,然而该方法仅考虑了评分数据,而未关注用户情感偏好。基于从评论中的emoji表情提炼出的用户情感偏好,提出一种引入用户情感编号矩阵的ItemCF算法。该方法利用物品共现矩阵与用户情感偏好矩阵计算物品相似度,进而进行个性化推荐。根据某在线互联网教育实证数据集的实验结果表明,该方法相比于传统基于物品的协同过滤算法,在准确率和召回率上都有所提升,在Top1-5推荐均值上分别提高了0.02和0.03。 相似文献
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特定目标情感分类不仅依赖于上下文信息,还需结合特定目标的特征信息,是一种细粒度的情感分析。针对特定目标情感分类提出了一种基于深度记忆网络的分类模型。该模型以双向LSTM和注意力机制为主干框架,从双向LSTM中抽取出目标的特征表示,将目标特征信息加入句子表示中,并加入多计算层（Hops）结构,用以挖掘句子和目标更深层次的情感特征信息,每个计算层的结构类似,共享参数。最后在SemEval2014和SemEval2016数据集上进行实验,取得了比其它基准模型更好的效果。 相似文献
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问答系统是自然语言处理领域一个非常热门的研究方向,问题分类是问答系统非常重要的环节。传统问题分类需要人工制定特征提取策略并不断优化特征规则,该方法准确率不高且费时费力。传统卷积神经网络模型先通过卷积核提取能表示问句特征的向量,再经过max-pooling后得到一个特征值,并未考虑句子的结构信息,在训练时容易发生过拟合。针对上述问题,采用分段池化操作,引入句子结构信息,在不同分段上提取句子的主要特征并加入Dropout算法,提高模型的泛化能力,防止模型过拟合。实验结果表明,该方法能提高模型准确率,在TREC 6分类问题数据集上准确率高达89.2%,在银行57分类数据集上准确率也达到了64.5%。 相似文献
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为解决海量数据导致用户信息过载问题,通过分析人民网、新浪网等网站的新闻网页数据,将传统方法与深度学习方法相结合,提出基于特征融合、CNN和GRU的多文档摘要方法（M-C-G）。首先对30种不同主题的新闻网页进行数据清洗,使用word2vec工具训练词向量模型,根据多种特征计算得到初步摘要结果;然后把8.3万条搜狐新闻语料文本数据输入带有CNN和GRU的Seq2Seq模型上训练;最后把初步摘要结果输入模型进行测试,得到最终摘要结果。实验结果表明,在ROUGE评测体系中采用该方法比现有方法准确率至少提高约2%,可有效帮助用户寻找有价值的文本信息。 相似文献
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情感分析是目前人工智能与社交媒体研究的热门领域,具有重要的理论意义和实用价值。为了解决由于社交媒体具有随意性、情感主观性等特点造成文本与图像之间的情感互斥问题,提出一种基于图文融合的跨模态社交媒体情感分析方法。该方法不仅可以学习到文本与图像之间的情感互补特性,而且通过引入模态贡献计算,可避免情感表达不一致问题。在Veer和Weibo数据集上的实验结果显示,相比于现有融合方法,采用该方法的情感分类准确率平均提高了约4%。基于图文融合的跨模态社交媒体情感分析方法能够很好地处理模态间的情感互斥问题,具有较强的情感识别能力。 相似文献
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为避免接触式疲劳检测方法给驾驶员带来干扰,解决单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题,实现对疲劳状态高精度、高速度的检测,提出一种基于正则极限学习机的驾驶员疲劳状态分类方法。该方法通过多普勒雷达模块采集驾驶员生理信号,包括呼吸信号和心跳信号,作为神经网络输入数据。通过多源信息结合的方式提高疲劳状态检测可靠性。设计正则极限学习机（RELM）模型对数据集进行训练。实验结果显示,基于RELM算法模型检测驾驶员疲劳状态的准确率达92%。RELM算法可实现对训练数据的快速计算和学习,同时通过特征变换消除个体差异,实现对驾驶员疲劳状态较高的检测率。 相似文献
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许敏 《温州职业技术学院学报》2014,(4):38-42
传统机器学习均假定测试域和训练域处于同一概率分布,但现实中往往因各种原因引起所采集到的样本数据可能存在扰动或噪音情况,导致概率密度估计不一定准确。为有效解决这一问题,提出一种新的领域自适应数据集概率密度估计（A-RSDE）算法。该算法可充分学习源域（训练域）概率密度分布知识,使目标域（测试域）概率密度估计更接近真实概率密度分布。实验证明,该算法具有有效性,且实现了数据浓缩的目的。 相似文献
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针对文本分类领域的有监督学习往往需要大量精准标注样本但大量人工标注困难的问题,提出一种新型的半监督学习方式,通过协同训练合理使用大量未标记训练样本,通过添加不同分类的文本特征噪声解决传统协同半监督学习方法中模型参数趋于统一的问题,同时提高分类模型的分类能力。针对传统深度学习方法中文本特征权重一致导致的分类特异性特征不突出问题,在训练模型中加入 self-attention 机制对文本句子特征权重进行提取,并通过句子加权方式突出特异性分类特征。实验结果表明,通过半监督学习方式同时使用少量已标注数据进行训练,模型能够达到 91.4%的准确率,召回率达到 84.3%,与有监督训练方式的分类准确能力相近,从而解决大量人工标注问题,具有一定的使用价值。 相似文献
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学习困难学生的行为问题是与其学习问题相伴而生的,他们的认知障碍、动机障碍是与其行为障碍密切联系的。本文讨论三类课堂行为问题干预策略：（1）学习退避行为,学习退避行为实质上是习得性无能的表现,干预重点是改善其不良的自我概念,增强其自信心,引导其正确对待失败,克服自卑,同时要改变其消极的归因倾向。（2）注意缺陷多动障碍（ADHD）,相当部分的学习困难学生伴有注意缺陷多动障碍。对注意缺陷多动障碍的干预策略,一般有药物干预和心理社会干预。医院主要采取药物干预,而学校和家庭主要采用心理社会干预。心理社会干预包括：认知行为干预、父母训练、感觉统合训练等。（3）攻击性行为干预可以采用认知行为干预和内观训练。 相似文献
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传统基于统计的命名实体识别方法存在需要大量人工标注的缺陷,导致识别准确率较低。为了提升识别效果,提出一种基于条件随机场的半监督学习方法（S-CRF）对命名实体进行识别。该方法将实体识别看作序列标注问题,对少量数据进行人工标注并构建实体集,通过K-means聚类算法选取有代表性的未标注数据文本进行自动标注,采用条件随机场对语料进行训练测试。选取中文应急预案文档进行实验,该方法在各个标签上的识别效果分别达到93.52%、93.04%、95.81%。实验结果表明,该方法优于传统规则方法,能有效提高应急预案命名实体的识别效果。 相似文献
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本文基于矩量法（MOM）中阻抗矩阵与入射角度的不相关性,提出将压缩传感（CS）技术引入电磁散射问题的方法,以达到在不降低计算精度的前提下减少计算时间的目的.该方法结合了压缩感知和计算统一设备架构（CUDA）技术,通过利用图形处理器（GPU）的并行计算解决了宽角度的电磁散射问题.数值计算结果表明,该方法与传统计算方法相比,在保持精度的同时,大大降低了计算所需的时间. 相似文献
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针对复杂非线性多通道时变信号模式分类问题,提出了一种集成卷积神经网络（CNN）与随机森林（RF）相融合的方法。该方法以CNN为基学习器,自动提取信号样本的抽样特征,同时省去降维与人工选择特征的过程,以RF为次级学习器,增加样本扰动,同时增加属性扰动。为增强样本多样性,使得该模型尽可能充分利用信息,在训练集中随机抽取7份子训练集,再利用7份子训练集训练出7个不同的学习器;最后通过投票法和学习法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,在测量区间上,该方法对3种ECG信号类别的平均分类精度达94.60%,提高了1.1%,取得了良好结果,验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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亲师关系的存在是以学生为纽带的,所以,亲师之间不同的社会行为对正在成长的学生必然会产生影响。本研究以400名家长、40名教师、400名初中学生为对象,运用问卷法试图考察亲师不同互动特征变量与学生心理健康和学习品质不同维度的关系。运用方差分析、相关分析、多层协方差结构模型等统计方法进行数据处理。结果发现：（1）家长亲师互动认知和情感因素对学生心理健康有影响;（2）认知和情感因素对学习兴趣和学习外归因有影响;（3）教师亲师互动认知、情感和策略因素对学生心理健康有显著的影响;（4）认知、情感和策略因素对学习兴趣、学习信心、学习情绪、学习外归因和内归因有显著影响。 相似文献
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根据当前图形学课程教学现状,文章总结分析了当前3种典型的教学体系,即面向理论、面向编程与问题解决,反思了传统图形学教学方法。在此基础上,给出图形学教学改革的3条具体建议:明晰教学目标,理顺教学内容,更新教学方法。同时给出"问题3W"式教学方法,它从计算机图形学内容中提炼出若干个经典问题,按问题组织教学内容,强调按问题探究(Why)—问题分析(What)—问题解决(How)的顺序安排教学。先激发学生的学习兴趣,再引导学生思考并获得知识,最后在掌握问题的解决方案过程中培养学生问题解决能力,以适应教学内容与教学目标的需要。 相似文献