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基于深度学习的方面级别情感分析研究
【摘 要】
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随着网络时代的快速发展,网民们可以在不同的生活网站上针对各种各样的商品发表自己独特的评论,也可以在社交网络中针对某一社会现象提出自己的见解。用户发表的文本评论信息中包含着很多带有情感倾向的语句,这些语句经过整理与研究分析后,对商品和社会等相关领域具有很高的研究价值。因此文本情感分析作为自然语言处理研究的子领域,在过去几年中受到了广泛的关注。方面级别的情感分类是情感分析中的一项细粒度的工作,与传统情
【机 构】
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东华大学
【出 处】
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东华大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
无人艇(Unmaned Surface Vessel,USV)近年来逐渐进入人们的视线,不论是从军事角度还是民用角度都得到了足够的重视。无人艇的可重构性使得它在军事活动中独立执行任务,这极大保障了人员的安全。在民用行业,无人艇可以轻松的完成高强度的作业任务。虽然无人艇给人们的生产生活带来了便利,但是也给国家的海岸线安全与航行规范造成了巨大的威胁与困扰。传统的无人艇检测技术精确度低、自主化不高、监控
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深度估计算法是计算机视觉领域的一个极具挑战性的任务,随着信息技术的发展,深度图像已经被广泛用于无人驾驶、智能机器人、人脸识别等领域,人们日益感受到深度信息的重要性。目前业界采用的绝大部分深度获取方法是通过硬件传感器或立体匹配算法,包括飞行时间(Time Of Flight,简称TOF)相机、结构光扫描仪、激光雷达和双目立体视觉等方法。在目前这些方法中TOF相机存在造价偏高、图像分辨率低等问题,结构
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图像作为一种极为重要的信息载体,其质量直接影响着人们了解与传播信息。特别在医学领域,医生的诊断情况与图像质量紧密相关,因此对医学图像进行去噪处理是必要的。以肺部CT图像的去噪处理为例,其要求在去除噪声的同时要对原始图像中的病灶等信息进行完好的保留,而传统图像去噪算法在这方面还存在一定的不足。相较之下,基于小波变换的图像去噪方法是一种更先进的技术,其中小波阈值去噪是最常用的方法之一。人工免疫系统(A
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在机器人视觉系统中,如何对带有旋转的运动物体进行快速准确检测和轨迹预测具有很重要的研究意义以及应用价值;乒乓球机器人自上个世纪80年代以来就吸引大量研究者深入研究,在当下的技术背景下,随着AI技术的发展,对乒乓球机器人的研究具有更广阔的前景。本文聚焦于乒乓球机器人的视觉系统,以旋转乒乓球为研究对象,深入探讨深度学习在乒乓球机器人视觉系统中的可行性,并且在七自由度库卡机械臂实物系统中进行验证。本文制
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多智能体系统问题中一个主要的研究方向就是一致性控制问题。本文主要关注的是多智能体系统的采样一致性控制问题和定时一致性控制问题。实际应用中,由于计算机控制系统的广泛运用,这使得采样控制策略逐渐成为工业生产中的一种重要控制手段,并且在很大程度上取代了传统的机械式控制手段,因此本文首先对多智能体系统的采样一致控制做出了研究。其次,考虑到定时控制策略在估计系统稳定时间上的优越性,即稳定时间与初始状态无关,
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