【摘 要】
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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面级情感分析模型.通过改进注意力机制的训练过程,使模型的注意力机制在训练时可以针对性地屏蔽掉高频情感词的影响,挖掘出句子中的低频情感词,得到更高的情感分类准确率.在SemEval 2014的
【机 构】
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中南民族大学 计算机科学学院 & 湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心,武汉 430074
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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面级情感分析模型.通过改进注意力机制的训练过程,使模型的注意力机制在训练时可以针对性地屏蔽掉高频情感词的影响,挖掘出句子中的低频情感词,得到更高的情感分类准确率.在SemEval 2014的两个公开数据集和Twitter数据集上进行了相应的实验,该方法与ATAE-LSTM等模型相比,情感分类准确率分别提升了1.93％、2.04％、0.93％.
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采用3种不同开冷温度(720,740和760℃)制备厚度为31.75 mm的管线钢,结合微观组织观察和低温力学性能测试,研究3种开冷温度对管线钢微观组织和低温断裂行为的影响.研究结果表明:当开冷温度为760℃时,转变产物为准多边形铁素体(QF)+多边形铁素体(PF)+粒状贝氏体(GB)+细粒状马氏体-奥氏体(M/A),有效晶粒粒径为4.6μm;当开冷温度为740℃时,转变产物为多边形铁素体+粒状贝氏体+贝氏体铁素体(BF)+块状M/A,有效晶粒粒径为3.9μm;当开冷温度为720℃时,转变产物为多边形铁素
针对城市轨道交通加速和制动过程中再生制动能量利用率不高、引起电网电压波动等问题,提出一种车载超级电容RBF神经网络自适应鲁棒滑模控制方法.设计基于超级电容的车载储能控制系统,利用状态空间平均法建立电路模型,进行精确反馈线性化,构建了神经网络自适应滑模控制器.通过仿真验证:该方法可以有效抑制牵引电网电压波动,最大限度地回收和利用列车的再生制动能量.
针对胶质瘤在结构上的多样性给分割带来的不精确等问题,提出一种应用对抗网络的胶质瘤MR图像分割方法,使用改进的U-Net网络作为生成器的基础架构,获得逐像素的分割结果,判别器是一个卷积神经网络结构.利用对抗机制优化生成器与判别器,直到两者同时收敛为止.训练好的生成器即可完成胶质瘤MRI分割.实验结果表明:提出的方法相比于传统U-net方法,Dice系数提高了4.42％,提高了分割的准确度.
基于机器学习和深度学习的叶分类图像模型过于关注某一类特征而忽视了模型的泛化能力,导致叶片的分类准确度不高、时间开销大.针对这一问题,在研究密集卷积神经网络的基础上,以苹果叶为对象,通过以下几种方法来提高检测效果:(1)增加一个数据不连续掩模层,以缓解训练神经网络时的过拟合现象;(2)使用广义平均池化改造原有池化方法,以增大输入特征的对比度,专注于输入特征图突出的部分,更好地利用来自卷积层输出张量的信息;(3)使用基于标签平滑(LableSmoothing)损失函数防止模型训练时过度拟合.仿真实验表明:改进
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