PosiGPT:基于预训练的中文积极情感评论模型

近年来,越来越多的人因为工作和生活的压力处于抑郁状态,许多人没有得到足够的鼓励和正确的指导。基于这个背景,提出中文评论模型PosiGPT。基于生成式预训练模型,使用中文微博数据进行训练,可以检测抑郁状态的博文,并产生积极回复。除了该模型外,还发布了PosiChat数据集,其包含源自新浪微博的抑郁文本及其积极评论。在PosiChat数据集上进行评估,结果表明模型生成的文本具有较强的流畅性和合理性,且在情感倾向上属于积极情感状态,初步达到了抑郁检测及积极回复的功能。

面向情景感知的物联网设备智能控制系统

近年来,物联网智能硬件技术高速发展,增强了以智能家居行业为主的对物联网场景下设备智能控制的需求.本文分析了现有的情景建模方法与设备智能控制框架,基于家居情景活动特征,提出了基于对象与属性图模型的情景建模方法,以适用物联网计算资源有限的场景;设计了智能家居交互的规则控制、模式控制和语音控制方式,使用推理引擎将情景感知数据映射到设备控制服务以实现系统的自动控制;提出了物联网下基于情景感知的智能控制系统框架;考虑用户行为习惯,引入了用户偏好这一情景概念以提供个性化的服务.性能测试表明基于对象与属性图模型的情景建模方法与智能控制系统,相比本体建模的控制方式具有更快的系统响应时间.