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题名基于混合图神经网络的方面级情感分类
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作者
唐恒亮
尹棋正
常亮亮
薛菲
曹阳
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机构
北京物资学院信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第4期175-182,共8页
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基金
教育部人文社科基金(20YJCZH200)
北京市教育委员会科技计划资助项目(KM202110037002)
+1 种基金
北京市高创计划青年拔尖人才资助项目(2017000026833ZK25)
北京市通州区运河计划领军人才资助项目(YHLB2017038)。
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文摘
目前在方面级情感分类研究中,图卷积网络被应用于句法依赖树上构建方面词与上下文词的依赖关系。但是由于句法依赖树的不稳定性和语句的复杂性与不规范表达,这种改进较为有限。为解决上述问题,提出了一种基于混合图神经网络模型。在该模型中,为了深度提取方面词与上下文词的依赖关系,设计了应用于句法依赖树的多层图卷积网络。同时为提取词级依赖特征,设计了具有残差连接的图注意力网络(Res-GAT),其主要思想为以词级依赖关系特征作为补充,结合句法依赖关系进行方面级情感分类。通过在五个经典数据集上实验,证明了该模型相较于基线模型具有更优异的分类能力。
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关键词
方面级情感分类
句法依赖树
图卷积网络(GCN)
图注意力网络(GAT)
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Keywords
aspect-level sentiment classification
syntactic dependency tree
graph convolutional networks(GCN)
graph attention network(GAT)
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于启发式强化学习的AGV路径规划
被引量:8
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作者
唐恒亮
唐滋芳
董晨刚
尹棋正
海秋茹
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机构
北京物资学院信息学院
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期895-903,共9页
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基金
教育部人文社科基金资助项目(20YJCZH200)
北京市教育委员会科技计划资助项目(KM202110037002)
+1 种基金
北京市“高创计划”青年拔尖人才资助项目(2017000026833ZK25)
北京市通州区运河计划领军人才资助项目(YHLB2017038)
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文摘
针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智能体对优质行为的探索,提高算法学习效率.通过仿真对比实验,验证了基于改进Q(λ)启发式强化学习算法在探索次数、规划时间、路径长度与路径转角上都具有一定的优势.
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关键词
自动引导小车(automated
guided
vehicle
AGV)
强化学习
Q(λ)算法
启发式奖励函数
启发式动作选择策略
路径规划
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Keywords
automated guided vehicle(AGV)
reinforcement learning
Q(λ)algorithm
heuristic reward function
heuristic action selection strategy
path planning
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分类号
U461
[机械工程—车辆工程]
TP308
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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