融合主题预测和情感推理的共情回复生成方法

越来越多的研究开始聚焦于共情回复生成,然而现有的研究往往只关注于影响共情的表面情感因素,却忽略了对话中主题的变化和情感背后的原因,这将会导致生成的共情回复与主题不相关或共情性不足,从而降低用户的交互体验。因此提出一种融合主题信息和深层次情感信息的共情回复生成方法。通过主题预测模块进行受上下文控制的主题预测,得到一个候选主题词序列;通过情感推理模块预测出对话上下文的情感标签和检测出对话上下文中与情感原因相关的词,得到一个情感原因词标签序列;在回复生成模块中引入主题词门控注意力机制和情感原因词标签门控注意力机制,动态地选择出用于生成共情回复的主题词和情感原因词,促使对话模型生成主题相关且情感共鸣的共情回复。在数据集EmpatheticDialogues上的实验表明,该方法生成的回复的内容更加丰富、主题更加相关、情感更加共鸣。

融合注意力机制的多标签文本分类

多标签文本分类的结果很大程度上受到标签相关性的影响.为了更加细致地处理标签相关性问题,提出一种融合注意力机制的多标签文本分类方法.首先,将文本和标签预处理后,对标签输入采用两种不同的嵌入方式提取特征;其次,运用注意力机制处理信息,针对文本和标签信息,自注意力机制进行特征处理,标签注意力机制和交互注意力机制进行依赖关系处理,进而得到两种不同状态下的表示方式;最后,通过两次融合,充分表示文本标签信息,得到较好的标签分类结果.实验结果显示,较之于基线方法,在精度和归一化折损累计增益上,该方法数据总体有所提高.由此,该方法可以有效地融合文本和标签信息,缓解标签相关性问题,有利于提升多标签文本分类任务性能.

基于动态卷积与残差门控的多模态情感识别

为了防止一段话语中含有情感色彩的重要信息被无关信息淹没并实现多模态信息交互,通过挖掘高级局部特征以及设计有效的交互融合策略,提出一种基于动态卷积与残差门控的多模态情感识别模型。提取文本、音频和图像中的低级特征、高级局部特征以及上下文依赖关系,同时使用跨模态动态卷积对模态间和模态内交互信息进行建模,模拟长序列时域间的相互作用,捕捉不同模态的交互特征。设计一种残差门控融合方法来融合不同模态交互表征,自动学习每组交互表征对最终情感识别的影响权重,并将多模态融合特征输入分类器进行情感预测。在CMU-MOSEI和IEMOCAP数据集上的实验结果表明,该模型能够避免多模态中含有情感色彩的重要信息被无关信息淹没,情感分类准确率分别达到83.5%和83.9%,性能优于MulT、MFRM等基准模型。

文学翻译对他场域的借用——以《妻妾成群》标题为例

苏童小说《妻妾成群》标题的英译借用了其改编电影《大红灯笼高高挂》的英文片名,但在场域分析下,其英译本忽视了改编电影与原著小说之间在差异性,盲目借用改编电影的英文片名以期迎合市场,结果却经不起市场的检验以及严谨的学术拷问。

调剂管理与药学监护对西药房工作效率及用药准确性的影响分析

将调剂管理与药学监控应用于我院的西药房日常管理工作,讨论其对提高药房工作效率以及用药准确性的应用价值与效果。方法 本次研究设置的起止时间为将2021年1月开始至2022年12月。其中,2021年1月~12月期间,采用的是传统的管理模式,将此期间本医院药房接收的患者数据中,抽取60名患者作为对照组;2022年1月~2022年12月,本院西药房的日常管理中引入了调剂管理与药学监护,因此选取此阶段收治的患者60名患者作为干预组研究对象。随后从用药准确性、工作效率、用药不良反应以及药品管理等方面对两组进行比较。结果 与对照组相比,干预组的工作效率、用药准确性与药房管理质量得分均明显更高,并且在用药期间患者发生不良反应率也显著低于对照组,组间数据对比后有显著性差异(P<0.05)。结论 在西药房的日常工作中运用调剂管理与药学监护,可以有效地提升工作效率和用药准确性,对提升病人医院药品管理质量具有较强的积极意义,非常值得临床广泛推广与应用。

公立医院改革下的现代医院财务管理制度建设研究

目前我国的医疗服务市场在医疗卫生改革下竞争日趋激烈,公立医院已经由传统的计划经济模式逐步的向市场经济模式转变。因此曾经公立医院靠政府吃饭的局面已经被打破,公立医院中的财务管理制度也随着医疗卫生的改革不断地完善和健全。本文中主要介绍了公立医院在财务管理制度中存在的不足并从中分析,从而提出一些改进公立医院财务管理制度建设的意见和对策。