基于注意力机制和双通道神经网络的文本情感分析

深度学习网络对文本情感分析具有重要意义,通过神经网络可以深层次挖掘文本信息,捕获文本情感。针对单模型神经网络结构单一、无法充分提取文本特征的问题,首先提出一种融合注意力机制的双通道复合神经网络(Attention-DRNN),在嵌入层利用word2vec方法进行层嵌入,融入注意力机制对输入词向量进行动态加权。其次,采用双通道结构,利用Text-CNN提取文本局部特征、Bi-LSTM提取文本全局特征,并进行特征融合。然后,通过softmax分类器进行分类。最后,在两个标准数据集上进行测试,通过与LSTM、Bi-LSTM、RNN、Text-CNN单模型神经网络进行对比实验。实验表明Attention-DRNN网络在情感分类任务上具有较好的效果。

对构建线上人民调解工作室的思考

随着互联网技术和电子商务的迅猛发展,以及网络技术的日趋成熟化、普及化,涉及网络和电商的纠纷大量增加,在此背景之下,我国的互联网法院应运而生。因网络存证具有易灭失的局限性,发挥人民调解室的功能以及建立一套不可删除、不可更改的区块链存证系统就显得尤为重要。创建以区块链电子证据为支撑的互联网纠纷在线人民调解工作室,可以在线调节网络纠纷,双方提交的电子证据都运用区块链技术保存下来,经在线调节达成合意后,双方签订电子协议,该协议具有法律效力,这样就极大地节约了诉讼成本,节省了司法资源,使纠纷得到了快速的解决,是未来应思考的方向。