基于多任务学习的同行评审细粒度情感分析模型

学术论文同行评审能够直接反映审稿人对论文的主观评价,对审稿文本进行情感分析有利于挖掘审稿人对论文多维度的评价信息。现有的情感分析模型仅能挖掘专家单一的评审维度和相应的情感倾向,本文提出了一种基于多任务学习的同行评审细粒度情感分析模型。该模型在多任务学习框架下,通过在BERT-LCF模型的基础上增加BiLSTM-CRF模块,使其具备了同时完成属性词抽取和细粒度情感分析任务的能力。与传统的基于Pipeline模式的单任务细粒度情感分析模型相比,本模型在保证精度的情况下可以同时完成评审属性提取和情感分析任务。在这两项任务中,所提出模型的F1分数分别达到了89.01%和90.71%。对比实验证明,在多任务场景下,引入BiLSTM-CRF模块对评审文本属性词提取任务有一定的提升作用。

风电不确定性对电力系统影响研究

有效利用风能对于缓解全球性能源危机、促进我国能源转型具有重要意义。本文在对风电不确定性相关理论进行阐述的基础上,分别探讨了风电不确定性对电力系统的影响及其应对策略,以期促进我国风电系统稳定性的提升,进一步加强对风能的利用,并为相关研究提供参考。

一起35kV风机箱变故障案例分析

本论文针对一起35kV风机箱变故障中的真空断路器分闸失灵进行了详细分析,通过对故障原因的查找及处理,揭示了真空断路器分闸失灵的根本原因.探讨了可能的故障原因,提出了针对该故障的解决方案和建议.本研究提供一种可行的方法来处理35kV风机箱变真空断路器分闸失灵故障,以提高系统的可靠性和安全性.

交换子在变指数Hardy空间的有界性(英文)

本文利用变指数Hardy空间的原子分解技术,证明了一类交换子在变指数Hardy空间的有界性.

Hardy空间的原子分解及其上算子的有界性

设0<p≤1≤q≤∞,p<q,s≥s0,其中s0=[n(1/p-1)]是不超过n(1/p-1)的最大整数,并且a是(p,q,s)原子,D是Hp,q,sfin或Hp,∞,sfin,cont,Y是p#次拟Banach空间或Banach空间,其中p≤p#≤1,T是D→Y的线性算子。证明了当q<∞且‖Ta‖Y一致有界或a是连续(p,∞,s)原子且‖Ta‖Y一致有界,T是Hp(Rn)→Y的有界线性算子。

La-Cu-Fe-O/γY-Al_2O_3催化剂的抗烧结研究

Cu-Fe-O/γ-Al_2O_3催化剂对CO、HC完全氧化和NO_x还原均有较高活性。为了在温度高达～1000℃仍保持良好的活性,研究该类催化剂的高温热稳定性是个重要课题。通常在高温下,催化剂的物理和化学状态均会发生变化。

分层教学在大学线性代数与解析几何教学中的初探

分层教学是一种组织形式,并非是要将学生分等级,而是要让学生在不同的"层"中,各有所长、各有发展。本文介绍了分层教学理论,在本研究中,根据大学线性代数课堂教学的实际情况进行分层教学的分析和设计,初步探讨了其在大学线性代数与解析几何课程教学实践中的应用。研究发现,分层教学在大学课堂教学中应用具有较大的发展潜力和价值。

基于多任务学习的同行评审论文接收预测

同行评审论文接收预测是一项具有重要意义的任务,其有效提升了同行评审的效率和质量。以往的同行评审论文接收预测方法大多以单任务的形式研究,并未充分利用论文评分等其它辅助信息,同时也未有效提取同行评审文本的语义特征。针对上述问题,文中提出了一种多任务同行评审文本分析模型BCLJ(BERT-CNN-LSTM-Joint Model,BCLJ)。首先,使用BERT作为词向量获得文本的矩阵表示;然后,引入卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)进行语义特征的提取,并运用注意力机制增强对文本信息的理解能力;最后,利用不同的全连接层进行多任务学习,获得论文接受预测和评分预测两种输出,通过评分预测任务来优化主分类任务。实验结果表明,多任务模型在论文接收预测任务和评分预测任务中表现出色高于其他的基线模型,在论文接收预测任务中准确率达到了0.7117,F1值达到了0.7101,在论文评分预测任务中MSE,RMSE和MAE分别为1.3690,1.1700和0.9324。

基于机器学习的出血性脑卒中后病况预测研究

出血性脑卒中是一种具有高死亡率、高致残率的急性脑血管疾病,建立出血性脑卒中后患者的临床病况预测模型对于临床医学界研究具备十分重要的意义。为此本文首先对100位出血性脑卒中患者医学特征数据进行预处理,构建相似距离矩阵填补缺失值,建立了基于Stacking的多模型融合方法预测患者48 h内发生血肿扩张概率;其次,引入SMOTE算法解决患者mRS评分类别分布不均衡问题,分别选用全部特征与提取特征带入以CatBoost作为分类器的SHAP模型,构建出血性脑卒中患者术后90天mRS评分预测模型,综合探究了影响患者90天mRS评分的医学特征因素。实验仿真结果表明,发病后血肿的灰度特征和形状特征对短期内的血肿扩张影响较大,且发病短期内患者右侧大脑前动脉是否出现水肿、水肿和水肿的形状变化体征对预后是否有症状和明显残疾影响程度较高。

基于AT-LSTM-BP的生态-经济-城镇化耦合探索及预测——以黄河流域省份为例

深入研究生态–经济–城镇化的协调发展状况,以2005~2021年黄河9省数据为例,采用耦合协调度、Dagum基尼系数及障碍因子模型分析了三系统的耦合发展关系、区域差异及来源,并构建AT-LSTM-BP模型预测生态发展情况。结果表明:(1)黄河流域的耦合协调度总体呈现“中度不协调–勉强协调–中度协调–高度协调”的演化规律。且表现出下游>中游>上游的空间格局。(2)区域间差异是黄河流域耦合协调水平差异的主要来源,其中上–下游区域之间差异最大。总体及上游区域内的差异均呈扩大趋势,中、下游区域内差异呈现显著倒“U”型。(3)黄河流域三系统的耦合协调发展主要受到经济规模、环境治理和环境要素的制约,上–中–下游的各省的主要障碍因子存在一定差异。(4)组合模型预测结果明显优于单一模型,经济发展、城镇化建设综合指标对生态环境质量指标的驱动作用显著。AT-LSTMBP模型的预测效果最佳,能为相关研究带来帮助。

齐次分数次积分算子在变指标函数空间上的有界性

本文得到了齐次分数次积分算子在变指标Lebesgue空间、变指标Hardy空间和变指标Herz型Hardy空间上的一些有界性结果.

变指标Meyer-Coifman型Hardy空间及其对偶空间

本文建立新的变指标Meyer-Coifman型Hardy空间H_(b)^(p(·))及其对偶空间CMO_(b)^(p(·))理论,其中b是仿增长函数.进一步地,本文得到奇异积分算子H^(p(·))-H_(b)^(p(·))和CMO_(b)^(p(·))-CMO^(p(·))有界性的充分必要条件.本文利用的主要工具有H_(b)^(p(·))原子分解理论、离散型Calderón再生公式以及与仿增长函数相关的Plancherel-Polya型不等式.