基于交互注意力机制的多模态情感分析模型

提出一种基于交互注意力机制的多任务模型,利用模态间注意力机制、单模态自注意力机制将多模态情感分析和单模态情感分析联合训练,实现充分利用模态间以及各个任务之间信息共享、相互补充、减少噪声以提高整体识别性能的目的。实验证明所提出模型在多模态情感分析公共数据集MOSI和MOSEI上有良好表现。

电子商务中微信服务系统设计与实现

微信已经成为目前智能手机装机量最大的APP之一,电子商务服务及推广过程中,可以借助微信为客户提供了一种新的服务方式,对于提高用户的体验和粘性具有重要意义。本文从微信公众平台特点、开发方式,系统设计方法等方面阐述了系统开发的主要过程。

利用电子邮件发送催书通知

随着校园网的发展和计算机应用的普及,电子邮件越来越成为一种重要的通信方式。在传统的图书馆中催还书通知和预约通知大都通过打印纸质的通知单或者布告单来完成的,这种方式缺乏主动性,而且效果不明显。建立校园网后,图书馆流通系统利用电子邮件直接发送催还通知和预约通知到读者邮箱。

多媒体技术在计算机读者咨询系统中的应用

博菲特公司以大连海事大学图书馆为案例，开发了“多媒体计算机读者咨询系统”，并在ＩＦＬＡ大会展出，介绍了多媒体技术应用的部分方法，即：“伸手即得”的操作方式；图文并茂的新书通报；灵活多样的检索手段；丰富多彩的信息发布；赏心悦目的视听感觉。多媒体技术应用后，把通过键盘和显示器以字符形式与用户交流信息的单调呆板的方式改为图、文、声并茂的触摸屏操作方式，使信息传播媒介更具影响力，大大提高了传播效率。随着电子图书馆的建立和发展，多媒体技术将更为广泛地应用在图书馆事业中。

SPOC模式在地方高校专业课的实践研究

MOOCs作为一种新的在线教育形式发展迅速,而且创造出了传统网络教学不同的教育模式,但国内外各大学关于MOOCs研究仍不完善。本文综述了MOOCs的发展现状,分析了在中国地方高校应用出现的问题,针对问题现象引入SPOC,并结合SPOC在校园课堂的应用优势,提出地方高校在MOOCs背景下采用SPOC模式进行专业课程教学实践。本文以大连工业大学"Linux系统与编程"为例,探索使用该模式在计算机专业课程具体实施。

从CS毕业设计题目看中美IT教育差异

在分类统计中美两所大学近4年CS毕业设计题目的基础上,通过定量方式,比对两所大学设计题目所涉及的类型、技术热点的比例分布等,指出二者诸多方面的差异,为我国高校IT教育改革提供借鉴依据。

工程教育认证背景下地方高校计算机专业人才培养探索

地方高校计算机专业如何抓住工程教育认证机遇,全面改革人才培养模式,立足区域经济建设,面向国家经济社会发展需求,培养具有创新精神和实践能力的高级计算机应用型人才,是一个亟待解决的问题。本文以大连工业大学计算机科学与技术专业为例,分析人才培养存在问题,按照工程教育专业认证要求,从招生、人才培养目标、课程体系、教学条件、师资队伍和质量保障六个方面探索地方高校计算机专业的人才培养模式。

基于UDP数据组播的网络教室程序的设计和实现

介绍了网络通讯中通用的传输控制协议(TCP)和用户数据包协议(UDP),并且利用C#语言设计了一个基于UDP数据组播的网络教室程序,展示了在Visual Studio.net开发环境下用c#语言中进行UDP数据组播发送和接收的一般步骤。

基于BERT的端到端方面级情感分析

方面词提取和情感分类是方面级情感分析的两个子任务。传统的方法是将这两个任务以流水线方式进行,这种流水线式工作模式会导致错误的累积而且无法利用两个任务之间的联合信息。传统模型大都使用了Word2vec、GloVe等词向量,无法捕获语义的上下文相关性。为此设计了一种同时包含方面词位置信息与情感极性的标签,将方面级情感分析转化为序列标注问题。利用预训练语言模型BERT自动学习带有上下文信息的特征表示,再通过多种分类器输出预测结果并进行对比。在SemEval-2014 Task4数据集上,本研究模型F1比传统流水线模型高8.07%,比现存最先进的联合模型高5.63%。

中美高等教育模式的差异比较

根据在美国大学做访问学者及工作的切身体会,从办学形式、教育目标、教学形式、校园活动、学术诚实、社会教育等多个方面考察美国的高等教育,将中美大学进行对比,以此为我国高等教育改革提供可借鉴的依据。

论“网上图书馆”

阐述了网上图书馆产生的背景,论述了网上图书馆与传统图书馆、数字图书馆在理念上的差别和内在联系,从应用层面阐述了网上图书馆在组织形式和管理模式方面的变革和创新,认为建设网上图书馆是文献资源共建共享的最佳实践。

基于个性化服务用户需求信息的深层次挖掘

本文分析了图书馆个性化服务过程中用户需求信息的体现方式,提出了数据库统计、web数据挖掘、反馈互动三种深层次挖掘用户需求信息的方法,并对其进行了比较,为建立一个综合有效的用户需求信息挖掘系统提供了参考。

结合注意力机制的循环神经网络复述识别模型

传统基于深度学习的复述识别模型通常以关注文本表示为核心,忽略了对多粒度交互特征的挖掘与匹配.为此,建模文本交互空间,分别利用双向长短时记忆网络对两个候选复述句按条件编码,基于迭代隐状态的输出,通过逐词软对齐的方式从词、短语、句子等多个粒度层次推理并获取句子对的语义表示,最后综合不同视角的语义表达利用softmax实现二元分类.为解决复述标注训练语料不足,在超过580000句子对的数据集上利用语言建模任务对模型参数无监督预训练,再使用预训练好的参数在标准数据集上有监督微调.与先前最佳的神经网络模型相比,所提出模型在标准数据集MSRP上准确率提高2.96%,F1值改善2%.所提出模型综合文本全局和局部匹配信息,多粒度、多视角地描述文本交互匹配模式,能够降低对人工特征工程的需求,具有良好的实用性.

论知识组织的系统论原理

文章针对知识组织的基础理论问题,采用系统科学的方法,分析了知识组织的深层系统论原理。