基于改进BERT和多阶段TCN的短文本分类

短文本分类是自然语言处理中一项具有挑战性的任务。目前利用外部知识处理短文本稀疏性和歧义性的传统方法取得了较好的效果,基于RNN的方法在并行化方面表现不佳,导致效率较低。基于CNN的方法可以捕捉局部特征,但由于忽略上下文相关的特征以及一词多义等问题,准确率还有待提高。针对以上问题,提出基于CNN与TCN相结合,并加入权重优化与注意力机制的短文本分类模型。使用Probase作为外部知识来丰富语义表示,解决特征稀疏和语义不足的问题,通过BERT训练词向量,引入词性和词语权重对词向量优化,将优化的词向量作为输入层信息,经过CNN和TCN相结合的方法提取特征,最后结合注意力机制拼接向量,突显关键信息,获得文本特征表示。实验表明,与几种常用的基于CNN和RNN的短文本分类方法相比,该方法在短文本分类中更加准确高效。

结合显式句法依赖与分层注意力进行方面级情感分析

针对方面级情感分析中未能充分利用显式句法依赖的问题,提出基于语法依赖的分层注意力网络。对每个单词与方面词之间的语法路径进行建模,表征每个词对方面词的句法表示,将生成的句法表示反馈到关注层来推断权重。通过分层注意力对单词和句子赋予不同的注意力权重,多方面帮助模型增加对重要部分的注意力。实验结果表明,该方法在SemEval-2014中优于现有的算法。

新课程理念下的电工电子教学改革分析

在现代信息社会,电工电子技术发展非常迅速,在高等院校电工电子技术已经逐渐成为了工科学校中非电专业必修的一门课程,其基础性和应用性较强,是学习高等技术和知识的基础。大学生通过对电工电子技术基础课程的学习能够培养学生的自我学习能力,掌握一些基本的技能和专业知识。电工电子技术基础的教学应该理论联系实践,只有将二者有效的结合起来才能培养出真正的人才。

新课程理念下的电工电子教学改革分析

在现代信息社会,电工电子技术发展非常迅速,在高等院校电工电子技术已经逐渐成为了工科学校中非电专业必修的一门课程,其基础性和应用性较强,是学习高等技术和知识的基础。大学生通过对电工电子技术基础课程的学习能够培养学生的自我学习能力,掌握一些基本的技能和专业知识。电工电子技术基础的教学应该理论联系实践,只有将二者有效的结合起来才能培养出真正的人才。