再生沥青的老化动力学研究

为了能够简捷、直观地揭示、评价再生沥青的老化性能 ,建立了以正戊烷沥青质为参数的老化动力学模型。通过考察老化过程中正戊烷沥青质含量的变化 ,计算得到了有关动力学参数 ,建立了老化动力学模型。通过考察老化过程中反应的活化能 ,比较了再生沥青以及原沥青的抗老化性能。

基于CNN-LSTM模型的短文本情感分类

为了有效获取短文本评论隐含的语义信息进行情感倾向性识别,提出一种基于CNN-LSTM模型的短文本情感分类方法.利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型设置不同大小的卷积窗口,提取短文本的语义特征.引入长短时记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型对短文本的情感倾向进行预测.在3种不同的中英文短文本评论数据集上进行验证取得较好的性能,其中,在NLPCC评测数据集上,正、负向情感识别的F1值分别达到0.768 3和0.772 4(优于NLPCC 评测的最优结果).相较于传统的机器学习分类模型,t-test检验结果表明性能提升显著.

干旱区土遗址掏蚀区土盐渍劣化与风蚀损耗效应(Ⅲ):毛细过程

毛细过程是干旱区土遗址底部掏蚀区发生盐渍劣化效应的主要途径,同时也是其发生风蚀损耗效应的重要前提。通过对3处典型的土遗址开展全年四季正常天气、降雨和降雪条件下地基和掏蚀区含水率变化的实时监测数据分析,发现降雨(雪)天气是掏蚀区毛细过程的诱发因素,并结合室内掏蚀区毛细模拟试验,表明地基土塑限值是掏蚀区发生毛细过程临界条件。依托15处干旱地区不同时代土遗址掏蚀区的取样与模拟试验结果,在充分考虑其毛细过程特征的基础上,通过引入毛细吸水率、蒸发速率等变量建立了毛细水上升最大高度理论计算模型,模型计算结果表明当误差修正系数ε=0.9时,其绝对误差均小于1cm。研究结果为干旱区土遗址掏蚀病害的发育机理研究与防治提供了重要的理论支撑与参考。

基于特征扩展与深度学习的短文本情感判定方法

针对中文短文本信息量少、特征稀疏等特点,面向微博短文本进行情感分类研究,为了更好地提取短文本情感特征,从评论转发等上下文内容中挖掘具有语义递进关系的语料对原文本进行扩展,并抽取具有潜在感情色彩的特征词,采用Word2vec计算词语相似度以进行候选特征词扩展,最后引入深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)对候选特征词进行深度自适应学习。在COAE(Chinese Opinion Analysis Evaluation)2015任务评测数据集上的实验表明,该方法能够有效地缓解短文本特征稀疏问题,并且能够较为准确地挖掘情感特征,提高情感分类的准确率。

利率市场化对商业银行影响分析

利率市场化是推动我国金融体制改革的重要举措,是更有效地发挥市场作用的关键环节。利率市场化在为我国商业银行带来促进业务转型、提高自主创新性等发展机遇的同时,也对其今后的发展提出了诸多新的要求。文章通过分析利率市场化对我国商业银行的影响,进而指明其未来发展的应对策略。

基于Wasserstein距离分层注意力模型的跨域情感分类

跨领域情感分类任务旨在利用已知情感标签的源域数据对缺乏标记数据的目标域进行情感倾向性分析.文中提出基于Wasserstein距离的分层注意力模型,结合Attention机制,采用分层模型进行特征提取,将Wasserstein距离作为域差异度量方式,通过对抗式训练自动捕获领域共享特征.进一步构造辅助任务捕获与共享特征共现的领域独有特征,结合两种特征表示完成跨域情感分类任务.在亚马逊评论等数据集上的实验表明,文中模型仅利用领域共享特征就达到较高的正确率,在不同的跨领域对之间具有较好的稳定性.