融合反讽语言特征的反讽语句识别模型

反讽是采用内隐的形式来表达情感的一种方法,反讽语句在文字和所想表达的情感上存在着不同,这使得对反讽语句进行情感分类变得更加困难。针对这一现象,提出一种融合反讽语言特征的反讽语句识别模型,通过加入反讽语言特征来提高反讽语句的识别准确率。首先,采用卡方检验算法对反讽语言进行分析并获取语言特征;然后,利用Word2Vec对语言特征进行训练获取语言特征的特征表示,同时使用注意力机制与Bi-GRU(双向门控循环神经单元)模型获取句子的特征表示;最后,将语言特征的特征表示与句子的特征表示进行融合并作为情感分类层的输入,对反讽语句进行识别。与CNN-AT、CNN-Adv、EPSN等3种模型进行对比,实验结果表明,该模型可以有效提高对于反讽语句的识别准确率。

基于情感特征增强的中文隐式情感分类模型

隐式情感句子由于缺乏显式情感词并且其语义特征无法深入挖掘,导致现有模型进行情感分类时准确率不高。针对这一现状,提出一种基于情感特征增强的中文隐式情感分类模型(CISC),通过构建积极和消极情感词库,并将情感词进行位置嵌入得到情感特征增强的句子,进而提高分类准确率。对句子进行预处理得到对应的词语序列;通过自注意力机制的情感词检测方法进行句子情感词定位并分别嵌入积极和消极词,借助多层注意力网络得到对应的正向和负向的句子表示;分别将获取到的句子表示通过Bi-GRU模型和交互注意力机制(attention over attention,AOA)提取出对应的语义特征;将语义特征分别通过Softmax进行情感倾向概率计算,通过融入积极词的句子正向情感概率与融入消极词句子的负向情感概率进行均值计算并比较,得到最终的情感倾向。与EBA、GGBA等多种模型在SMP-ECISA2019公开数据集进行了比对实验,实验结果证明,提出的CISC模型可以提高中文隐式情感文本的分类效果。

融合Text-CNN与注意力机制的特产小吃评论情感分析

面向特产小吃评论数据的情感分析,旨在挖掘消费者对不同特产小吃的观点和看法,从而提高特产小吃产品的销量。针对当前特产小吃评论情感分析准确率较低的问题,本文构建了特产小吃评论数据集,并提出一种融合Text-CNN(Convolutional Naural Networks)与注意力机制的模型对其进行情感分析。首先,通过Text-CNN对文本局部特征信息进行提取;然后,将局部特征引入注意力机制单元中,完成对文本信息的特征提取。最后在Softmax分类器中输入提取的特征,进行情感分类。实验结果表明,提出的模型与Text-CNN、Bi-RNN+Attention、Char-CNN、LEAM四种模型进行对比,准确率有所提升。

融合双向切片LSTM与Attention的情感分类模型

针对BiLSTM-CRF训练速度较慢且无法区分句子中各个词在情感分类中重要性的问题,提出一种融合双向切片的LSTM与注意力机制的情感分类模型(BiS-LSTM-Attention)。首先,使用BERT对文本进行预训练,将训练后的文本进行切片处理,得到的文本切片作为模型的输入;然后,在Bi-LSTM层对文本特征进行提取,将特征输入Attention层进行注意力的加权计算,进一步在融合层将Attention层的输出特征向量拼接在输入分类层;最后,在分类层根据每个文本对应的特征向量进行计算来实现情感分类,将文本分为积极、消极或中性。与WEEF-BILSTM、W2V-Att-LSTM、BiLSTM-CRF 3种模型进行比对,实验结果表明,提出模型相较于比对模型能在保证运行速率的同时获得更高的分类准确度。

高校实验室管理系统的设计与实现

针对高校实验室管理信息化的需求,设计开发了实验室综合管理系统,该系统包含用户管理、基本信息管理、新闻管理、反馈管理、签到管理、团队管理、课程管理、设备管理功能模块.系统功能全面,操作方便,既能够提高工作效率,又可以促进实验室管理员对实验室成员学习情况的了解,提高管理水平.

基于大数据技术的COVID-19分析

本文以大数据技术为基础,对COVID-19疫情期间除湖北外其他地区的疫情数据进行采集、预处理、可视化和分析。结果显示在疫情中,接触性传播为主要传播方式,疫情的主要症状为发热,为疫情防控提供科学的理论依据和重要辅助服务。

企业知识库管理系统的设计与实现

该文基于JS和JSP等技术实现了一个企业知识管理系统,该系统可以发现企业中在特定领域中具备了较高专业技能的员工,并能使员工探讨分享这些专业技能。尤其针对知识密集型企业,该系统将更加凸显知识管理系统的优越性。无论是过程版本文件的管理还是成果文件的管控,企业知识管理系统都能从知识管理角度出发,对知识进行收集,再利用环节进行知识推送,实现知识管理的效益最大化。

基于Python Web的电子产品租赁系统设计与实现

为了解决普通租借平台的不安全和不及时问题,该文采用Python Web设计了电子产品租借管理系统。该系统采用用户画像技术以及地理位置分享技术为用户提供了一个安全方便的租借平台,此外该系统还为用户提供了安全的信誉保障系统,提高了电子产品的利用率,实现了电子产品租借的信息化、网络化和规范化。