基于多层局部信息融合的在线论坛用户心理危机识别

心理健康问题已经成为当今社会关注的焦点,它严重威胁着家庭和睦与社会稳定.有心理危机的用户经常通过特定的社区论坛或者社交媒体来求助或倾述,这为用户心理危机识别开辟了一个新的途径.论坛帖子长短不一,但判断心理危机的核心信息往往体现在局部内容上,基于此特点,本文构建了一个结合分层长短记忆网络和卷积神经网络的多层局部信息融合模型(Multi-layer Partial Information Fusion model,MPIF),利用论坛用户发布的帖子,检测用户的心理危机严重程度.模型的特点在于:1)利用预训练语言模型BERT对用户帖子中的句子进行向量化表示,充分考虑词语在不同语境中的不同含义表达;2)分别从词、短语、以及句子层面挖掘反映用户心理危机状态的信息,采用深度分层LSTM网络和注意力机制相结合的方式来获取待分类帖子中词语层面以及句子层面的局部信息,利用CNN网络中多种大小不同的卷积核来提取帖子中短语层面的局部信息;3)采用注意力机制和最大池化层,使得模型不仅能够有效地利用局部信息给出心理危机程度的判断,同时可以将这些局部信息展示给心理专家,辅助专家更快了解患者.基于CLPsych2019 Shared Task评测任务的实验结果显示,与评测时排名第一的模型相比,MPIF模型的官方评测指标All-F1值(自杀风险程度a,b,c,d 4个类别的F1值取平均)高出3.9%.经消融实验发现,去除LSTM词语层、CNN短语层、LSTM句子层,All-F1分别下降4%、4.3%、2.4%.

社会网络用户心理健康自动评估研究综述

心理健康问题正迅速成为世界范围内最严重和最普遍的公共卫生问题之一。社会网络的兴起与普及带来大量与社会网络用户心理状态相关的数据。近年来,利用社会网络数据自动评估检测用户心理健康的研究吸引着越来越多的学者,取得了不少成果,但未见对这些成果进行总结分析的工作。该文对社会网络用户心理健康自动评估的相关文献进行评述:在现有文献基础上总结归纳了心理健康自动评估的概念及界定;从评估任务、社会网络数据集构造、评估用到的特征等方面概述了社会网络用户心理健康自动评估的国内外研究现状;比较分析了现有自动评估方法的特点,包括基于特征工程的方法和基于深度学习的方法;总结了现有研究存在的问题和面临的挑战,包括评估性能问题、数据质量问题、隐私伦理问题、原因抽取问题和自动干预问题等。未来的研究应该结合其他数据流,并需要患者、临床医生和数据科学家之间开展更大的合作,以使机器学习在心理健康问题的原因提取、预防疏导等方面得到新的应用。

增强语义表示的中文金融评价要素抽取

中文金融评价文本是了解金融行情和判断金融行业繁荣程度的主要载体,对其中的评价要素进行抽取和分析可以在一定程度上的帮助决策者做出判断.传统的抽取方法更侧重于寻找规则,工作量大,且在句子复杂或者不规范的情况下,难以充分考虑句子的句法特征.为了解决该问题,本文构建BBG-BMC模型,利用基于图自注意力机制的混合词编码模型BBG(BERT-BiLSTM-GAT)进行词语编码,在经典的BiLSTM-CRF模型中增加自注意力机制(BiLSTM-多头自注意力机制-CRF,BMC)进行序列标注.该模型的特点是:1)通过图自注意力网络(GAT)建模并利用词语之间的句法依存关系,增强词语语义学习;2)融合词语的上下文信息、词语的局部语义信息、词语之间的句法关系信息,弥补金融词汇在BERT预训练模型上语义表示不够充分的问题;3)对评价单元的三要素<评价对象、情感程度、评价词>联合抽取,扩大评价单元抽取的应用场景;4)使用序列标注的评价单元抽取思想,以混合词编码(BBG)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、条件随机场(CRF)与多头自注意力机制(MHSA)为组件,提升评价单元抽取效果.在中文金融文本数据集上对BBG-BMC模型进行评测,结果表明,本文的模型比最先进的模型BiLSTM-CRF取得了6.75%的F1值提升.

基于大数据技术的网络信息安全存储系统设计

常规的网络信息安全储存系统使用中心储存节点储存元数据信息,无法有效控制存储进程,导致系统的中央处理器(Central Processing Unit,CPU)占用率过高,因此设计基于大数据技术的网络信息安全存储系统。硬件部分设计了NAS7821核心处理器、EAMB1585存储芯片;软件部分以信息存储通道为基础搭建了信息存储架构,并利用大数据技术设计了网络信息中心控制储存节点,实现了高效存储。系统测试结果表明,设计的网络信息安全存储系统的CPU占用率较低,储存性能良好,具有可靠性,有一定的应用价值。

基于模拟仿真的小区开放对道路通行的影响研究

本文采用模拟仿真的方法获得路网的数据并验证模型的合理性。首先建立交叉口通行能力求解模型,改进了无信号灯十字交叉路口通行能力算法,使之可以用来求解任何无信号灯交叉路口的通行能力,给出了交叉路口通行能力的评价函数。其次,引入图论模型,使得模型即使没有任何实测数据以及仿真数据的情况下也依然可以有效评价道路通行能力。得出不仅要考虑一个小区开放后对周边道路的影响,还需要考虑多小区因素的结论。