基于用户和产品表示的情感分析和评论质量检测联合模型

情感分析旨在判断文本的情感倾向,而评论质量检测旨在判断评论的质量.情感分析和评论质量检测是情感分析中两个关键的任务,这两个任务受多种因素的影响而密切相关,同一个产品的情感倾向具有相似的情感极性;同时,同一个用户发表的评论质量也具有一定的相似性.因此,为了更好地研究情感分类和评论质量检测任务的相关性以及用户信息和产品信息分别对情感分类和评论质量检测的影响,提出了一个情感分析和评论质量检测联合模型.首先,使用深度学习方法学习评论的文本信息作为联系两个任务的基础;然后,将用户评论及产品评论作为用户的表示和产品的表示;在此基础上,采用用户注意力机制对用户的表示进行编码,采用产品注意力机制对产品的表示进行编码;最后,将用户表示和产品表示结合起来进行情感分析和评论质量检测.通过在Yelp2013和Yelp2015数据集上的实验结果表明,该模型与现有的神经网络模型相比,能够有效地提高情感分析和在线评论质量检测的性能.

基于特征几何体的零件进化设计基因组研究

为提高零件进化设计的效率和利用已有的产品数据资源,以得到大规模初始种群,提出了一种基于特征几何体应用程序接口函数的零件基因组模型。特征几何体作为基因通过参数和拓扑变换自我调整,具有自主性;特征基因借助它们之间的拓扑连成零件基因组。在ACIS平台上,应用程序接口函数作为特征几何体及其拓扑的基因符号表示,比索引式编码直接和规范。通过手机模型的进化试验,验证了这种基因组构造方式的有效性和可行性。