基于主题注意力层次记忆网络的文档情感建模

针对文档水平情感分析传统模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于注意力机制与层次网络特征表示的情感分析模型TWE-ANN.采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,使用基于Gibbs采样的LDA算法计算出文档主题分布矩阵,继而通过层次LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度情感特征,将文档主题分布矩阵作为模型注意力机制提取文档特征,从而实现情感分类.实验结果表明:提出的TWE-ANN模型较TSA、HAN模型分类效果较好,在Yelp2015、IMDB、Amazon数据集上的F值分别提升了1.1%、0.3%、1.8%,在Yelp2015和Amazon数据集上的RMSE值分别提升了1.3%、2.1%.

家族认同到中华民族认同的演进逻辑--基于南岭竹篙火龙节的讨论

传统节日蕴含了地方核心文化和价值观念,是认同表达的符号系统。南岭人围绕流传竹篙火龙节中包含的历史事件、文化记忆,形成了现代竹篙火龙节不同层次的记忆和认同。南岭竹篙火龙节呈现出家族、地域和中华民族认同层次的表达内容与表达方式的演进逻辑,并将区域性家族生活、地方社会交往交流交融过程中的共同记忆凝聚为中华民族的共同记忆,进而形成南岭人的中华民族共同体认同。

语篇背诵,指导先行

现实教学中,很多学生对语篇背诵望而生畏,始终不能达到一个良好的背诵效果,其根本原因在于学生没有掌握必要的背诵技巧。因此,教师需要给学生提供尽可能多的背诵指导,帮助学生攻克语篇背诵的难关。

人体动作识别中基于HTM架构的时空特征提取方法

针对人体动作识别中时空特征提取问题,提出一种基于层次时间记忆(HTM)架构的深度学习模型,用来提取图像帧的时空特征。将图像帧构建成树型节点层次结构,在每一层中,通过欧氏距离分组来提取图像样本的空间特征,利用时间邻接矩阵提取样本的时间特征,利用置信传播方法将各层局部特征组进行汇总归类,得到整体特征组,作为该图像帧的时空特征。此外,在节点操作中引入张量代数,从而避免出现高维特征,将特征送入支持向量机(SVM)分类器进行识别分类。在MSR Gesture 3D和KTH动作数据库上的实验结果表明,提出的方法能够有效提取出高分类性能的时空特征,分类准确率高于其他几种较新的方法。

学生在课堂教学中的活动

思索过去的化学教学,我们太多地强调让学生接受建立在记忆层次上的化学事实、化学原理和理论,学生头脑中建立起来的知识结构仅仅是"是什么"。虽然大部分教师也花费很大的精力和时间,让学生懂得"为什么是这样"。