In this paper, a modified version of the Classical Lagrange Multiplier method is developed for convex quadratic optimization problems. The method, which is evolved from the first order derivative test for optimality o...In this paper, a modified version of the Classical Lagrange Multiplier method is developed for convex quadratic optimization problems. The method, which is evolved from the first order derivative test for optimality of the Lagrangian function with respect to the primary variables of the problem, decomposes the solution process into two independent ones, in which the primary variables are solved for independently, and then the secondary variables, which are the Lagrange multipliers, are solved for, afterward. This is an innovation that leads to solving independently two simpler systems of equations involving the primary variables only, on one hand, and the secondary ones on the other. Solutions obtained for small sized problems (as preliminary test of the method) demonstrate that the new method is generally effective in producing the required solutions.展开更多
在互联网时代,越来越多的财务公司选择在财经新闻平台上发表自己的见解,这些评论文本作为舆情的载体,可以充分反映财务公司的情绪,影响公众的投资决策和市场走势.情感分析为分析海量的经济类文本情感类型提供了有效的研究手段.但是,由...在互联网时代,越来越多的财务公司选择在财经新闻平台上发表自己的见解,这些评论文本作为舆情的载体,可以充分反映财务公司的情绪,影响公众的投资决策和市场走势.情感分析为分析海量的经济类文本情感类型提供了有效的研究手段.但是,由于特定领域文本的专业性和大标签数据集的不适用性,经济类文本情感分析给传统的情感分析模型带来了巨大的挑战.当将一般情感分析模型应用于经济等特定领域时,模型在准确率与召回率上表现较差.为了克服这些挑战,文章针对财经新闻平台上的经济类文本的情感分析任务,从词表示模型出发,提出了基于知识蒸馏方法的双路BERT(Two-way BERT based on knowledge distillation method)情感分析模型,与文本卷积神经网络(Text-CNN)、卷积递归神经网络(CRNN)、双向长时和短时记忆网络(Bi-LSTM)等算法进行对比实验,结果得出该改进方法相较于其他算法在准确率、召回率和F1值均提升了1%~3%,具有较好的泛化性能.展开更多
针对民航陆空通话领域语料难以获取、实体分布不均,以及意图信息提取中实体规范不足且准确率有待提升等问题,为了更好地提取陆空通话意图信息,提出一种融合本体的基于双向转换编码器(bidirectional encoder representations from transf...针对民航陆空通话领域语料难以获取、实体分布不均,以及意图信息提取中实体规范不足且准确率有待提升等问题,为了更好地提取陆空通话意图信息,提出一种融合本体的基于双向转换编码器(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)与生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的陆空通话意图信息挖掘方法,并引入航班池信息对提取的部分信息进行校验修正,形成空中交通管制(air traffic control,ATC)系统可理解的结构化信息。首先,使用改进的GAN模型进行陆空通话智能文本生成,可有效进行数据增强,平衡各类实体信息分布并扩充数据集;然后,根据欧洲单一天空空中交通管理项目定义的本体规则进行意图的分类与标注;之后,通过BERT预训练模型生成字向量并解决一词多义问题,利用双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络双向编码提取上下句语义特征,同时将该语义特征送入条件随机场(conditional random field,CRF)模型进行推理预测,学习标签的依赖关系并加以约束,以获取全局最优结果;最后,根据编辑距离(edit distance,ED)算法进行意图信息合理性校验与修正。对比实验结果表明,所提方法的宏平均F_(1)值达到了98.75%,在民航陆空通话数据集上的意图挖掘性能优于其他主流模型,为其加入数字化进程奠定了基础。展开更多
文摘In this paper, a modified version of the Classical Lagrange Multiplier method is developed for convex quadratic optimization problems. The method, which is evolved from the first order derivative test for optimality of the Lagrangian function with respect to the primary variables of the problem, decomposes the solution process into two independent ones, in which the primary variables are solved for independently, and then the secondary variables, which are the Lagrange multipliers, are solved for, afterward. This is an innovation that leads to solving independently two simpler systems of equations involving the primary variables only, on one hand, and the secondary ones on the other. Solutions obtained for small sized problems (as preliminary test of the method) demonstrate that the new method is generally effective in producing the required solutions.
文摘在互联网时代,越来越多的财务公司选择在财经新闻平台上发表自己的见解,这些评论文本作为舆情的载体,可以充分反映财务公司的情绪,影响公众的投资决策和市场走势.情感分析为分析海量的经济类文本情感类型提供了有效的研究手段.但是,由于特定领域文本的专业性和大标签数据集的不适用性,经济类文本情感分析给传统的情感分析模型带来了巨大的挑战.当将一般情感分析模型应用于经济等特定领域时,模型在准确率与召回率上表现较差.为了克服这些挑战,文章针对财经新闻平台上的经济类文本的情感分析任务,从词表示模型出发,提出了基于知识蒸馏方法的双路BERT(Two-way BERT based on knowledge distillation method)情感分析模型,与文本卷积神经网络(Text-CNN)、卷积递归神经网络(CRNN)、双向长时和短时记忆网络(Bi-LSTM)等算法进行对比实验,结果得出该改进方法相较于其他算法在准确率、召回率和F1值均提升了1%~3%,具有较好的泛化性能.
文摘针对民航陆空通话领域语料难以获取、实体分布不均,以及意图信息提取中实体规范不足且准确率有待提升等问题,为了更好地提取陆空通话意图信息,提出一种融合本体的基于双向转换编码器(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)与生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的陆空通话意图信息挖掘方法,并引入航班池信息对提取的部分信息进行校验修正,形成空中交通管制(air traffic control,ATC)系统可理解的结构化信息。首先,使用改进的GAN模型进行陆空通话智能文本生成,可有效进行数据增强,平衡各类实体信息分布并扩充数据集;然后,根据欧洲单一天空空中交通管理项目定义的本体规则进行意图的分类与标注;之后,通过BERT预训练模型生成字向量并解决一词多义问题,利用双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络双向编码提取上下句语义特征,同时将该语义特征送入条件随机场(conditional random field,CRF)模型进行推理预测,学习标签的依赖关系并加以约束,以获取全局最优结果;最后,根据编辑距离(edit distance,ED)算法进行意图信息合理性校验与修正。对比实验结果表明,所提方法的宏平均F_(1)值达到了98.75%,在民航陆空通话数据集上的意图挖掘性能优于其他主流模型,为其加入数字化进程奠定了基础。
