基于粗糙集的语音情感分类的决策方法

文章首先分析了语音信号中与情感有关的振幅、基频及共振峰系的参数组和提取方法,以此构造决策表,通过粗糙集的方法对表中数据进行处理,获取参数的重要度,并建立适合语音信号的粗糙集分类规则。将规则应用于实例进行测试,验证了方法的有效性。

基于文本类别的文本自动摘要模型

目前大部分基于序列到序列生成模型的生成式摘要研究未充分考虑文本类别对于最终摘要结果的影响。然而往往同一类别的文本的摘要具有类似的格式与措辞。因此该文提出基于文本类别的文本自动摘要模型,先利用卷积神经网络对文本进行分类,然后在传统的序列到序列模型的基础上结合文本的类别特征进行摘要生成。实验结果表明,基于文本类别的文本自动摘要模型相对于传统的文本自动摘要模型取得了更好的ROUGE值。