基于生成式对抗网络的互联网评论区舆情检测方法

互联网评论区的数据量庞大,且用户评论的更新速度极快,需要处理的数据量巨大,导致检测互联网评论区舆情的速度较慢,为此研究基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的互联网评论区舆情检测方法。首先预处理信息,包括去除噪声和标准化文本数据。其次,利用GAN生成模拟的舆情信息,增强模型的泛化能力。再次,提取舆情信息的特征,反映文本的情感倾向和主题内容。最后,通过主题分类算法实现舆情检测,准确判断评论的主题类别和情感态度,为舆情监控和应对提供有力支持。实验结果表明,即使评论数量高达492.6万条,该方法依然能够保持每秒处理475000条评论的速度,具有显著的处理速度优势。

模块化连续手语识别算法及技术综述

手语是听障人士和其他人之间重要的沟通方式,但许多普通人看不懂手语,导致听障人士和普通人交流障碍.随着深度学习网络在连续手语识别方向的应用,算法大模型为复杂难懂的连续手语动作翻译成通俗易懂的文本语句提供了技术基础.但是连续手语识别仍然面临着冗余帧过多,空间特征提取和时间特征提取网络不平衡,手语语序与文本语序不匹配等诸多问题.因此,研究准确率高、耗时少、场景通用性高的连续手语识别算法成为计算机视觉领域的热点问题之一.本文首先分析单模态和多模态的连续手语识别框架,并重点阐述关键帧提取、特征提取、序列学习3个模块在连续手语识别中的作用,以及模块中所用网络的优势与不足,然后总结连续手语数据集以及识别结果的评价指标,最后阐述连续手语识别算法的难点并展望其未来的发展方向.

新媒体语境下新闻写作的变与不变

随着互联网的迅猛发展,网络正逐渐成长为社会最主要的传播媒介,许多网络语言被大量移植到了现实生活中,也加速了新闻写作的发展进程。在新媒体语境下,作为传统媒体应随潮流而动,不断创新,适应受众需求,改变新闻写作方式,加快与新媒体融合,促使信息传播更加贴近生活、贴近群众,更加有效广泛地进行传播。