【摘 要】
：
随着信息时代的到来，网络改变了人们表达观点的方式，人们开始主动地发表自己的意见和评论。在这种趋势下，网络上出现了越来越多的文本资源。通过挖掘和分析这些文本资源中的情感信息可以了解人们对其他人、事、物的看法，具有十分重要的实际应用意义。当下在情感分析中主要使用的方法包括基于情感词、基于机器学习和基于深度学习的情感分析方法，其中深度学习的方法由于其自主学习能力和在大规模数据上表现出的优势，成为当下最热
论文部分内容阅读
随着信息时代的到来，网络改变了人们表达观点的方式，人们开始主动地发表自己的意见和评论。在这种趋势下，网络上出现了越来越多的文本资源。通过挖掘和分析这些文本资源中的情感信息可以了解人们对其他人、事、物的看法，具有十分重要的实际应用意义。当下在情感分析中主要使用的方法包括基于情感词、基于机器学习和基于深度学习的情感分析方法，其中深度学习的方法由于其自主学习能力和在大规模数据上表现出的优势，成为当下最热门的情感分析方法。常用的深度学习方法有循环神经网络、卷积神经网络和长短期记忆模型，但是这些模型都是基于有监督学习，模型训练效果与标记数据的规模和质量息息相关，如何在有限的标记数据中获取更多的信息成为一个亟待解决的问题。
本文分别使用双向长短期记忆模型和卷积神经网络提取数据的时序特征和局部特征。针对情感分析中标记数据有限的问题，本文提出基于注意力的多特征融合情感分析方法，在双向长短期记忆模型的特征提取过程中加入自注意力机制，根据分配注意力计算得到权重来判断当前状态在区域内的信息量大小，从而赋予不同的注意力，更深层次地提取数据中的信息。在双向长短期记忆模型和卷积神经网络模型特征融合的过程中也加入注意力机制调整模型的关注点，将局部特征向量与不同时刻的时序特征向量进行相似度比对并赋予不同的注意力，挖掘两者之间的联系从而更好地融合两种特征，力求最大化地利用有限的标记数据以获取更好的特征提取效果。另外在模型中引入先验知识，在输入向量上拼接由情感词典生成的先验情感向量，弥补深度学习模型只关注数据的语义信息而忽视情感信息的问题。
本文通过在卷积神经网络和双向长短期记忆模型的不同组合模型上进行对比实验，在常用的文本二分类评价指标上进行效果呈现，结果显示本文提出的基于注意力的多特征融合情感分析方法在一定程度上提高了准确率、精确率、召回率和F1值，表明了该方法的有效性和实用性。
其他文献
青贮玉米（Z.mays L.silage maize）是草食性牲畜的优质饲料。随着对青贮玉米产业的重视，青贮玉米的种植面积逐年扩增，导致农户化肥施用量不断增加，土壤微生物群落改变，致使土壤营养成分不足。微生物肥料可以提供优质菌株，提高植物对土壤中营养成分的利用率，其中，溶磷菌株能够将作物不能吸收的无效磷转化为可以吸收利用的有效磷，在土壤中起着非常重要的作用。本研究从青贮玉米根际土壤中分离溶磷菌株，
该文对高纯纳米AlO粉体的制备,离心成型高纯纳米AlO生物陶瓷的离心成型机理、工艺优化和物理性能进行了研究.在实验的基础上获得了制备浆料时粘结剂与分散剂的最佳含量以及浆料的最佳球磨时间,在前人的基础上确定了烧结温度.对同一固相含量不同高度和不同固相含量的坯体密度,以及同一坯体各个不同部分的密度进行了测量比较.对试样的烧结密度,三点抗折强度、硬度、断裂韧性等物理性能进行了测量、对比,并计算了抗折强度
NO是燃煤锅炉排放的污染物之一,它会严重影响人类健康,并能形成酸雨.因此,控制NO排放十分重要.分级燃烧包括空气分级和燃料分级,是一种经济而有效的低NO燃烧技术,但其在国内煤粉炉上尚未广泛应用,在数量极大的层燃炉上更是有待开发研究.为此,该文首先对NO生成和破坏机理进行了详细的分析,为该次研究提供理论基础,同时也作为层燃炉实验的分析依据.最后,为了研究层燃炉内气体燃料分级低NO燃烧技术,专门搭建了
该文对其进行了大量的理论分析和反应机理研究.另外,由于固硫剂颗粒在炉内停留时间短,而反应时间及SO浓度会对脱效率有很大影响,因此该文对固硫剂喷射装置进行了设计、试验,并通过数值计算进行验证和解释.通过O/CO气氛中喷钙脱硫反应的分析后,该文首先针对CO对CaCO煅烧分解反应的影响进行了研究.与一般采用经验公式的方法不同,该文通过化学热力学分析计算得到了较为精确的反应平衡关系式,然后通过热重分析(T
由于贫煤的着火特性和燃尽特性较差,采用分级燃烧技术来降低贫煤锅炉的NO排放时,往往会导致飞灰含碳量升高、锅炉热效率降低的问题.为实现大型贫煤锅炉的高效低NO运行,该文对分级燃烧过程中影响贫煤NO排放及燃尽的各种因素及其燃烧技术进行了深入系统的实验研究和数值模拟.
该文主要对有源电力滤波器系统中的谐波电流检测电路进行了分析研究,并用MATLAB软件进行了电路仿真.通过仿真电路观测了谐波电流检测电路的检测效果,并对d-q谐波电流检测电路与自适应谐波电流检测电路进行了比较;同时还对有源电力滤波器的变流器控制方式进行了研究,提出了一种双重预测控制方法.最后,该文对有源电力滤波器的整个系统做了分析,指出了谐波及无功被深装置的发展方向——混合型有源电力滤波器.
激光诱导击穿光谱（Laser induced breakdown spectroscopy，LIBS）技术作为一种发射光谱分析技术，因其具有远程非接触测量、分析时间短、多元素同时检测、快速实时在线分析等优点，被公认为是一种具有广阔应用前景的元素分析技术，可有效的对物质的成份和含量进行检测分析。LIBS技术自问世以来，广泛的应用于环境检测、冶金过程、煤质分析、深空探测、地质研究等方面，此外，LIBS
近些年来各种类型的数据信息呈爆炸式的增长，对于数据信息处理的需求也在日益不断提高，于是机器学习中的数据挖掘技术逐渐受到了越来越多人的青睐，并且其在各行各业中得到了普遍的应用。人们对庞大数据的分析从以前的手动分析，逐渐转变为利用更加智能便捷的数据挖掘技术对数据进行分类与整合，数据分类在数据挖掘技术中饰演着至关重要的角色。 关于在数据挖掘中分类方法的研究，是人类对提升分类精度孜孜不倦的追求过程。本文
当对系统进行建模时，由于建模误差、内部扰动和环境变化等因素，时滞和非线性是不可避免的。conic非线性系统是一类特殊的非线性系统，它位于超球面内，中心是一个线性系统，半径以另一个线性系统的范数为界。事实上，工程建模中存在很多conic非线性，如二极管和放大器中的局部正弦非线性、死区非线性、分段线性函数和Lipschitz非线性。另一方面，跳变系统作为一种特殊的随机切换系统，近几十年来引起了广泛的学
随着科技及社会的发展，室内人体检测技术得到了越来越广泛的关注与应用，因此也对室内人体检测的准确率提出了更高的要求。传统的人体检测方法如传感器、红外射线以及视频获取的形式对目标环境中的人体进行检测，存在一定的局限性。随着无线网络技术的发展，基于信道状态信息的人体检测技术应运而生。相比于传统的人体检测方法，此方法具有准确率高、普适性更好等特点，但依然容易受到室内环境、噪音等影响。因此，急需一种新的行之