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华南师范大学软件学院: 作品数：186 被引量：446H指数：9; 相关作者：许烁娜邱双惠葛文秀罗笑玲林琼更多>>; 相关机构：华南理工大学机械与汽车工程学院广东工业大学自动化学院广州城市职业学院艺术设计系更多>>; 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金广州市科技计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>

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基于预训练模型和基础词典扩展的酒店评论情感分析被引量：2: 2022年; 本文主要针对酒店领域的评论信息进行情感分析,研究用户对于酒店配置、服务等方面的态度,以便为酒店提高个性化服务质量提供一定的帮助.本文基于BiLSTM神经网络构建预训练模型进行实验,同时与传统的机器学习算法进行比较,实验结果显示,相较于朴素贝叶斯,支持向量机的分析准确率更为稳定,而利用预训练模型进行预测的精确率相比前两者有小幅度的提高;同时以基础词典为主体,构建适用于酒店评论的扩展情感词典,对否定词的权重进行了弱化处理,减小对带有相反含义语句的分类效果的影响,将基础词典与扩展词典对获取的同一语料进行情感分类,比较二者的结果表明采用扩展词典进行正向分类的准确率为86%,负向分类的准确率为84%,结果显示扩展词典分类比基础词典的分类效果更好.; 丁美荣冯伟森黄荣翔罗嘉俊; 关键词：情感分析情感词典支持向量机自然语言处理

社交化在线课程平台学习者交互行为研究: 随着在线学习的快速发展，针对学习者交互行为的相关研究成为学术界重点关注的热门话题。该研究采用案例研究法，以学者网上一门具体课程为例，通过采集线上交互数据和线下学习者真实成绩进行社会网络分析和相关性分析，最后根据分析结果得...; 廖芷源汤志康李春英汤庸潘家辉; 关键词：交互行为社会网络分析中心性分析

面向学术社交网络的多维度团队推荐模型被引量：9: 2016年; 学术社交网络的出现改变了传统的科研方式,对于如何基于学术社交网络为学者进行团队个性化推荐进行了研究,提出了一种多维度潜在团队推荐模型(multi-faceted team recommendation,MFTR)。该模型首先通过投影梯度非负矩阵分解方法提取团队和用户的特征向量,并根据两者的特征向量计算其相似度,然后再融合用户的社交好友关系和热门团队信息来为用户推荐具有相似研究兴趣的潜在团队。最后在真实学术社交网站——学者网的数据上进行实验,结果表明该模型能有效地提高推荐的准确度,并缓解了冷启动问题。; 袁成哲曾碧卿汤庸王大豪曾惠敏; 关键词：非负矩阵分解多维度

改进GL-GIN的多意图识别和槽填充联合模型: 2023年; 在当前自然语言处理多意图识别模型研究中,存在建模方式均为从意图到插槽的单一方向的信息流建模,忽视了插槽到意图的信息流交互建模研究,意图识别任务易于混淆且错误捕获其他意图信息,上下文语义特征提取质量不佳,有待进一步提升等问题.本文以当前先进的典型代表GL-GIN模型为基础,进行优化改进,探索了插槽到意图的交互建模方法,运用槽到意图的单向注意力层,计算插槽到意图的注意力得分,纳入注意力机制,利用插槽到意图的注意力得分作为连接权重,使其可以传播和聚集与意图相关的插槽信息,使意图重点关注与其相关的插槽信息,从而实现多意图识别模型的双向信息流动;同时,引入BERT模型作为编码层,以提升了语义特征提取质量.实验表明,该交互建模方法效果提升明显,与原GL-GIN模型相比,在两个公共数据集(MixATIS和MixSNIPS)上,新模型的总准确率分别提高了5.2%和9%.; 邓飞燕陈壹华陈禧琳李杰鸿

基于多面部特征融合的驾驶员疲劳检测算法被引量：9: 2018年; 本文将卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)应用到视频理解中,提出一种基于多面部特征融合的驾驶员疲劳检测算法.本文使用多任务级联卷积网络(Multi-Task Cascaded Convolutional Networks,MTCNN)定位驾驶员的嘴部、左眼,使用CNN从驾驶员嘴部、左眼图像中提取静态特征,结合CNN从嘴部、左眼光流图中提取动态特征进行训练分类.实验结果表明,该算法比只使用静态图像进行驾驶员疲劳检测效果更好,准确率达到87.4%,而且可以很好地区别在静态图像中很相似的打哈欠和讲话动作.; 刘炜煌钱锦浩姚增伟焦新涛潘家辉; 关键词：光流计算机视觉

融合多特征的分段卷积神经网络对象级情感分类方法: 2021年; 对象级情感分类旨在判断句子中特定对象的情感极性类别。在现有基于卷积神经网络的研究中,常在模型的池化层采用最大池化操作提取文本特征作为句子表示,该操作未考虑由对象所划分的上下文,因此无法得到更细粒度的对象上下文特征。针对该问题,该文提出一种融合多特征的分段卷积神经网络(multi-feature piecewise convolution neural network,MP-CNN)模型,根据对象将句子划分为两个部分作为上下文,并在池化层采用分段最大池化操作提取上下文特征。此外,该模型还将有助于情感分类的多个辅助特征融入其中,如词的相对位置、词性以及词在情感词典中的情感得分,并通过卷积操作计算词的注意力得分,有效判断对象的情感极性类别。最后在SemEval 2014数据集和Twitter数据集的实验中,取得了较基于传统机器学习、基于循环神经网络以及基于单一最大池化的卷积神经网络分类模型更好的分类效果。; 周武曾碧卿徐如阳杨恒韩旭丽程良伦; 关键词：卷积神经网络

基于双层注意力循环神经网络的方面级情感分析被引量：22: 2019年; 在方面级情感分析中,常用的方法是将循环神经网络和注意力机制结合,利用注意力获取序列中不同单词的重要程度,但这并不能获取不同句子的重要程度,仅仅依赖单层注意力难于获取深层次情感特征信息。为了解决上述问题,该文提出一种基于双层注意力循环神经网络模型。通过双层注意力分别对单词层和句子层进行建模,捕获不同单词和不同句子的重要性,利用双向的循环神经网络获取更多的序列上下文依赖信息。情感特征信息具有重要性,但在深层神经网络中却未被充分利用。因此,该文将方面、词性信息和位置信息作为模型的辅助信息,进行更深层次情感特征信息学习,有效识别不同方面的情感极性。该方法与IAN模型相比,在SemEval 2014中的Restaurant数据集和Laptop数据集上进行实验,分类准确率分别提升了2.0%和5.2%。在与TD-LSTM模型对比中,Twitter数据集的分类准确率提升了1.7%。; 曾锋曾碧卿韩旭丽张敏商齐; 关键词：注意力

基于SVG的思维导图的系统实现被引量：1: 2016年; 基于SVG实现的绘图技术,具有对象化和易于交互的特点,适合用于思维导图在线绘制的实现。基于SVG实现的思维导图绘制系统,其基础功能有思维导图节点及边的绘制、增删、位置变换和拖动,其中的关键技术点包括图形的位置计算和渲染等。; 任志豪赖源劲; 关键词：思维导图 SVG

基于多帧局部地图的室内TSDF建图算法: 2023年; ICP是移动机器人室内建图的常用算法,通过不断地匹配相邻帧来完成机器人定位与地图构建过程。PL-ICP是ICP的优化版本,比起普通的ICP能实现更快的收敛速度和更高的精度。但不管是ICP或是PL-ICP,由于新一帧的位置只与上一帧有关,导致误差会不断累积,从而降低最后得到的地图的质量。论文提出一种局部地图匹配的方法,即通过累积多帧历史帧得到当前局部地图,并让新一帧与局部地图进行PL-ICP匹配的方法。实验证明这样做能够有效地减小匹配过程中的误差累积,从而提高机器人定位与建图的精度。在建图方面,论文采用TSDF建图方法,TSDF相比于普通的占用栅格建图方法能够得到更加准确的地图。; 曹一波张智辉赵鹏飞朱海文; 关键词：移动机器人同时定位与地图构建

一种脑电生物反馈的注意力训练系统试验方法: 2021年; 青少年普遍存在注意力低下、无法持续集中等现象,为此本文设计了一套基于脑电生物反馈的注意力训练系统,并创造性地提出一项新的注意力指标BATR和一种作用于严肃游戏的生物反馈机制。一方面,本文设计了一种以视、听觉训练注意力的生物反馈机制,并融入针对注意力的不同品质和青少年人群的特点研发的三款严肃游戏中;另一方面,本文通过脑机接口设备选取脑区中与注意力显著相关的Fp1电极位置,提取出脑电生数据并使用傅里叶反变换进行频域、时域信号的转换,在时域频率下将其划分为4种代表不同含义的脑电波,选取其中的三类脑电波并创造性地提出一款新的注意力水平指标BATR,作为输入严肃游戏模块的注意力数值。最终,本文设计实验分别验证BATR指标与生物反馈机制的有效性,结果表明,采用BATR指标的注意力训练系统能有效提升了被试前后的注意力水平,且训练前后水平通过了显著性检验,说明了BATR指标作为注意力水平指标的有效性,同时也证明了本文提出的一种应用于注意力训练的生物反馈机制的可行性。; 许泽举王冰冰吴佳武罗通潘家辉; 关键词：脑电生物反馈注意力训练严肃游戏

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