张婧
- 作品数:12 被引量:6H指数:1
- 供职机构:东北财经大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金辽宁省社会科学规划基金更多>>
- 相关领域:经济管理自动化与计算机技术政治法律社会学更多>>
- 基于Faster R-CNN-FFS模型的酒店场景图片的目标检测方法
- 本发明属于图像处理及自动化检测技术领域,涉及一种基于FasterR‑CNN‑FFS模型的酒店场景图片的目标检测方法,其包括构建训练集、验证集和测试集;训练Faster R‑CNN‑FFS目标检测模型;利用训练好的模型对测...
- 张婧徐健黄德根李金育
- 文献传递
- 失地农民权益保障的政府责任:以辽宁为例被引量:1
- 2014年
- 维护和保障失地农民的正当权益是政府义不容辞的责任。结合辽宁省抽样调查和个案访谈资料,分析了失地农民权益损失和失地者对政府履责的满意度,探讨了失地农民权益保障中政府责任缺失的具体表现,最后从完善制度建设、建立科学透明的征地程序、建立农民权益诉求维护机制和加强管理监督等方面提出了有针对性的对策建议。
- 杨秀凌赵秋成张婧
- 关键词:失地农民权益保障政府责任公平正义
- 一种基于KAM理论和WQSSVM模型的在线评论有用性识别方法
- 一种基于KAM理论和WQSSVM模型的在线评论有用性识别方法,属于文本信息挖掘技术领域,包括以下步骤:S1、自动构建语料库;S11、设计语料库标注策略;S12、采用十折交叉验证法进行模型训练;S2,构建WQSSVM模型。...
- 张婧罗健张岩高原源
- 基于多模态用户生成内容的酒店品牌形象智能测量方法
- 一种基于多模态用户生成内容的酒店品牌形象智能测量方法,属于文本信息挖掘技术领域和图像处理领域,包括以下步骤:S11、提取酒店品牌形象的图片主题;S12、提取酒店品牌形象的文本主题;S21、测量图片主题的好感度;S22、测...
- 张婧徐健李恒云慕杰姜娜张薇
- 差异化股权制衡度对企业全要素生产率的影响
——基于混合所有制改革企业的研究
- 公司治理问题一直是公司金融领域重点关注的话题,而股权制衡作为股权结构的重要体现之一,也是公司治理问题的关键。目前,我国正处于混合所有制改革的攻坚期,股权制衡是该过程中企业权衡利弊时所关注的重点问题。在我国经济发展过程中,...
- 张婧
- 关键词:股权制衡全要素生产率企业绩效
- 文献传递
- 一种基于动量对比学习的多模态细粒度情感分析方法
- 一种基于动量对比学习的多模态细粒度情感分析方法,属于人工智能技术领域,包括如下步骤:S1、提取单模态数据特征;S2、构建多模态语义的编码器;S3、构建多模态语义的解码器;S4、训练模型,分析细粒度情感。本发明将预训练阶段...
- 慕杰徐健张婧蒋馥阳孙治政
- 城市化进程中失地农民权益保障中的政府责任
——以辽宁省失地农民问题为例
- 近年来,辽宁省城市化进程的加快直接推动了城市建设用地的扩张性需求。在耕地逐渐减少过程中,曾经依附于土地的农民正面临着从失地农民向城市市民身份和生活环境的转变。在目前社会保障体系尚不完善背景下,政府作为城市化的主要推动者,...
- 张婧
- 关键词:城市化失地农民权益保障政府责任
- 文献传递
- 基于Faster R-CNN-FFS模型的酒店场景图片的目标检测方法
- 本发明属于图像处理及自动化检测技术领域,涉及一种基于FasterR‑CNN‑FFS模型的酒店场景图片的目标检测方法,其包括构建训练集、验证集和测试集;训练Faster R‑CNN‑FFS目标检测模型;利用训练好的模型对测...
- 张婧徐健黄德根李金育
- 大数据治税对税收征管效率影响的研究
- 税收征管问题一直是各国关注的重点,信息技术的发展为税务数字化带来无限可能,我国也在不断从“以票治税”向“以数治税”迈进。从1994年的“金税一期”到现阶段的“金税四期”试点,电子税务的盛行不但降低了纳税人的应税成本还减少...
- 张婧
- 关键词:税收征管效率数字经济
- 基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的在线评论细粒度情感分析被引量:1
- 2023年
- 在电子商务迅速发展的背景下,在线评论所蕴含的商业价值日益凸显.从在线评论中提取用户关于产品的评价和情感的研究,已经开始从句子级或篇章级的粗粒度情感分析转向属性级的细粒度情感分析.但当前细粒度情感分析方法在情感要素识别任务中存在不能同时解决一词多义、上下文语义信息不全以及标签约束关系缺失等突出问题,且面向属性的情感强度量化方法未充分考虑语法信息.对此,本文提出一种基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的在线评论细粒度情感分析方法,该方法可以有效解决上述问题,更加准确地识别评论中用户评价的产品或服务属性,并结合情感三元组和语法信息有效地量化用户在评论中反馈的情感强度.为了检验所提方法的效果,本文在酒店评论数据、美团外卖评论数据、CLUENER2020等多个领域的数据集上进行对比实验与消融实验.实验结果表明,与已有经典模型相比,本文所提基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的情感要素识别方法在多个数据集上均获得了最佳F1值,且本文所提情感强度量化方法更加精细,能更好地契合人类情感的连续性.此外,消融实验进一步表明融合模型的每个结构都具有重要性.
- 徐健张婧宋玲钰高原源