面向方面级别情感分析的端到端多跳记忆网络

方面情感分析是指分析语句中目标方面项的情感极性,但目前较少研究语句中邻近方面项间依赖关系对情感分类的影响。基于此,针对方面情感分析提出一个结合基于注意力机制的双向LSTM和多跳端到端记忆网络的方面情感分类模型。首先利用Bi-LSTM的序列学习能力,并引入注意力机制来得到语义向量表示;然后用多跳记忆网络来对目标方面项和语句中其余方面项间相关性进行建模构建深层的情感分类特征向量,输入到softmax函数得到最终的情感极性分类结果。该模型在SemEval 2014任务中的restaurant和laptop两个数据集和一组公开的Twitter数据集上进行实验,在三个数据集上的分类准确率都有所提高。实验结果表明,该模型对方面级别情感分类的有效性和考虑方面间依赖关系对于情感分类是有益的。     

分质供水在我厂的应用

概述了原水处理存在的问题及根据不同用户对水质的要求采用软化水工艺和除盐水工艺进行水质处理,实现分质供水,并介绍使用情况和所取得的效果。     

基于串口自定义协议传输文件的设计

为了利用串口准确高效地传输文件,文中采用了自定义协议封装数据帧的方式来实现这一目的。首先将文件发送分成3个过程,发送文件名和发送文件大小、发送文件内容以及发送文件结束确认。针对每一过程设计不同的数据帧结构,通过帧结构中的命令字来区分发送过程的不同阶段。线路受干扰可能出现传输数据丢失,线路故障将影响数据正常发送,采用定时器实时检测传输状态的模式提高数据发送过程的容错性,及时纠正发送过程中的错误,保证数据准且高效地传输。封装数据前对数据部分逐一字节进行对比,发现帧头帧尾关键字进行替换,保证了发送数据中关键字的唯一。结果表明,利用自定义数据帧结构封装数据通过串口进行发送,定时器模式及时纠正数据传输过程中的错误,高效准确地完成了文件的传输。