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面向目标的情感分析是细粒度情感分析的重要任务之一,旨在预测句子中给定目标实体的情感极性.当前大多数研究方法忽略了句法结构信息,在情感判别时往往会关注无关词汇,从而使分类性能下降.为此,设计了一种新的引入句法结构的模型,该模型利用双向预训练编码器和作用于依存句法树的图卷积网络分别捕获文本的上下文信息和句法结构信息,并使用多头注意力机制进行信息聚合得到目标的情感分类表征.此外,还将该模型与现有的领域自适应方法相结合,同时向模型中引入领域知识和句法结构知识,进一步提升了模型效果.在几个常用的标准数据集上的实验结果表明了上述模型的有效性. 相似文献
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针对分布式存储系统中数据被访问频率的不同,提出一种基于哈夫曼树的可变重复度的异构部分重复(HVFR)码,将不同访问频率的数据块作为哈夫曼树带有确定权值的叶子节点,构造哈夫曼树并确定数据块的重复度,利用成对平衡设计构造异构部分的重复码,能够提高热数据的并行访问速度和系统存储效率. 性能分析和实验结果表明,与里所码以及简单再生码相比,HVFR码可以显著减少故障节点的修复时间及修复局部性,提高热数据的并行访问速度,达到负载均衡,且计算复杂度低. 相似文献
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传统的逆向路径转发的路由效率是O(N),基于事件空间划分的贪婪路由技术将效率提高到O(N1/d).在此基础上,采用祖先队列的路由数据结构,建立虚拟层叠网络中不同路由域之间的相邻关系,并通过祖先队列记录域间代理的相邻关系,实现了分层分路由域的代理之间的分级跨跳路由,称为Spanhop路由.通过性能分析表明,使用该路由算法,路由的平均路径减少到O(ln N),同时取消了事件空间维度d对路由效率的影响.这种方法通过增加少量的存储代价,提高了在大规模的面向广域网的发布订阅系统当中的路由效率. 相似文献
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电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节,,如何运用这些数据提高电力管理工作的智能化水平已经成为相关电力环节十分重要的研究课题之一。但现有电力大数据中用到的聚类方法却不能发现任意形状的数据集聚类类别(即类簇),这影响了电力大数据在应用中的计算精度与计算时长。因此提出了一种新的算法,即使用局部密度峰值和基于共享邻点的距离,更好地结合了密度与距离的关系,表示出数据之间的差异。使用局部密度峰值并用基于共享邻点的距离来构造最小生成树,然后重复切割最长的边,直到找到给定数量的簇。在电力大数据应用上的实验结果表明,该算法在具有良好的效果。 相似文献
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北方供暖地区存在大量热电联产机组,其"以热定电"的运行特性限制了机组调峰能力.同时,随着我国能源替代的提出以及风电的快速发展,建立包含风电的电热综合能源系统是降低电热耦合以及系统运行成本的重要手段.因此,建立电热综合能源系统模型,在满足用户电热负荷需求的基础上,综合考虑风电不确定性以及系统动态过程中的经济性,提出一种基于情景树结构的随机经济模型预测控制策略.为了降低风电功率随机性干扰和风电功率变化难以描述的问题,提出采用一种改进的非线性变换方法建立风电功率非高斯分布模型,在此基础上建立基于情景树结构的风电功率变化显式表达结构,在保证鲁棒性的同时降低了优化过程中风电随机性的干扰.最后,通过累计节约成本的复合单步增长率指标验证所提策略的有效性. 相似文献
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