Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同，因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时，考虑到Title和上下文信息，提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT，实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度，考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响；根据加权TextRank算法思想，在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句；计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验，实验结果表明，该SKTT方法性能明显优于Baseline，具有高效性。     

绿色混凝土的前景与应用探析

随着经济与社会的高速发展,近几十年来,我国在建设工程领域取得了不小的成就。作为最常见的工程建设材料——混凝土,其绿色化、清洁化是满足工程建设领域可持续发展的必然要求,即在满足混凝土既定的力学和耐久度等安全要求外,还应一定程度上满足环保的需要。文章将简要阐述绿色混凝土在国内外发展的历史与绿色混凝土的类别、材料在应用过程中存在的问题及对策。     

底层电影人物的情感表达研究——基于《无名之辈》的分析

社会转型的大背景下,利益分配失衡、贫富差距扩大致使社会阶层流动固化。从乡村流向城市,生活在社会边缘的青年群体是当下底层群体生活境况的缩影。《无名之辈》将保安、劫匪、残疾人、按摩女、无业游民等具有代表性的底层人物的命运交织演绎,呈现了一场因离奇盗窃案而引发的荒诞闹剧。以共情理论为学术视角,分析《无名之辈》对观众传达底层情感的电影符号元素,以及观众在接触电影所传达的情感符号而激发内心的情感联动过程。最后基于影片表达的底层情感,分析电影镜像反映底层群体阶层突围的情感价值。     

基于TextRank和字符级卷积神经网络的小学作文素材自动分类模型研究

随着教育技术与信息技术的融合,实现面向小学生的语文写作自动辅助成为可能。快速自动地进行范文素材的分类入库是实现写作自动辅助的关键。作文素材语义信息丰富、种类较多,若采用现有方法进行自动分类入库操作往往难以取得好的效果。因此,在分析小学作文的类别特征并构建了一个数据集的基础上,提出基于TextRank和字符级卷积神经网络的小学作文自动分类模型。运用基于TextRank的关键句提取模型为范文素材,去除部分冗余的语义信息。应用word embedding对数据集进行文本表示,并将其作为卷积神经网络的输入。通过不断地迭代训练和测试,最终实现了该模型。实验表明了该方法对于作文分类任务能显著地提高分类的性能。     

个性化高校新闻分类推荐的应用研究

随着信息化和数字化时代的到来,大数据广泛渗入到各个领域。信息过载使得用户无法快速、准确地获取个人最关注的内容,这严重影响了浏览页面时的用户体验。为了能精准地进行分类推荐,对新闻分类和推荐方法进行细致的研究,进而提出一种能够进行精准分类,准确获取信息的推荐方法。利用爬虫技术获取真实的高校新闻数据;采用基于肘部法则改进的K-means算法进行聚类分析;结合用户注册时选定的兴趣标签,利用基于内容与协同过滤组合的推荐策略,针对不同用户的需求进行个性化推荐;以列表等形式将个性化的推荐结果展示给用户。根据高校的真实数据进行实验,结果表明,该算法能够有效地对高校师生的个性化服务需求进行处理,提高获取新闻时的高效性、准确性和智能性。     

基于主成分分析法和极限学习机的尿沉渣图像识别算法研究

针对尿沉渣中的有形成分进行检测和分析,提出结合主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)的识别和统计方法。该方法通过PCA对样本进行特征提取和降维后输入到ELM进行训练,根据训练得出的模型与未经PCA处理的样本训练的模型进行检测效果对比。实验结果表明,使用PCA处理后的样本训练得出的模型具有更高的识别准确度和稳定性,同时训练时间大幅减少。     

BIM技术在城市轨道交通工程设计中的研发与应用

文中介绍在城市轨道交通工程设计阶段的主要研发成果和工程项目的应用情况,重点介绍企业标准《城市轨道交通工程信息模型设计应用标准》的总体研发情况以及分类编码标准和交付标准的编制方法和原则。介绍了基于Revit平台自主研发的三维辅助设计平台的主要功能以及复杂构件二次开发的技术路线,总结了BIM技术在城市轨道交通工程项目中的创新性应用亮点。阐述在城市轨道交通工程领域BIM研究的总体思路和进程,对相关研究与应用提供参考。     

基于多任务目标检测的条形码倾斜矫正算法研究

条形码识别技术在日常工作中发挥着巨大作用,尤其是在智能物流包裹分拣领域。该技术主要分为三个部分:条形码检测、矫正和译码。目前条形码检测和译码技术较为成熟,而在条形码倾斜矫正技术上研究效果一般。为提升条形码矫正效果,设计一种矫正算法。先对条形码倾斜程度进行分类,再进行角度回归,有效降低条形码矫正任务难度;并将该算法与单阶段检测器融合构成多任务目标检测算法,协同促进发挥检测和矫正的作用。实验表明:余弦距离角度损失函数更加适合角度回归任务,针对条形码倾斜程度分类有助于提升条形码矫正效果。与其他相关算法对比,该算法在矫正准确率、实际译码率和速度上均取得最优的效果。     

一种非平衡数据分类的过采样随机森林算法

在灾害天气、故障诊断、网络攻击和金融欺诈等领域经常存在不平衡的数据集。针对随机森林算法在非平衡数据集上表现的分类性能差的问题,提出一种新的过采样方法:SCSMOTE(Seed Center Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法。该算法的关键是在数据集的少数类样本中找出合适的候选样本,计算出候选样本的中心,在候选样本与样本中心之间产生新的少数类样本,实现了对合成少数类样本质量的控制。结合SCSMOTE算法与随机森林算法来处理非平衡数据集,通过在UCI数据集上对比实验结果表明,该算法有效提高了随机森林在非平衡数据集上的分类性能。