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社交网络作为社会生活不可或缺的一部分,针对其产生的文本数据进行情感分析已成为自然语言处理领域的一个研究热点。鉴于深度学习技术能够自动构建文本特征,人们已提出CNN(convolutional neural network)、BLSTM(bidirectional long short-term memory)等模型来解决文本情感分析问题,但还存在结构较为复杂或训练时间较长等问题,而BGRU(bidirectional gated recurrent unit)能记忆序列的上下文信息,并且结构较为简单,训练速度较快。提出一种基于BGRU的中文文本情感分析方法,首先将文本转换为词向量序列,然后利用BGRU获得文本的上下文情感特征,最后由分类器给出文本的情感倾向。在ChnSentiCorp语料上进行实验,该方法取得了90.61%的F1值,效果优于CNN和BLSTM等模型,并且训练速度是BLSTM的1.36倍。 相似文献
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景运革 《微电子学与计算机》2015,(2):47-51,55
目前粗糙集模型属性约简大多是基于静态信息系统,而实际决策表的数据信息都是动态变化的,为了有效地对这些数据集进行处理,在信息系统属性值粗化时,首先介绍了关系矩阵增量机制,提出了一种粗糙集增量式约简的矩阵方法并构造其相应的算法,最后,通过实例分析来说明属性约简的具体操作方法和算法的有效性与可行性. 相似文献
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延时反馈双环掺铒光纤激光器互注入系统中的混沌同步研究 总被引:1,自引:1,他引:0
分析了延时反馈双环掺铒光纤(EDF)激光器互注入 系统的动态特性,并引入一种量化时间序列复杂度的评 价方法——排列熵(PE,permutation entropy),对激光器输出状 态和混沌同步质量与复杂度的关系进行讨论。研究表明,通过调节反馈 延迟时间和反馈强度可控制系统的输出状态,使系统输出为周期态和混沌态,而且利用PE熵计算激光器 输出信号的复杂度相对于分岔图同样能直观准确的反映出系统动态行为;在激光器独立工作 情况下,输出 信号的混沌区域内夹杂有较多的周期态,而在互注入情况下,混沌区域增宽且较为平坦,同 时输出信号复 杂度的PE值较高,互注入系统有利于参数选择的范围和提高混沌通信系统的安全性;提 高注入强度可 得到高质量的混沌同步,两个激光器在同步和不同步时输出信号的复杂度是 不同的,可见 研究激光器输出信号的复杂度可成为分析混沌同步质量的一种参考。 相似文献
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为了解决集成学习模型Xgboost在二分类问题中少数类检出率低的问题,提出了基于梯度分布调节策略的改进的Xgboost算法——LCGHA-Xgboost。首先,通过定义损失贡献(LC)来模拟Xgboost算法中样本个体的损失量;而后,通过定义损失贡献密度(LCD)来衡量Xgboost算法中样本被正确分类的难易程度;最后,提出了梯度分布调节算法LCGHA,依据LCD动态调整样本个体的一阶梯度分布,间接地增大难分样本(主要存在于少数类中)的损失量,减小易分样本(主要存在于多数类中)的损失量,使Xgboost算法偏向对难分样本的学习。实验结果表明,与Xgboost、GBDT、随机森林(Random_Forest)这三大集成学习算法相比,LCGHA-Xgboost算法在多个UCI数据集上的召回率(Recall)值有5.4%~16.7%的提高,AUC值有0.94%~7.41%的提高;在垃圾网页数据集WebSpam-UK2007和DC2010数据集上所提算法的Recall值更是有44.4%~383.3%的提高,AUC值有5.8%~35.6%的提高。LCGHA-Xgboost算法可以有效提高对少数类的分类检出能力,减小少数类的分类错误率。 相似文献