一种融合上下文特征的中文隐式情感分类模型

对网络上海量的文本数据进行情感分析,可以更好地挖掘网民行为规律、帮助决策机构了解舆情倾向和改善商家服务质量。在实际表达中,人们除了采用带有明显情感词的主观表达外,还采用含蓄的方式表达自己的主观倾向。带有显式情感词的文本情感分析作为自然语言处理领域的基础性研究任务,已经取得了丰富的研究成果。然而,针对隐式文本的情感分析技术还处于起步阶段。与显式情感分析任务相比,隐式情感分类任务更加困难。隐式表达文本具有中立性表达、缺乏情感词和上下文依赖的特点,使得传统的文本分类方法不再适用。针对以上问题,采用word2vec词嵌入技术提取文本特征,分别进行了基于TextCNN、LSTM和BiGRU分类模型的研究。在各个深度分类模型研究基础上,还进行了融合注意力机制的分类模型研究。针对隐式表达对上下文内容依赖的特点,设计了一种融合上下文语义特征和注意力机制的分类模型,增强了部分中立性隐式表达句的分类效果。最后在SMP2019公开数据集上进行了实验,取得了比上述几种基础深度网络模型与融合注意力机制分类模型更好的分类效果。     

粗异戊烯在炼油三套装置的加工总结

粗异戊烯产自浙石化50万t/a裂解C5分离装置,年产8.8万t/a,粗异戊烯经过加氢后可作为汽油、乙烯原料或与甲醇反应生成高纯度的异戊烯。浙石化粗异戊烯可通过石脑油加氢装置、汽油加氢装置、S-Zorb装置加工。在石脑油加氢装置加工时,粗异戊烯进入拔头油作为乙烯原料送乙烯,解决了粗异戊烯因烯烃含量高不能直接送乙烯加工的问题;在汽油加氢装置加工时,粗异戊烯作为轻汽油馏分送至汽油醚化装置与甲醇反应,增加了工艺附加值;在S-Zorb装置加工时,由于粗异戊烯中的二烯烃自聚,使原料/反应产物换热器管程堵塞,造成偏流及换热效果下降,不能长期加工。     

基于视觉方面注意力的图像文本情感分析模型

社交网络已经成为人们日常生活中不可分割的一部分,对社交媒体信息进行情感分析有助于了解人们在社交网站上的观点、态度和情绪。传统情感分析主要依赖文本内容,随着智能手机的兴起,网络上的信息逐渐多样化,除了文本内容,还包括图像。通过研究发现,在多数情况下,图像对文本有着支持增强作用,而不独立于文本来表达情感。文中提出了一种新颖的图像文本情感分析模型(LSTM-VistaNet),具体来说,LSTM-VistaNet模型未将图像信息作为直接输入,而是利用VGG16网络提取图像特征,进一步生成视觉方面注意力,赋予文档中核心句子更高的权重,得到基于视觉方面注意力的文档表示;此外,还使用LSTM模型对文本情感进行提取,得到基于文本的文档表示。最后,将两组分类结果进行融合,以获得最终的分类标签。在Yelp餐馆评论的数据集上,所提模型在精确度上达到了62.08%,比精度较高的模型BiGRU-mVGG提高了18.92%,验证了将视觉信息作为方面注意力辅助文本进行情感分类的有效性;比VistaNet模型提高了0.32%,验证了使用LSTM模型可以有效弥补VistaNet模型中图像无法完全覆盖文本的缺陷。