联合对话行为识别与情感分类的多任务网络

情感分类与对话行为识别任务常被用在对话系统中联合建模,这种联合建模的方法能够挖掘出对话文本的跨任务隐藏交互信息,提高情感分类与对话行为识别的准确性。然而,在两个任务联合建模时,对话文本有上下文信息和跨任务交互信息,对这两种信息与模型预测准确度之间的关系进行研究,需要将这两种信息协同建模,在过去的研究中对这两种信息的利用并不充分,为解决该问题提出多任务图注意力网络（multi-task graph attention network,MGAT）,并且以其为核心模块搭建了多任务协同图注意力网络（multi-task synergic graph attention network,MSGAT）,该模型将上下文信息与跨任务信息联合建模,同时完成情感分类与对话行为识别任务。利用两个公开数据集实验,得到了良好的效果,并且对联合模型与预训练模型组合进行了研究。     

两线制多路远传温度监测仪设计与应用

两线制多路远传温度监测仪主要用于多点温度的监测,介绍了利用两线制输出回路供电方式组成多路远传温度监测仪的设计方法,通过方案对比,重点阐述了两线制的优点,以及以MSP430单片机为核心的硬件设计,阐述了相关的硬件和DCS组态的设计方法。采用这种测量方案,只需两根导线,便可实现多点温度的监测。具有高性能、低价格、智能型、抗干扰、两线制信号传输、现场显示LED、防水、防尘等满足现场安装的要求,为多点温度的监测提供了一个新的途径。     

浅谈制定企业产品标准的几点体会

本文主要介绍了制定企业产品标准要注意的几个重要问题。     

园林有机废弃物堆肥处理技术及堆肥产品的应用

城市风景园林是城市生态系统中的还原组织,为较好发挥城市绿化生态环境作用,需对园林有机废弃物进行合理有效的处置.介绍了园林有机废弃物堆肥处理技术、产品开发、应用效果和市场前景,认为堆肥是处理园林有机废弃物的有效途径,具有较好的社会效益和生态效益,可以为园林绿化行业发展循环经济提供一种实用模式.     

某开发区净水厂扩建工程新建清水池基础方案比选

本文结合实例介绍了扩建工程中新建与原有构筑物相邻的设计思路与施工方法,显示了基础设计方案与处理方式对保证工程安全性的重要作用,为今后类似的工程设计积累了经验。     

面向方面的自适应跨度特征的细粒度意见元组提取

面向方面的细粒度意见提取（AFOE）以意见对的形式从评论中提取方面词和意见词,或在此基础上再提取方面词的情感极性形成意见三元组。针对现有研究方法忽略了意见对与上下文相关性的问题,提出一种面向方面的自适应跨度特征的网格标记方案（ASF-GTS）模型。首先,利用BERT(Bidirectional Encode Representation from Transformers)模型获得句子的特征表示;然后,采用自适应跨度特征（ASF）方法加强意见对与局部上下文的联系;其次,通过网格标记方案（GTS）将意见对提取（OPE）转化为统一的网格标记任务;最后,使用特定的解码策略生成对应的意见对或意见三元组。在适用于意见元组提取任务的四个AFOE基准数据集上进行实验,结果表明,与GTS-BERT(Grid Tagging Scheme-BERT)模型相比,所提模型在意见对和意见三元组任务上的F1值分别提高了2.42%～7.30%和2.62%～6.61%。所提模型能够有效保留意见对与上下文的情感联系,更精确地提取意见对及其情感极性。     

兆瓦级双馈风力发电机定子温度场有限元计算

文章在论述兆瓦级双馈风力发电机基本结构的基础上,利用有限元法建立了发电机定子有限元计算模型,给出了相应的热性能参数计算方法;应用有限元分析软件Ansys对发电机的定子温度场进行了仿真计算,通过试验与仿真结果的对比分析,表明了有限元模型和仿真方法的正确性和可行性。     

融合多窗口局部信息的方面级情感分析模型

针对目前方面级情感分析（ABSA）模型过多依赖关系较为稀疏的句法依赖树学习特征表示，导致模型学习局部信息能力不足的问题，提出了一种融合多窗口局部信息的ABSA模型MWGAT(combining Multi-Window local information and Graph ATtention network)。首先，通过多窗口局部特征学习机制学习局部上下文特征，并挖掘文本包含的潜在局部信息；其次，采用能够较好理解依赖树的图注意力网络（GAT）学习句法依赖树所表示的语法结构信息，并生成语法感知的上下文特征；最后，将这两种表示不同语义信息的特征融合，形成既包含句法依赖树的语法信息又包含局部信息的特征表示，从而便于分类器高效判别方面词的情感极性。在Restaurant、Laptop和Twitter这3个公开数据集上进行实验，结果表明与结合了句法依赖树的T-GCN(Type-aware Graph Convolutional Network)模型相比，所提模型的Macro-F1分数分别提高了2.48%、2.37%和0.32%。可见，所提模型能够有效挖掘潜在的局部信息，并更为精确地预测方面词的...