基于用户与产品信息和图卷积网络的情感分类研究

在评论情感分析的研究中,和评论相关的用户与产品信息对于提高情感分类的准确率有很大的帮助.为了能够有效地利用产品和用户信息,并构建产品和用户信息与评论之间的关联,该文提出一种基于图网络的模型,将产品与用户信息和评论之间的关系构建为一个图,并基于图卷积网络模型学习产品与用户信息对评论的影响,从而提升评论情感分类的准确率.在...     

融合掩码机制的图卷积文本分类模型

图卷积神经网络在文本分类领域受到广泛关注,但同时存在过平滑的问题。此外,现有研究中掩码机制是在文本结构上进行融合,可能并不完全适用于基于图卷积神经网络的文本分类方法。因此,该文针对图结构提出了融合掩码机制的图卷积神经网络MaskGCN,直接将掩码机制引入文本图结构,并采用全局共享矩阵动态构建文本级别的多粒度文本图。在THUCNews、今日头条和SougoCS数据集上的实验表明,该文模型在有效抑制过平滑的同时,相比于其他文本分类模型取得了较优的结果。     

用于方面情感分析的结合图卷积神经网络的注意力模型

特定方面情感分析旨在自动识别同一句子中不同方面的情感极性。在现有方法中,结合注意力机制的循环神经网络模型在特定方面情感分析任务中取得了较好的效果,但是大多都忽略了句子的句法特征。因此,该文提出一种结合图卷积神经网络的注意力网络(GCN-aware Attention Networks, GCAN)模型。首先通过长短时记忆网络获取句子的序列信息,并利用图卷积神经网络来捕获语义特征,然后提出两种特征融合方式,得到基于序列信息和语义特征的特定方面表示。在此基础上,引入双向注意力机制处理特定方面包含多个单词的情况,进而获得更精准的基于特定方面的上下文表示。与ASGCN模型相比,该方法在Twitter数据集和SemEval14/15数据集上的分类准确率分别提升了0.34%、0.94%、1.43%和1.23%,F₁值分别提升了0.53%、1.55%、1.60%和2.54%,验证了GCAN的有效性。     

图卷积神经网络结合注意力机制的机器翻译方法研究

目前一般基于RNN (Recurrent Neural Network)框架下的编码器-解码器翻译模型不能有效挖掘翻译文章中句子的语义以及文本序列等为,因此,研究将图卷积神经网络结合注意力机制对机器翻译,提高翻译准确度的同时保证文章整体性与语义连贯性。实验结果表示,研究模型改变传统编码方式后可以减少维度与参数,在保留源语言文本的整体特征之外,强调了局部特征的强弱关联。通过数据集实证分析后模型的各项指标表现良好,进行长句翻译时,研究模型的Bleu得分提高2.5分,进行篇幅文章翻译时的语义表达准确度达到96%以上,源语句翻译效果优秀,凸显出整体语篇翻译的能力。     

基于多图卷积神经网络和注意力机制的学术新星预测方法

从学术新人中发掘出有潜力的学术新星能够为人才引进、项目评审和专家库构建等任务提供决策支持,具有重要的研究意义与应用价值,因此受到学术界的广泛关注。然而现有的学术新星预测方法并没有将学者的合作关系和个体属性信息进行有机结合,导致准确率低下。为解决上述问题,提出了一种基于多图卷积神经网络与注意力机制的学术新星预测方法MGCNA。综合考虑了合作网络与相似网络,基于2种网络使用图卷积神经网络学习作者的特征表示,再利用注意力机制进行信息融合,从而预测潜力较高的学术新星。最后在来自ArnetMiner平台的真实数据集上进行了实验,实验结果表明了MGCNA在预测学术新星任务上的有效性。     

自适应融合邻域聚合和邻域交互的图卷积网络

图表示学习是在保持图中节点性质不变的前提下,获取节点的低维表示向量,为下游任务提供有效的数据支持。现有图表示学习算法大多关注于聚合邻域特征,对于挖掘其他非线性信息关注不足。针对这一问题,提出了自适应融合邻域聚合和邻域交互的图卷积网络AFAI-GCN。首先,采用双通道图卷积网络建模邻域聚合,并利用生成的嵌入表示计算邻域交互项来补充算法学习的信息;然后,结合注意力机制构建自适应融合模块,增加对重要信息的关注,提高融合信息项的任务相关性;最后,通过信息一致性约束和差异性约束增强节点特征一致性和嵌入表示差异性。在三个公共引文数据集上进行了节点分类和可视化任务,结果显示,AFAI-GCN与图卷积网络（GCN）、邻域聚合和交互图卷积网络（AIR-GCN）等算法相比,在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上分类准确率分别提高了1.0～1.6个百分点、1.1～2.4个百分点和0.3～0.9个百分点;在可视化任务中团簇内聚合程度更高,不同的团簇边界更清晰;算法学习过程中收敛速度更快,准确率曲线更平滑。实验结果表明该框架较好地提升了基准算法的性能。     

基于图卷积网络的特定方面情感分析

方面级情感分析是细粒度情感分析的一个基本子任务,旨在预测文本中给定方面或实体的情感极性。语义信息、句法信息及其交互信息对于方面级情感分析是极其重要的。该文提出一种基于图卷积和注意力的网络模型(CA-GCN)。该模型主要分为两部分,一是将卷积神经网络结合双向LSTM获取的丰富特征表示与图卷积神经网络掩码得到的方面特征表示进行融合;二是采用两个多头交互注意力融合方面、上下文和经图卷积神经网络得到的特征信息,而后接入多头自注意力来学习信息交互后句子内部的词依赖关系。与ASGCN模型相比,该模型在三个基准数据集(Twitter、Lap14和Rest14)上准确率分别提升1.06%、1.62%和0.95%,F₁值分别提升1.07%、2.60%和1.98%。     

结合图卷积的深层神经网络用于文本分类

随着图卷积网络的发展,图卷积网络已经应用到很多任务中,其中就包含文本分类任务.通过将文本数据表示成图数据,进而在图上应用图卷积,从而捕获文本的结构信息和单词间的长距离依赖关系获得了良好的分类效果.但将文本建模成图模型后,图卷积网络面临着文本上下文语义信息和局部特征信息表示不充分的问题.提出一种新的模型,利用双向长短时记...     

松耦合图卷积文本分类网络

文本分类任务是自然语言处理领域内一个重要的研究问题.近年来,因处理复杂网络结构的出色能力,图神经网络模型(Graph Neural Network,GNN)受到广泛关注并被引入到文本分类任务中.在之前的研究中,基于图卷积网络(Graph Convolu-tional Neural Network,GCN)的分类模型使用...     

GCN-PU:基于图卷积网络的PU文本分类算法

针对PU（Positive and Unlabeled）文本分类问题,提出了一种基于图卷积网络的PU文本分类算法（GCN-PU）,基本思想是给未标注样本加以不同的损失权重。将未标注样本全部视为负类样本,用以训练基于卷积神经网络的文本分类器;取卷积神经网络的倒数第二层的向量为文本的特征向量,以及对应的类别概率,作为图卷积网络的输入;利用图卷积网络得出的类别概率计算每个未标注样本的损失权重,重新训练文本分类器。不断重复上述三个步骤,直到算法参数稳定。在公开数据集20newsgroup上的实验结果表明,GCN-PU算法优于现有的方法,尤其在正类样本较少的情况下。     

基于图卷积记忆网络的方面级情感分类

在方面级情感分类中,常用的方法是用卷积神经网络或循环神经网络提取特征,利用注意力权重获取序列中不同词汇的重要程度.但此类方法未能很好地利用文本的句法信息,导致模型不能准确地在评价词与方面词之间建立联系.该文提出一种图卷积神经记忆网络模型(MemGCN)来解决此依赖问题.首先通过记忆网络存储文本表示与辅助信息,然后利用基...     

基于Fg-CarNet的车辆型号精细分类研究

车辆型号识别在智能交通系统、涉车刑侦案件侦破等方面具有十分重要的应用前景.针对车辆型号种类繁多、部分型号区分度小等带来的车辆型号精细分类困难的问题,采用车辆正脸图像为数据源,提出一种多分支多维度特征融合的卷积神经网络模型Fg-CarNet（Convolutional neural networks for car fine-grained classification,Fg-CarNet）.该模型根据车正脸图像特征分布特点,将其分为上下两部分并行进行特征提取,并对网络中间层产生的特征进行两个维度的融合,以提取有区分度的特征,提高特征表达能力,通过使用小卷积核以及全局均值池化,使在网络分类准确度提高的同时降低了网络模型参数大小.在CompCars数据集上进行验证,实验结果表明,Fg-CarNet提取的车辆特征在保证网络模型参数最小的同时,车辆型号识别率达到最高,实现了最好的分类效果.     

结合卷积神经网络与OpenCV的人脸表情识别

针对实时人脸表情识别模型训练慢、识别速度慢的问题,提出一种OpenCV和卷积神经网络结合进行实时表情识别的方法.人脸表情是多个局部区域特征的集合,而卷积神经网络提取出的特征能更多地关注局部,因此采取卷积神经网络的方式进行模型的训练.所提网络在全连接层中加入了Dropout,能有效预防过拟合现象的发生,并且提升模型泛化能...     

基于交互注意力图卷积网络的方面情感分类

基于方面的情感分类任务旨在识别句子中给定方面词的情感倾向性.以往的方法大多基于长短时记忆网络和注意力机制,这种做法在很大程度上仅依赖于建模句子中的方面词与其上下文的语义相关性,但忽略了句中的语法信息.针对这种缺陷,提出了一种交互注意力的图卷积网络,同时建模了句中单词的语义相关性和语法相关性.首先使用双向长短时记忆网络来...     

结合注意力机制与图卷积网络的汉语复句关系识别

复句的关系识别是为了区分句子语义关系的类别,是自然语言处理(NLP)中必不可少的基础研究任务。现有研究无法使机器在表层判别缺少显式句间连接词句子的语义关系类型。该文将Attention机制与图卷积神经网络(GCN)相结合应用到汉语复句语义关系识别中,通过BERT预训练模型获取单句词向量,输入到Bi-LSTM获取句子位置表示,经Attention机制得到各位置间权重构建图网络以捕获句子间的语义信息,通过图卷积抽取深层的关联信息。该文的方法对缺少显式句间连接词句子的关系识别达到了较好的识别效果,为进一步研究计算机自动分析、识别处理复句的基本方法奠定基础。实验结果表明,在汉语复句语料库(CCCS)和汉语篇章树库(CDTB)数据集上,与先前最好的模型相比,其准确率分别为77.3%和75.7%,提升约1.6%,宏平均F₁值分别为76.2%和74.4%,提升约2.1%,说明了该文方法的有效性。     

基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法

垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一,可以有效地提高资源回收利用效率,进一步减轻环境污染带来的危害.随着现代工业逐步智能化,传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求.本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型(Garbage Classification Network, GCNet).通过构建注意力机制,模型完成局部和全局的特征提取,能够获取到更加完善、有效的特征信息;同时,通过特征融合机制,将不同层级、尺寸的特征进行融合,更加有效地利用特征,避免梯度消失现象.实验结果证明, GCNet在相关垃圾分类数据集上取得了优异的结果,能够有效地提高垃圾识别精度.     

基于跨语言图神经网络模型的属性级情感分类

目前,在属性级情感分类任务上较为成熟的有标注数据集均为英文数据集,而有标注的中文数据集较少.为了能够更好地利用规模庞大但却缺乏成熟标注数据的中文语言数据集,针对跨语言属性级情感分类任务进行了研究.在跨语言属性级情感分类中,一个核心问题为如何构建不同语言的文本之间的联系.针对该问题,在传统的单语言情感分类模型的基础上,使用图神经网络模型对跨语言词-词、词-句之间的关系信息进行建模,从而有效地刻画两种语言数据集之间的联系.通过构建单语词-句之间的联系和双语词-句之间的联系,将不同语言的文本关联起来,并利用图神经网络进行建模,从而实现利用英文数据集预测中文数据集的跨语言神经网络模型.实验结果表明：相较于其他基线模型,所提出的模型在F1值指标上有着较大的提升,从而说明使用图神经网络建立的模型能够有效地应用于跨语言的应用场.     

面向去中心化双重差分隐私的谱图卷积神经网络

图卷积神经网络是一种面向多任务且应用广泛的深度学习模型。文章研究了去中心化场景中谱域图卷积神经网络节点关系信息和节点特征信息的保护问题,提出双重差分隐私保护机制下的谱图卷积神经网络DDPSGCN。在给定隐私预算总额的条件下对拉普拉斯机制和高斯机制进行隐私预算分配,并通过隐私损失和Chernoff界理论进行参数估计。在两大分布噪声扰动作用基于不同图数据信息的隐私保护下,文章提出基于区块链去中心化差分隐私处理机制的图卷积神经网络训练算法。实验表明文章采用的去中心化双重差分隐私机制,能够在半监督节点分类任务准确率下降1%以内的前提下确保原始数据隐私不泄露,相较于单隐私保护机制有着更高的隐私保护效率和更强的对抗攻击鲁棒性。