基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法

由于人类语言的复杂性，文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络（DBN）通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说，DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题，提出了一种半监督的情感分类算法，即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法（FSDBN）。首先使用特征选择方法（文档频率（DF）、信息增益（IG）、卡方统计（CHI）、互信息（MI））过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低；然后将特征选择的结果输入到DBN中，使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中，实验结果表明在酒店评论数据集上，FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%，在训练时间上比DBN缩短一半。     

茅台镇酱香型白酒酿造环境中真菌菌群多样性分析

采用高通量测序技术结合数理统计软件分析方法，系统研究茅台镇酱香型白酒不同酿造轮次生产环境中的真菌菌群结构及特征。7 个轮次中共检测到4 个真菌门、212 个真菌属。根据各菌门、属的相对丰度，子囊菌门（Ascomycota）和担子菌门（Basidiomycota）是茅台镇酱香型白酒酿造环节中各酿造轮次的优势菌门，节担菌属（Wallemia）、复膜孢酵母属（Saccharomycopsis）为各轮次绝对优势真菌属。不同轮次环境样品中真菌组成结构的相似度较高，但其各轮次标志性真菌属存在差异。7 个酿造轮次共有相同真菌属56 个，在各轮次占主导地位，特征性真菌属在各轮次当中相对丰度和占比较小但种类丰富。Ascomycota最强节点为德巴利酵母属（Debaryomyces），Basidiomycota最强节点为红酵母属（Rhodotorula）。本研究揭示了茅台镇酱香型白酒不同酿造轮次环境中真菌菌群结构及其特征，为深入研究酱香型白酒酿造机理以及对酿造环境中微生物结构的解析提供了参考依据。     

基于云计算的维吾尔文输入法的研究与实现

云计算技术在应用开发界引发了巨大的变化。从目前最领先的云计算技术入手,以云输入为例,研究输入法的联想实现,首次实现基于云计算的维吾尔文云输入法,弥补了该领域的空缺。在输入法的设计和实现过程中引入Ajax技术,JavaScript技术和XML数据库技术来解决相关数据的访问、存储和处理问题。     

依靠技术进步 推动机械工业节材工作

依靠技术进步　推动机械工业节材工作依英奇（机械工业部科技与质量监督司，北京１００８２３）主题词机械工业，技术管理，节材ＰｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅＳａｖｉｎｇｏｆＭａｔｅｒｉａｌｓｆｏｒＭａｃｈｉｎｅｒｙＩｎｄｕｓｔｒｙｂｙｔｈｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａ...     

转变观念 深化改革 推动机械工业标准化工作再上一个新台阶

一、机械工业标准化的作用 标准化是组织现代化生产的重要手段,是推行科学管理、提高经济技术效益和社会效益的重要措施。标准化的作用是多方面的,重点有三个方面的作用。 第一,标准化是机械工业发展的技术基础。机械工业是为国民经济各部门提供技术装备的产业。机械工业产品要满足各方面用户的需求,需要通过各种产品标准来作出技术规定,机械工业各专业内部的配套协作关系十分广泛复杂,需要制定实施标准来协调统一必要的技     

“八·五”期间的机电工业“工艺突破口”工作——坚持不懈,大中企业均见成效深入发展,“三位一体”齐上水平

本文是依英奇副司长在今年全国六大区机电工业工艺工作及省市机电工业工艺管理协会联络网会议上的讲话中的一部分,主要是阐述“八·五”期间工艺突破口工作的重点,其中特别讲到“工艺突破口”工作的深入发展以及工艺工作的长期性、艰巨性。     

基于多特征和深度神经网络的维吾尔文情感分类

针对传统机器学习的情感分类方法存在长距离依赖问题、深度学习存在忽略情感词库的弊端,提出了一种基于注意力机制与双向长短记忆网络和卷积神经网络模型相结合的维吾尔文情感分类方法。将多特征拼接向量作为双向长短记忆网络的输入捕获文本上下文信息,使用注意力机制和卷积网络获取文本隐藏情感特征信息,有效增强了对文本情感语义的捕获能力。实验结果表明,该方法在二分类和五分类情感数据集上的◢F◣▼1▽值相比于机器学习方法分别提高了5.59%和7.73%。