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针对简单的循环神经网络(RNN)无法长时间记忆信息和单一的卷积神经网络(CNN)缺乏捕获文本上下文语义的能力的问题,为提升文本分类的准确率,提出一种门控循环单元(GRU)和胶囊特征融合的情感分析模型G-Caps。首先通过GRU捕捉文本的上下文全局特征,获得整体标量信息;其次在初始胶囊层将捕获的信息通过动态路由算法进行迭代,获取到表示文本整体属性的向量化的特征信息;最后在主胶囊部分进行特征间的组合以求获得更准确的文本属性,并根据各个特征的强度大小分析文本的情感极性。在基准数据集MR上进行的实验的结果表明,与初始卷积滤波器的CNN(CNN+INI)和批判学习的CNN(CL_CNN)方法相比,G-Caps的分类准确率分别提升了3.1个百分点和0.5个百分点。由此可见,G-Caps模型有效地提高了实际应用中文本情感分析的准确性。 相似文献
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从宏观和微观两方面分析了丝状菌性污泥的膨胀机理 ,就目前提出的众多假说中的表面积 /体积假说和选择性原则作了进一步的阐述 ,解释了丝状菌性污泥的膨胀问题 相似文献
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采用生活污水启动以升流式反应系统实现的UCT工艺系统.研究了启动过程中系统对COD、NH4+-N、NO3+-N、NO2+-N、PO43+-P等指标去除率及出水质量浓度的变化情况,试验结果表明,UCT工艺稳定运行后,系统对COD的去除率达到85%以上;对NH4+-N去除率可达到97%以上,甚至有时去除率达到100%,NH4+-N零排放;对TN的去除率稳定在75%左右;对PO43+-P的去除率达到为80%.除总磷只达到一级B标准外,试验出水的水质指标均能满足城镇污水处理厂污染物排放标准(GB 18918 - 2002)中一级A的要求. 相似文献
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