基于LOTClass模型的弱监督中文短文本分类算法

基于全监督学习的文本分类算法需要使用大量的标签数据,而文本数据的标注任务耗时耗力且标注难度较大。针对上述问题,提出了一种基于LOTClass模型的弱监督中文短文本分类算法。首先,使用少量的标签数据构建类别种子词表;其次,使用类别种子词表指导训练中文伪标签生成模型,并使用该模型生成大量伪标签数据;最后,利用优质伪标签数据训练一个中文短文本分类模型。在THUCNews新闻标题数据集和论文标题数据集上进行实验,结果表明,该算法在仅使用少量标签数据的情况下,其性能优于主流的半监督分类算法,同时不逊于一般的全监督分类算法,为无标签数据分类任务提供了一种较好的解决方案。     

数码摄影的"暗房"艺术——《数字化图像加工》教学设计

教学设想 传统摄影的很多佳作除了构思上的独具匠心之外,实际上有些也经过了复杂的后期暗房处理.如今当我们用数码相机拍摄出来的作品不尽如人意时,我们已不再需要真正进入到暗房之中进行处理,只需通过计算机加工处理就完全能够达到甚至超过传统暗房处理的效果.     

数码摄影的“暗房”艺术——《数字化图像加工》教学设计

传统摄影的很多佳作除了构思上的独具匠心之外，实际上有些也经过了复杂的后期暗房处理。如今当我们用数码相机拍摄出来的作品不尽如人意时，我们已不再需要真正进入到暗房之中进行处理，只需通过计算机加工处理就完全能够达到甚至超过传统暗房处理的效果。这里的计算机处理我们就对应地称它为“数码暗房”，用好“数码暗房”也是对数码摄影作品进行艺术再创作的过程。在数码摄影已经逐步普及的今天，