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针对双语微博情感分析方法稀缺且准确率低的问题,根据相同英文词汇在不同语境下对文本情感作用不同这一事实,提出基于注意力机制的双语文本情感分析神经网络模型。该模型使用双向循环神经网络模型学习文本的特征表示,并引入注意力机制,为文本不同词语赋予不同权重,得到融合特征后新的知识表示,从而实现双语文本情感识别。实验结果显示,与纯中文作为网络输入、纯英文作为网络输入和中英混合文本作为网络输入相比,注意力机制明显优于其他方法;与现有双语情感分析算法相比,该模型有效提升了情感分析的准确率。 相似文献
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应答式干扰机可有效干扰主动雷达导引头,使其偏离真实目标,降低杀伤概率.为了对抗应答式干扰,分析了掩护脉冲对导引头信号处理的影响.并在不影响导引头正常工作的前提下,针对工作于短存储模式下的应答式干扰机,仿真分析了采取增量消除前后掩护脉冲的抗干扰效果.仿真结果表明,对于不采用增量消除技术的干扰机,可在探测脉冲之前设计一个宽脉冲掩护信号或脉宽相同、频率不同的掩护信号;而对于采用增量消除的干扰机,只要掩护脉冲脉宽足够大即可达到抗干扰的目的. 相似文献
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