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方面级意见挖掘的任务通常包括从客户评论中抽取产品的特征、与产品特征相关联的观点词识别以及观点的极性判断三个方面。围绕如何实现中文评论的方面级意见挖掘问题,提出了利用条件随机场实现中文评论的方面级意见挖掘的四个主要步骤:数据预处理、训练集准备、为条件随机场模型定义学习函数、应用模型标注新的评论数据。在此基础上,通过以五种实际产品的中文评论语料为数据集,对该方法进行了数据实验。实验结果表明,该方法针对不同类型观点元素的抽取在评估性能指标上大部分达到或超过80%。为了进一步验证所提出方法的有效性,将研究结果进行了差异显著性检验。结果显示,用CRF对中文评论进行方面级意见挖掘和对英文评论的方面意见挖掘的性能差异不大。最后,比较了三种不同方法的方面抽取精度和情感分类精度,实验结果表明,CRF方法优于词典化的隐马尔可夫模型和关联规则挖掘方法。 相似文献
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为压缩一致性规划的状态空间,并加快一致性规划的求解速度,将常量引入到一致性规划中,定义一致性规划中的常量,形成新的知识表示“多值一致性规划任务”,定义多值一致性规划动作模型,提出一致性规划常量合成方法,给出一致性规划常量合成算法.该方法利用常量的特性在所有初始世界状态和所有实例动作中猜测、验证常量.理论分析和实验结果表明该算法能合成正确的一致性规划常量,生成多值一致性规划任务.为说明一致性规划常量的应用效果,把生成的多值一致性规划任务与规划解重用启发式结合求一致性规划解,并与规划系统CFF进行对比实验.实验结果表明求解质量和效率较高. 相似文献
3.
针对传统卷积神经网络(CNN)同层神经元之间信息不能互传,无法充分利用同一层次上的特征信息,以及无法提取长距离上下文相关特征的问题.该文针对中文文本,提出字符级联合网络特征融合的模型进行情感分析,在字符级的基础上采用BiGRU和CNN-BiGRU并行的联合网络提取特征,利用CNN的强学习能力提取深层次特征,再利用双向门限循环神经网络(BiGRU)进行深度学习,加强模型对特征的学习能力.另一方面,利用BiGRU提取上下文相关的特征,丰富特征信息.最后在单方面上引入注意力机制进行特征权重分配,降低噪声干扰.在数据集上进行多组对比实验,该方法取得92.36%的F1值,结果表明本文提出的模型能有效的提高文本分类的准确率. 相似文献
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基于延迟部分推理的快速前向规划系统 总被引:1,自引:0,他引:1
根据动作组件诱发关系的存在和抵制计算的必要性,提出一个计算松弛规划解的新方法——延迟部分推理.该方法在考虑动作删除效果的假定下,构造不包含任何互斥关系的组件规划图,通过定义"松弛诱发"关系预测后续规划过程中可能出现的组件诱发现象,在松弛规划解提取阶段判断动作组件间的"松弛诱发"关系并选择抵制动作避免可能发生的消极作用.基于延迟部分推理方法定义了新的启发式函数和剪枝策略,设计了规划系统FFc并在多个国际通用的测试域上进行实验.结果表明,FFc较之Fast-Forward在求解效率和求解质量方面都有显著的提高. 相似文献
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针对传统卷积神经网络(CNN)缺乏句子体系特征的表示,以及传统双向门限循环神经网络(BiGRU)缺乏提取深层次特征能力。以中文文本为研究对象,在字符级词向量的基础上提出双通道的CNN-BiGRU复合网络,同时引入注意力机制的模型进行情感分析。首先,在单通道上利用CNN提取深层次短语特征,利用BiGRU提取全局特征的能力深度学习短语体系特征,从而得到句子体系的特征表示;再通过增加注意力层进行有效特征筛选;最后,采用双通道结构的复合网络,丰富了特征信息,加强了模型的特征学习能力。在数据集上进行多组对比实验,该方法取得92.73%的◢F◣1值结果优于对照组,说明了提出的模型能有效地提高文本分类的准确率。同时在单句测试上量化出模型优势,且实现了模型的实际应用能力。 相似文献
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人工智能课程主要教学内容是符号主义学派的成果,然而,由于符号主义学派研究成果在国内的应用不够广泛,学生对该门课程的价值缺少直观感受,进而出现学习兴趣不足的现象。针对此问题,文章提出利用符号主义学派的前沿技术——命题可满足技术与自动规划技术,帮助学生建立对人工智能课程内容的认可,激发其探索与应用符号主义人工智能学派成果的兴趣。 相似文献
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基于扩展规则的模型计数与智能规划方法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出命题扩展规则方法ER的一种高效实现.在此基础上,研究了扩展规则方法在3个领域的应用:提出一次性求解一系列相近SAT问题的快速算法nER;提出基于扩展规则的模型计数算法 相似文献
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国内外相关研究表明界标知识的三种应用角度为:设计问题分解方法、设计启发函数和设计约束传播机制.利用界标知识设计的可纳启发函数与最优松弛估计的相对误差能降低到2.5%;利用界标知识设计的经典规划启发函数对搜索算法的引导能力优于之前的启发函数;利用界标知识设计的时态规划启发函数能使规划系统得到更高质量的规划解;将界标知识转化为命题逻辑子句能在大规模困难问题上提高可满足性判定算法的求解效率.因此,界标知识在时态规划启发函数设计和基于动作序列空间的规划方法上的应用值得深入研究. 相似文献
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将规划系统Conformant Fast-Forward从单目标规划扩展到基于析取目标的不确定规划,设计并实现了新的规划系统Conformant-FF-d.Conformant-FF-d的新功能主要包括:目标状态判断、可达性分析和启发函数.提出一种利用SAT技术进行目标状态判断的高效方法;提出析取目标条件下信念状态的可达性分析方法,有效地删除无法到达目标的信念状态,进而缩小了搜索空间的规模;设计了适用于析取目标的启发函数,有效地指导搜索算法向更有希望到达目标的方向进行.在国际规划竞赛的问题域上对Conformant-FF-d和先进的规划系统POND进行测试和对比分析,实验结果表明:ConformantFF-d的求解效率高而且具有较好的可扩展性. 相似文献