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随着教育信息化建设的深入推进,教学系统中积累了海量的学生教学评价数据,这些数据蕴含了丰富的信息,亟待挖掘利用。为了挖掘学生教学评价中的情感倾向,为提高教学质量提供科学依据,文章提出了一种基于双通道深度记忆网络的深度学习模型,用于学生教学评价的方面级情感分析。在该模型中,设计了双通道策略以充分提取评语中隐含的局部特征和上下文依赖信息,并使用循环注意力机制提取与特定教学方面相关的情感信息以实现细粒度的方面级情感分析。通过在真实的教学评价数据集上进行实验,结果表明,所提出的方法能有效挖掘学生评价中关于不同教学方面的情感倾向,为教师和教学管理者了解并改进教学提供依据。 相似文献
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文本情感分析通过提取文本特征,根据文本中的情感倾向进行分类.研究表明,递归神经网络和卷积神经网络模型具有良好的性能.为提高文本情感分类性能,提出一种融合注意力和比较增强学习机制的混合网络情感分析模型,用比较增强学习机制进行分类来替代大量的复杂计算.该模型通过嵌入层向量化后,分别用CNN和双向门控循环单元提取不同特点的文... 相似文献
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情感分析在业界被广泛应用于产品分析、商品推荐等方面,具有很高的商业价值。目前常用的研究方法主要基于机器学习算法和基于词典的方法,该类方法通常需依赖复杂的人工规则和特征工程。针对传统情感分类方法需要人工干预的问题,总结目前已有可用于情感分析的深度学习方法,提出将卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BLSTM）进行组合,并将融合后的特征添加至注意力机制,设计出CBLSTM-Attention模型。实验表明,该模型在中文数据集上准确率达0.965 0,在NLPCC英文数据集上准确率达0.942 2,证明该方法不仅可提高文本情感倾向性分析的准确率,而且可有效解决人工干预问题。 相似文献
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基于机器学习的情感分类方法已经取得了较大进展,但在大量情感分类方法中,往往都是结合词嵌入和传统的机器学习方法,缺乏对文本主题以及时序关系等因素的有效利用。针对上述问题,提出了一种基于主题流与深度学习的情感分类算法,通过分析文本的主题分布,并引入时序关系,在此基础上利用适合的长短记忆神经网络的深度学习方法进行情感分类。实验证明,基于主题流与深度学习的情感分类算法性能较好。 相似文献
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为提高癫痫脑电图(electroencephalography, EEG)信号识别的准确率,提出了一种将一维卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)相结合的新模型(CNN-LSTM模型)。首先采用3个卷积块来搭建CNN,用于提取EEG序列的局部内在特征;然后利用LSTM学习长期序列依赖关系;最后利用具有Softmax激活函数的全连接神经网络实现癫痫EEG信号的自动识别。采用德国波恩大学癫痫研究室的癫痫数据库中的数据进行实验分析。结果表明,CNN-LSTM模型具有良好的分类性能,平均分类准确率达到99.1%。 相似文献
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深度神经网络模型通常使用注意力机制或融合卷积神经网络来提取特征,但由于注意力机制抓取的特征过于单一,存在提取特征不完善的问题。 将循环机制引入卷积神经网络中,构建了具有双循环结构的网络模型(DRCNN),从而改善模型的特征提取能力,将其与双向长短期记忆网络结合,提出一种带有注意力机制、特征提取能力更强的混合模型(BiLSTM-DRCNN)并应用于情感分类任务中。通过情感分类的实验分析表明,BiLSTM-DRCNN 神经网络模型具有比较好的性能,与融合卷积神经网络(CNN)和双循环长短期记忆神经网络(BiLSTM)模型相比,综合评价指标提高2%以上;与BiLSTM-CNN、Fusion Model 模型相比,综合评价指标提高了近1%,且收敛速度更快。 相似文献
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在情感分析领域,仅依靠文本等单一模态进行情感分析,限制了从多模态数据中提取多样化特征的能力,限制了情感分析结果的准确度和鲁棒性。为此,提出了融合音频分析网络和文本分析网络的多模态情感分析方法。其中,利用预训练卷积神经网络(CNN)和迁移学习技术进行基于Mel频谱图的音频情感分类,通过改进的XLNet模型执行歌词文本的特征提取和情感分类任务。CNN和XLNet输出包含概率权重和不同情感值的情感预测矩阵,最后使用堆叠集成方法合并不同模态的输出结果,完成多模态情感分类。在自建民族音乐数据集的消融实验证明,多模态方法具有良好的互补性,在情感识别任务中的性能显著优于单模态方法。公开数据集结果表明,所提方法的分类准确度达到83.75%,优于其他先进方法。 相似文献
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为弥补目前国内学者只做单一算法研究且语料单一的缺陷,使用Word2vec词向量模型结合支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）3种不同分类算法,研究了不同中文文本分类问题,包括微博语料的多维细粒度情感分类、酒店评价的倾向性分析和新闻文本的主题分类。将3种分类模型在不同文本中的分类效果进行对比,结果显示这3种算法对于不同的中文分类效果各有不同：不同维度的词向量对准确率等评价指标影响很大;支持向量机模型更适合于细粒度的微博情感分类;卷积神经网络、长短期记忆网络算法更适合于噪声小、文本长且规范的新闻主题分类任务。分类粒度会对算法准确性产生影响,粒度越细、任务越复杂,算法准确性越低。 相似文献
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传统协同过滤算法仅利用评分信息进行推荐,而没有利用到更多用户特征与电影特征,推荐效果不佳。深度学习的普通应用,为特征提取打下了良好基础。通过爬取网站上的电影演员信息表,使用卷积神经网络对文本信息进行特征提取,采用结合注意力机制与场感知因子分解机的混合推荐方法,并使用用户—电影特征矩阵进行训练。在公开数据集 MovieLens 上进行实验测试,RMSE 达到 0.850,与 5 组推荐模型进行对比,RMSE 分别提18.0%、11.3%、7.60%、25.7%、6.80%。实验结果表明,该模型可以提高推荐效率。 相似文献
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特定目标情感分类不仅依赖于上下文信息,还需结合特定目标的特征信息,是一种细粒度的情感分析。针对特定目标情感分类提出了一种基于深度记忆网络的分类模型。该模型以双向LSTM和注意力机制为主干框架,从双向LSTM中抽取出目标的特征表示,将目标特征信息加入句子表示中,并加入多计算层（Hops）结构,用以挖掘句子和目标更深层次的情感特征信息,每个计算层的结构类似,共享参数。最后在SemEval2014和SemEval2016数据集上进行实验,取得了比其它基准模型更好的效果。 相似文献
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野外烟雾具有稀疏性,在整幅图像中所占面积小,扩散缓慢。传统烟雾检测算法由人工提取的特征不一定是最合适的烟雾特征,从而导致烟雾检测存在错检或误检。为此,设计了基于卷积神经网络的野外烟雾检测算法。通过改进的VGG16网络以及搭建的卷积神经网络conv-10进行烟雾检测。VGG16过滤器尺寸大小为3×3,步长为1。conv-10通过对LeNet增加相应的层数进行烟雾检测。实验证明,conv-10网络具有较高的准确率,达到94.7%,时间仅需要1 656s。改进的VGG16网络准确率也较高,但是比conv-10网络速度慢,时间需要10 450s。 相似文献
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孙妍姑 《淮南师范学院学报》2014,(5):80-83
为研究和改进人工智能技术在设备故障诊断中的缺点和不足,提高故障诊断的准确率,构建了一种混合智能诊断系统。首先利用小波包分析技术对设备故障进行特征提取和分析;接着对数据进行离散化处理,应用粗糙集对获得的故障特征向量进行约简,删除冗余信息;然后利用免疫遗传算法的全局优化能力去训练BP神经网络的权值,建立免疫遗传-BP神经网络模型;最后把经粗糙集约简后的故障特征向量输入该模型,完成故障识别和智能诊断。通过旋转机械的转子系统的仿真实验,表明基于小波包-混合智能的故障诊断取得了良好的诊断效果。 相似文献
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目前主流的判别式目标跟踪模型大多使用灰度、颜色等手工特征,在目标快速移动或受到视频序列背景等因素干扰情况下,目标跟踪器可能在跟踪目标时学习到错误特征而导致跟踪失败。因此,提出一种结合深度特征的相关滤波跟踪算法。首先将待跟踪目标图像输入至卷积神经网络中,提取出较高层的卷积特征,然后将提取的卷积特征输入相关滤波器中得到响应,最后根据响应峰值得到追踪结果。以VOT2016中包含人体运动的视频序列为实验数据集,并分别与CN、SAMF及KPDCF模型进行对比。实验结果表明,结合深度特征的相关滤波算法具有较好的追踪性能,在不大幅降低追踪速度的情况下,提升了追踪精度和稳定性。 相似文献