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一种校园疫情防控系统设计

中国科技信息 2024年第14期 65-68页

作者：张华辉杨青征吴敏敏莆田学院新工科产业学院

2020年春节前夕，新冠肺炎疫情突然暴发，病毒传染速度极快、死亡率高，快速击穿了武汉市的医疗资源，带给人们无比的恐慌。校园人口具有密度大、流动性强的特点，如果不能有效地对校内人员进行管控，那么校内人员不仅会失控，校园也必...

2020年春节前夕，新冠肺炎疫情突然暴发，病毒传染速度极快、死亡率高，快速击穿了武汉市的医疗资源，带给人们无比的恐慌。校园人口具有密度大、流动性强的特点，如果不能有效地对校内人员进行管控，那么校内人员不仅会失控，校园也必将成为病毒传播和进化的天然培养皿。在这种突发卫生公共事件中，利用计算机技术提升校园的智慧化管理水平，减少不必要的损失，显得尤为重要。

关键词：

AOA-BERT:一种基于对抗学习的方面级情感分类方法

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小型微型计算机系统 2023年第9期44卷 1983-1988页

作者：张华辉冯林四川师范大学计算机科学学院成都610100 莆田学院新工科产业学院莆田351100

方面级情感分类是一种细粒度的情感分析任务,旨在分析出文本不同方面的情感.针对方面级情感分类模型存在分类精度低、泛化性弱等问题,提出基于对抗学习的AOA-BERT方面级情感分类模型(Attention-Over-Attention-BERT for aspect-level se... 详细信息

方面级情感分类是一种细粒度的情感分析任务,旨在分析出文本不同方面的情感.针对方面级情感分类模型存在分类精度低、泛化性弱等问题,提出基于对抗学习的AOA-BERT方面级情感分类模型(Attention-Over-Attention-BERT for aspect-level sentiment classification model based on adversarial learning,AOA-BERT).首先,将文本和方面词单独建模,通过BERT编码提取隐含层特征.其次,将隐含层特征放入AOA(Attention-Over-Attention)网络提取权重向量.最后,将权重向量与建模后的文本特征向量相乘,并做交叉熵损失、回传参数.此外,通过对抗学习算法生成和学习对抗样本,作为一种文本数据增强方法,优化决策边界.实验结果表明,和大多数深度神经网络情感分类模型相比,AOA-BERT能提升情感分类的准确性.同时,通过消融实验,证明了AOA-BERT结构设计的合理性.

关键词：方面级情感分类 AOA BERT 对抗样本深度神经网络

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网络舆情对新冠疫情下青少年情感态度的分析

计算机仿真 2023年第1期40卷 553-558页

作者：周春梅冯林张华辉四川工商学院四川成都611745 四川师范大学四川成都610110

研究青少年的网络评论对新冠疫情的情绪语义表达,了解其对待新冠疫情期间突发事件的态度,可以为我国相关心理机构制定青少年心理预防、干预政策提供参考依据。选取青少年获取疫情信息和展示心理状态的主要平台新浪微博及“人民日报”、... 详细信息

研究青少年的网络评论对新冠疫情的情绪语义表达,了解其对待新冠疫情期间突发事件的态度,可以为我国相关心理机构制定青少年心理预防、干预政策提供参考依据。选取青少年获取疫情信息和展示心理状态的主要平台新浪微博及“人民日报”、“央视新闻”等官方微博中新冠疫情热搜评论为数据,通过挖掘青少年对医护人员、职能部门、新冠病毒三个方面的评论特征,生成可视化图形,分析疫情期间青少年关注点和情感态度,构建新冠疫情聚类主题,了解不同主题下情感差异。研究表明:(1)在新浪微博平台上,青少年群体对待新冠疫情期间随机事件表现出不同的应激心理和情绪。(2)面对新冠病毒,与2020年相比,2021年持积极情感的青少年上升了10%,持消极情感下降了11.7%。(3)医护人员、志愿者的英雄事迹是青少年产生积极情感的主要因素,政府服务部门初期探索没有达到预期结果、新冠病毒没特效药是青少年产生消极情绪的主要原因。

关键词：微博舆情情感分析青少年新冠疫情

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德国双元制高等教育的特色及其启示

高等教育研究 2022年第11期43卷 101-109页

作者：徐理勤张华辉王兆义浙江科技学院中德应用型大学研究院浙江杭州310023 浙江科技学院国际交流合作处浙江杭州310023

德国双元制高等教育是双元制职业教育和传统学术性高等教育发生制度“融通”的产物,虽规模不大,但发展迅猛且高等教育政策意义愈显重要。产业结构转型升级和知识生产模式变迁是制度融通的根本动因,现代高等教育的“学术性”和“职业性... 详细信息

德国双元制高等教育是双元制职业教育和传统学术性高等教育发生制度“融通”的产物,虽规模不大,但发展迅猛且高等教育政策意义愈显重要。产业结构转型升级和知识生产模式变迁是制度融通的根本动因,现代高等教育的“学术性”和“职业性”双重天然属性是制度融通的基础,双元制高等教育是高等教育大众化、普及化阶段高校差异化发展的重要组成部分,本质是产教深度融合办学模式之一。为推进我国高校的分类指导和转型发展,构建产教深度融合的体制机制以及特色鲜明的专业学位体系,可充分借鉴德国的实践经验。

关键词：双元制高等教育制度融通产教融合

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基于信息对齐的半监督少样本学习方法

计算机工程与设计 2023年第2期44卷 582-589页

作者：廖凌湘冯林刘鑫磊张华辉四川师范大学计算机科学学院四川成都610101

针对深度学习中遇到数据样本不足,数据获取难度大的问题,提出一种基于信息对齐的半监督少样本学习方法。将支持集和查询集输入到特征提取网络得到特征向量,通过类原型计算查询集与支持集的每个局部区域对的距离用于信息对齐;采用注意力... 详细信息

针对深度学习中遇到数据样本不足,数据获取难度大的问题,提出一种基于信息对齐的半监督少样本学习方法。将支持集和查询集输入到特征提取网络得到特征向量,通过类原型计算查询集与支持集的每个局部区域对的距离用于信息对齐;采用注意力机制得到重新加权后的联合关系矩阵,利用关系模块将联合关系矩阵映射成类别的相似度分数;采用伪标签的半监督训练方法,辅助模型训练。理论和实验分析结果表明,与主流少样本学习方法相比,该方法具有更强的区分差异性的能力和更好的泛化能力。

关键词：深度学习少样本学习信息对齐关系矩阵伪标签半监督学习注意力机制

基于对抗学习的自适应加权方面级情感分类算法

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小型微型计算机系统 2023年第4期44卷 766-772页

作者：张华辉冯林廖凌湘刘鑫磊王俊四川师范大学计算机科学学院成都610100 四川师范大学商学院成都610100

方面级情感分类是自然语言处理研究领域的一个热点问题,旨在分类出文本中不同方面的情感.目前,大多数深度神经网络情感分类模型都采用均值注意力机制,这导致情感词不能有效获得相应权重的问题.为此,提出一种基于对抗学习的自适应加权方... 详细信息

方面级情感分类是自然语言处理研究领域的一个热点问题,旨在分类出文本中不同方面的情感.目前,大多数深度神经网络情感分类模型都采用均值注意力机制,这导致情感词不能有效获得相应权重的问题.为此,提出一种基于对抗学习的自适应加权方面级情感分类模型AWSCM(Adaptive Weighted aspect-level Sentiment Classification Model based on adversarial learning),旨在自适应地学习文本权重.首先,将训练文本预处理成方面词、句子、句子对形式的输入,通过BERT对输入编码.然后,通过对抗学习算法和训练文本计算扰动生成对抗样本.最后,通过注意力机制提取训练文本和对抗样本编码后的深层文本特征和自适应权重,再进行联合学习.实验结果表明,和大多数深度神经网络情感分类模型相比,AWSCM能提升情感分类的准确性.同时,通过消融实验,证明了AWSCM结构设计的合理性.

关键词：方面级情感分类注意力机制 BERT 对抗学习自适应学习

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“跨国公司的语言问题”多人谈

语言战略研究 2023年第2期8卷 63-67页

作者：王苑青张华辉刘伟斌尹煊张帆于潇媛德勤中国中国工业报北京小米移动软件有限公司上海分公司不详奇安信集团南京航空航天大学资产经营有限公司

中文助力跨国专业服务之我见王苑青王苑青(德勤中国)外资跨国公司进入中国市场数十载,英语在其业务发展中的重要作用已毋庸赘述。近年来,跨国经济往来呈现出双向奔赴的新趋势。伴随本土企业的崛起,中国企业也在积极“走出去”,中资跨国... 详细信息

中文助力跨国专业服务之我见王苑青王苑青(德勤中国)外资跨国公司进入中国市场数十载,英语在其业务发展中的重要作用已毋庸赘述。近年来,跨国经济往来呈现出双向奔赴的新趋势。伴随本土企业的崛起,中国企业也在积极“走出去”,中资跨国公司成为新兴的市场主体。在华国际专业服务机构作为中国企业全球化的桥梁,其服务的成功实施有赖于语言的帮助,中文的重要性也愈发凸显。

关键词：跨国经济跨国公司市场主体专业服务机构中国企业全球化本土企业外资中文

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文本情感分类方法研究综述

延边大学学报（自然科学版） 2023年第3期49卷 275-282页

作者：张华辉邱晓莹徐航莆田学院新工科产业学院福建莆田351100 莆田学院机电与信息工程学院福建莆田351100

文本情感分类方法在网络舆情、股票预测等诸多方面有着广泛的应用.为了更好地研究文本情感分类方法,对近年来基于情感词典的文本分类方法、机器学习的文本分类方法、深度学习的文本分类方法以及方面级文本分类方法、隐式文本情感分类方... 详细信息

文本情感分类方法在网络舆情、股票预测等诸多方面有着广泛的应用.为了更好地研究文本情感分类方法,对近年来基于情感词典的文本分类方法、机器学习的文本分类方法、深度学习的文本分类方法以及方面级文本分类方法、隐式文本情感分类方法、跨域文本情感分类方法的相关文献进行了梳理和综述,并对文本情感分类方法的研究方向进行了展望.

关键词：文本情感分类情感词典机器学习深度学习隐式文本跨域文本方面级文本

体表海绵状血管瘤的治疗前评价治疗方案选择及预后的探讨

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体表海绵状血管瘤的治疗前评价治疗方案选择及预后的探讨

作者：张华辉浙江大学

学位级别：硕士

目的:根据临床和影像学等表现,对海绵状血管瘤作出治疗前评价。并将其分为高回流型和低回流型2种分类,其中再依据瘤体侵及范围各分为广泛型和孤立型。通过观察比较2种不同的治疗方法对不同分型海绵状血管瘤的治疗效果,为临床合理科学的... 详细信息

目的:根据临床和影像学等表现,对海绵状血管瘤作出治疗前评价。并将其分为高回流型和低回流型2种分类,其中再依据瘤体侵及范围各分为广泛型和孤立型。通过观察比较2种不同的治疗方法对不同分型海绵状血管瘤的治疗效果,为临床合理科学的治疗方式提供依据,寻找影响海绵状血管瘤治疗效果的因素,探讨理想的治疗方法,并对各型的病例作出预后的判断。材料和方法:对43例头面部海绵状血管瘤常规行B超、MRI等影像学检查,部分病例行DSA造影检查,并在治疗前行瘤体穿刺,根据血液回流速度把它们分为高回流和低回流2种类型。对以上2型随机分组,分别使用2种治疗方法:单纯药物治疗组16例,手术结合药物综合治疗27例。对病人进行了0.5～3年的随访观察,采用以下临床指标进行检查与评价,分析,比较各组的手术疗效:（1）治愈:瘤体完全消失,外形好,体位试验阴性,随访0.5年以上无复发;（2）有效:瘤体缩小50%,但未完全消失,畸形改善,体位试验可阴性或阳性,但时间上有延长;（3）无效:瘤体无变化或继续增大。并比较术后反应发生率。结论:新的分型方法有利于治疗方法的选择和预后的判断。手术配合药物瘤体内注射是治疗高回流广泛型海绵状血管瘤的有效方法,低回流孤立型海绵状血管瘤单纯行平阳霉素等药物瘤内注射能够取得较好的效果,低回流广泛型瘤体,则以手术结合药物注射治疗效果较好。

关键词：海绵状血管瘤血管畸形治疗分类