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基于多任务学习的方面级情感分析技术研究

基于多任务学习的方面级情感分析技术研究

作者：李治军齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着社交网络和电子商务平台的蓬勃发展,公众拥有了多样化的渠道来表达个人观点和意见。这些平台上累积的海量文本数据,富含深厚的主观情感和观点,对于洞悉公众对新闻事件、社会现象或产品的态度具有极高的研究与应用价值。尽管传统的... 详细信息

随着社交网络和电子商务平台的蓬勃发展,公众拥有了多样化的渠道来表达个人观点和意见。这些平台上累积的海量文本数据,富含深厚的主观情感和观点,对于洞悉公众对新闻事件、社会现象或产品的态度具有极高的研究与应用价值。尽管传统的情感分析技术能够在篇章或句子层面进行情感倾向的识别,但在满足消费者和商家对于精细、针对性信息的需求时显得力不从心。为了弥补这一不足,方面级情感分析(ABSA)应运而生,它专注于从评论文本中提炼出对产品或服务不同方面的情感表达,从而支持更为精准的意见挖掘和决策分析。同时,本文引入多任务学习策略,进一步增强了情感分析的性能和应用效果。多任务学习通过并行学习多个相关联的任务,并充分利用任务间的共性与差异,提升了模型对文本中不同情感元素的理解和识别能力。本文聚焦于方面级情感分析,围绕任务相关的方面项、意见项、方面类别和情感极性这四大情感元素之间的依赖关系展开深入研究,旨在提升情感分析的性能和实用性。本文采用不断优化、分层递进的方式,提出了适用于不同应用场景的算法,并通过大量实验验证了这些算法的有效性。本文的主要研究内容概述如下:(1)现有的方面级情感分析方法缺乏情感元素之间的交互,可能会造成信息丢失并导致模型性能下降;同时,如何构建一个可以将所有情感元素提取并形成方面情感四元组的框架成为了亟待解决的问题。为了改进现有模型在上述方面的不足,本文提出了一种两阶段的方面情感分析方法,该框架旨在解耦提取和分类任务,同时深入挖掘待提取情感元素与待分类情感元素之间的相互依赖性。首先,在第一阶段本文将抽取任务作为机器阅读理解问题,采用基于跨度的标记方案,并构建基于问答的机器阅读理解任务,以实现方面-意见对有效地抽取。其次,在第二阶段本文将方面类别和情感极性的分类作为文本生成任务,以自然语言形式生成情感元素,可以充分利用情感元素的语义。最后,将两阶段合并,同时结合本文提出的模板生成器以解码所需的方面情感四元组。实验结果表明,该模型能够提升方面级情感分析的性能。(2)针对忽略情感元素之间复杂的依赖关系而导致情感分析性能受限的问题,本文证明了将方面情感元素抽取任务建模为序列到序列任务的方法是不够严谨的。虽然传统的句法依赖树能在一定程度上表示情感元素之间的依赖关系,但它并没有为基于方面的情感分类进行特殊优化。同时,依赖树的信息嵌入仍然处于独立建模的阶段,之后再与文本合并,这限制了模型对依赖树结构的全面理解。为了解决以上问题,本文提出了一种基于树结构信息感知的方面级情感四元组提取方法,旨在以意见树的形式表示情感元素之间的关系。具体而言,为了弥合树结构和序列之间的差距,本文将树标签结构的知识融入到具有连续表示的软提示中,通过将树标签结构中的信息融合到不同的虚拟模板词中,可以充分利用树结构信息。实验结果表明,该模型在方面级情感分析任务上获得了一定的提升,对情感元素的建模机制也是可行的。(3)现有生成方法在构建意见树时无法保证结构的完整性。因此,本文采用了对比学习的方法来实现意见树的感知表示。对比学习旨在拉近正样本并推远负样本,这已被证实对构建有意义的表示极为有效。然而,现有的正样本生成方法如数据增强、dropout和对抗性攻击等,在捕捉意见树感知表示的关键信息时存在局限。为克服这些挑战,本文创新性地将正样本设计为输入评论语句与其对应意见树的组合,并设计了意见树引导对比学习以适应方面情感四元组提取任务的需求。在定位特定标签下的情感元素时,本文利用注意力机制计算每个标签上嵌入的每个标记的权重,作为对应标签的概率。为充分利用意见树的结构信息,本文选择了Graphomer作为图形编码器。与常用的图卷积网络(GCN)或图神经网络(GAT)不同,Graphomer利用Transformer块对图进行编码,并在多个图相关任务中展现出卓越性能。其多维度的图建模能力使其能够灵活地对方面情感四元组提取任务进行定制和优化。

关键词：方面级情感分析多任务学习自然语言处理情感元素建模

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纸对书法创作的关系探讨

中国造纸 2024年第4期43卷 I0033-I0034页

作者：张淑政李治贤郑州大学书法学院

书法艺术作为东方传统文化的瑰宝,自古以来便承载着丰富的文化内涵与深厚的历史价值。它不仅是一种书写技巧或艺术形式,更是表达情感、传递思想、体现个性的重要手段。书法之美,既在于其形式和风格的多样性,更在于其所蕴含的深邃思想和... 详细信息

书法艺术作为东方传统文化的瑰宝,自古以来便承载着丰富的文化内涵与深厚的历史价值。它不仅是一种书写技巧或艺术形式,更是表达情感、传递思想、体现个性的重要手段。书法之美,既在于其形式和风格的多样性,更在于其所蕴含的深邃思想和丰富情感。历代书法家在漫长的书法实践中,逐步形成了各具特色的书法流派,使书法艺术的发展历程成为一部华美的文化史。

关键词：东方传统文化书法艺术书法之美书法创作书法实践书写技巧书法流派深邃思想

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SP银行Z分行公司信贷业务发展策略研究

SP银行Z分行公司信贷业务发展策略研究

作者：李治霖西安理工大学

学位级别：硕士

在近几年,中国经济正处于关键的转型期,面临着内外部挑战的双重压力,包括全球经济去全球化、贸易保护主义上升、新冠疫情影响等。这些因素不仅加剧了经济下行的风险,也直接影响了银行业,尤其是商业银行信贷业务的稳健运营。这要求银行... 详细信息

在近几年,中国经济正处于关键的转型期,面临着内外部挑战的双重压力,包括全球经济去全球化、贸易保护主义上升、新冠疫情影响等。这些因素不仅加剧了经济下行的风险,也直接影响了银行业,尤其是商业银行信贷业务的稳健运营。这要求银行调整其战略方向,以在激烈的市场竞争中获得更大份额并加速成长。在这种背景下,SP银行Z分行积极扩大其公司信贷业务,并取得了显著成果。然而,在不断变化的经济环境中,如何确保SP银行Z分行的公司信贷业务持续快速增长,是一个迫切需要解决的问题。本研究选取SP银行Z分行作为研究对象,深入分析了其公司信贷业务的发展现状。本研究通过设计访谈大纲和调查问卷,对银行员工和管理层进行了广泛访谈和调查。分析结果显示,SP银行Z分行在公司信贷业务效能、产品竞争力、和风险控制等方面存在诸多不足,这些问题限制了其业务的进一步发展。本文基于精准营销、产品差异化、客户管理,利用宏观分析和波特五力模型工具,评估了 SP银行Z分行面临的宏观环境和行业竞争局势。同时使用了 SWOT分析法对SP银行Z分行的优势、劣势、机会和威胁进行判断,并提出了一系列策略和建议,旨在改进SP银行Z分行在当前经济环境下公司信贷业务的发展策略。这些建议包括优化公司信贷产品的结构、加强信贷人力资源的建设、健全对公客户营销体系和加强公司信贷风险管理。这些措施旨在解决SP银行Z分行公司信贷业务发展中存在的问题,提高其在市场中的竞争力,促进公司信贷业务的健康发展,从而为银行业在复杂的经济环境中提供宝贵的经验和参考。

关键词：商业银行信贷业务发展战略 SWOT分析

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基于FPGA的目标检测算法加速技术研究

基于FPGA的目标检测算法加速技术研究

作者：李治林西安工业大学

学位级别：硕士

目标检测算法在自动驾驶、智能监控与安防、无人机与航空、医学影像处理等领域有着广泛的应用前景。近年来,随着人工智能的飞速发展,基于卷积神经网络的目标检测算法备受科技爱好者的关注。然而,卷积神经网络有着庞大的计算量,它对硬件... 详细信息

目标检测算法在自动驾驶、智能监控与安防、无人机与航空、医学影像处理等领域有着广泛的应用前景。近年来,随着人工智能的飞速发展,基于卷积神经网络的目标检测算法备受科技爱好者的关注。然而,卷积神经网络有着庞大的计算量,它对硬件平台的要求较高,一般部署在大型的服务器上面,而大型服务器存在成本高、功耗高、不便嵌入式小型化的缺点。FPGA凭借其低功耗、低延时、并行计算和可硬件编程的优势,更加适合对卷积神经网络进行部署。本文通过对常用目标检测算法的分析,最终选择基于卷积神经网络的YOLOv3＿Tiny算法作为目标检测算法,选择Xilinx的ZYNQ-XC7Z100平台作为卷积神经网络的加速平台。本文主要的研究内容如下:(1)提出一种基于L1正则化结构化剪枝和注意力机制的优化方法。针对YOLOv3＿Tiny的网络结构进行了改进。该方法综合运用了L1正则化和注意力机制,以实现网络结构的精简和性能提升。通过正文部分的详细分析和实验,验证该方法在提升YOLOv3＿Tiny模型性能方面的有效性和可行性。(2)对算法在FPGA硬件平台上移植的可行性进行分析。根据网络结构和参数特点采用8位定点量化方式,将算法中BN层(Batch Normalization)与卷积层进行融合以减少FPGA端计算压力,使用混合并行方式提高算法加速性能。(3)搭建图像采集与显示平台并完成算法加速IP核的设计。使用CMOS摄像头采集视频数据,经过处理后通过HDMI接口在显示器上显示;采用多通道并行计算的方法,通过优化数据存储,完成卷积、池化以及上采样等操作并最终生成加速IP。使用Verilog硬件描述语言对硬件电路进行了描述,使用Modelsim仿真软件对各模块进行仿真验证。(4)在Vivado IDE和Vitis开发环境中完成整个目标检测系统的软硬件设计,实现FPGA对YOLOv3＿Tiny目标检测算法的加速。为验证算法的加速性能,在测试数据集中随机选择坦克图片进行检测,并将实验结果与使用CPU型号为Intel Core i5-11400F和GPU型号为Ge Force RTX3060检测坦克的结果进行对比。结果表明可以准确检测出不同场景下的坦克目标,其运算吞吐量达到18.24GOPS,能效比分别是CPU和GPU的21倍和6.5倍,满足YOLOv3＿Tiny目标检测算法在FPGA平台上实现低功耗、高性能的加速需求。

关键词： YOLO算法硬件加速现场可编程门阵列并行计算目标检测

红色资源赋能新时代大学生爱国主义教育路径探究

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学校党建与思想教育 2024年第14期 78-80页

作者：刘燕李治勇华北理工大学马克思主义学院河北唐山063210

红色资源是最宝贵的精神财富,全面见证了我们党砥砺前行、辉煌奋斗的伟大历程。新时代大学生是社会主义事业的建设者和接班人,肩负着强国建设、民族复兴的时代使命。开展大学生爱国主义教育,应发挥好红色资源独特育人优势,注重理论灌输... 详细信息

红色资源是最宝贵的精神财富,全面见证了我们党砥砺前行、辉煌奋斗的伟大历程。新时代大学生是社会主义事业的建设者和接班人,肩负着强国建设、民族复兴的时代使命。开展大学生爱国主义教育,应发挥好红色资源独特育人优势,注重理论灌输与实践教育相结合、创新形式与丰富内容相统一、校园育人与社会联动相统筹,不断增强新时代大学生永远跟党走的信仰信念信心。

关键词：红色资源新时代大学生爱国主义教育

卡尔曼滤波方法在腔衰荡光谱技术探测气体中的应用

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光谱学与光谱分析 2024年第10期44卷 2727-2732页

作者：李德浩王丹李治艳陈浩安徽工业大学微电子与数据科学学院安徽马鞍山243000 苏州科技大学机械工程学院江苏苏州215000

腔衰荡光谱技术(CRDS)是一种高灵敏度的痕量气体浓度测量技术,其中衰荡时间的处理尤为重要。为减小由采集和实时测量过程中的噪声影响而引入的衰荡信号测量误差,采用了卡尔曼(Kalman)滤波处理腔衰荡光谱。该方法通过传统滤波方法预处理... 详细信息

腔衰荡光谱技术(CRDS)是一种高灵敏度的痕量气体浓度测量技术,其中衰荡时间的处理尤为重要。为减小由采集和实时测量过程中的噪声影响而引入的衰荡信号测量误差,采用了卡尔曼(Kalman)滤波处理腔衰荡光谱。该方法通过传统滤波方法预处理获取卡尔曼滤波参数观测噪声协方差σ_(v)^(2)(R),并调整过程激励噪声协方差σ_(w)^(2)(Q),评估滤波效果来优化测量结果。采用含有白噪声的模拟衰荡信号,利用线性回归总和法(LRS)拟合出本底衰荡时间和衰荡时间并进行卡尔曼滤波处理。从均值、标准偏差、残差标准偏差(RMSE)和不同噪声水平四个方面来比较分析,获取合适的Q值范围,分别是小于1×10^(-7)和0.001。实验条件下,应用基于中心波长405nm的二极管激光器和反射率达99.99%以上的高反镜搭建的CRDS气体检测系统,进行大气环境下的NO_(2)浓度测量。采用卡尔曼滤波对本底衰荡时间和衰荡时间进行处理分析。实验结果表明:(1)选取Q值小于1×10^(-7)的卡尔曼滤波处理本底衰荡时间,滤波后的最低检测限提高了9.12倍,并达到4.9×10^(-11);(2)取Q值为0.001处理衰荡时间,保留了时间响应信息,达到明显的降噪作用;(3)系统时间分辨率为1s,相比于以往降低时间分辨率以提高检测限的方法,卡尔曼滤波方法提升了系统灵敏度。实验结果与模拟结果的吻合度,验证了卡尔曼滤波在稳定性和降噪方面的效果。卡尔曼滤波方法在CRDS光谱探测气体的应用,具有很好的实用性,为其他气体的测量优化提供了方法和参考依据。

关键词：腔衰荡光谱卡尔曼滤波气体检测降噪检测限

非认知能力对城乡户籍人口收入的异质性影响——基于中国家庭追踪调查数据(CFPS)的实证研究

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教育与经济 2024年第2期40卷 79-88页

作者：李治任重李骏子华中师范大学教育学院武汉430079 英国格拉斯哥大学教育学院英国苏格兰格拉斯哥市G128QQ

使用2018年的中国家庭追踪调查数据(CFPS),选取大五人格量表测量非认知能力,综合利用普通最小二乘法、条件分位数回归、无条件分位数回归以及工具变量法,实证检验了非认知能力对城乡户籍人口收入的异质性影响,研究发现:城乡户籍人口非... 详细信息

使用2018年的中国家庭追踪调查数据(CFPS),选取大五人格量表测量非认知能力,综合利用普通最小二乘法、条件分位数回归、无条件分位数回归以及工具变量法,实证检验了非认知能力对城乡户籍人口收入的异质性影响,研究发现:城乡户籍人口非认知能力的收入回报率存在明显差异,相较于城市户籍人口,非认知能力对农村户籍人口收入的影响更大,另外,非认知能力对农村户籍低收入者的影响大于农村户籍高收入者。因此,应当充分发挥教育在解决相对贫困、阻断贫困代际传递中的关键作用,充分发挥财政补偿职能,强化乡村教育中非认知能力的培养。具体来说,应重视农村户籍低收入者非认知能力的培养与提升;将农村学生非认知能力培养贯穿于整个乡村教育过程中;在家庭教育中加强非认知能力培养。

关键词：非认知能力城乡户籍人口收入相对贫困共同富裕

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白大衣性高血压的分型诊断与治疗

中华高血压杂志(中英文) 2024年

作者：余振球李治菁贵州省高血压诊疗中心贵州医科大学附属医院高血压科

一百年前人们就注意到诊室血压变化、诊室血压与家庭血压的差异,直到40年前才提出白大衣性高血压的概念。目前,对白大衣性高血压的完整定义与分型仍没有清晰和精准的表述,白大衣性高血压对人类的危害没有得到充分认识,导致对白大衣性高...

一百年前人们就注意到诊室血压变化、诊室血压与家庭血压的差异,直到40年前才提出白大衣性高血压的概念。目前,对白大衣性高血压的完整定义与分型仍没有清晰和精准的表述,白大衣性高血压对人类的危害没有得到充分认识,导致对白大衣性高血压者是否接受抗高血压药物治疗没有明确要求,从而影响对白大衣性高血压者科学合理的规范诊疗。本文系统复习和总结近年来国内外白大衣性高血压流行病学、基础研究及对靶器官损害的影响,结合笔者临床实践,提出白大衣性高血压分型诊断与治疗规范。

关键词：

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基于相关函数和卷积神经网络的结构损伤识别

地震工程与工程振动 2024年第2期44卷 50-60页

作者：康帅李治甫王自法董正方河南大学土木建筑学院河南开封475004 中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080

为了改善基于振动信号的结构损伤识别效果,提出一种基于相关函数和卷积神经网络相结合的结构损伤识别方法。以一铁路钢梁桥结构为例,首先通过对结构的振动响应进行自相关运算来提高振动信号的信噪比,再使用自相关样本作为卷积神经网络(c... 详细信息

为了改善基于振动信号的结构损伤识别效果,提出一种基于相关函数和卷积神经网络相结合的结构损伤识别方法。以一铁路钢梁桥结构为例,首先通过对结构的振动响应进行自相关运算来提高振动信号的信噪比,再使用自相关样本作为卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的输入可以显著提高其识别精度,且当振动信号中的噪声水平越高时,自相关样本作为CNN输入的识别精度的提升效果越明显,且自相关运算具有比快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)更强的抗噪性。使用互相关函数对结构上布置的多传感器的数据进行融合,再将融合后的信号作为CNN的输入,互相关在对2个传感器数据特征有效融合的前提下可以成倍地削减数据集的维度,减少网络运算的参数量,从而减少用时提高训练效率,且互相关样本作为网络输入同样具有较高的识别精度和较强的抗噪性。

关键词：损伤识别深度学习 CNN 自相关互相关