检索结果-内蒙古大学图书馆

南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第5期15卷 551-560页

作者：杨春霞韩煜陈启岗马文文南京信息工程大学自动化学院/江苏省大数据分析技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

在方面级情感文本中存在部分不含情感词的评论句,对其情感的研究被称为方面级隐式情感分析.现有分析模型在预训练过程中可能会丢失与方面词相关的上下文信息,并且不能准确提取上下文中深层特征,本文首先构造了方面词感知BERT预训练模型... 详细信息

在方面级情感文本中存在部分不含情感词的评论句,对其情感的研究被称为方面级隐式情感分析.现有分析模型在预训练过程中可能会丢失与方面词相关的上下文信息,并且不能准确提取上下文中深层特征,本文首先构造了方面词感知BERT预训练模型,通过将方面词引入到基础BERT的输入嵌入结构中,生成与方面词信息相关的词向量;然后构造了语境感知注意力机制,对由编码层得到的深层隐藏向量,将其中的语义和句法信息引入到注意力权重计算过程,使注意力机制能更加准确地分配权重到与方面词相关的上下文.对比实验结果表明,本文模型的效果优于基线模型.

关键词：方面级情感分析隐式情感分析门控循环单元注意力机制 BERT模型

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基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2021年第4期13卷 467-476页

作者：申晓宁王森林吴俊潮仇友辉张磊李常峰王玉芳南京信息工程大学自动化学院/大气环境与装备技术协同创新中心/江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型... 详细信息

大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型,并针对该模型的特点,设计改进混合蛙跳算法.通过调整可控精度,增加筛选准则和及时处理异常解等策略增强群体的多样性,降低遗漏最优解的风险,强化局部搜索能力,并提高算法的求解精度.以南京三日游个性化旅游路线推荐问题作为实例,收集南京市内知名景点的门票价格、开放时间、不同出行方式所需的时间和花费情况以及食宿费用等相关数据,基于改进混合蛙跳算法进行求解.实验结果表明,与改进前的方法相比,所提改进方法能够获取更优的路径解,推荐的路线能够更好地满足用户的个性需求.

关键词：个性化旅游路线推荐混合蛙跳算法筛选准则可控精度

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基于注意力与双通道网络的方面级情感分析

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第1期15卷 42-50页

作者：杨春霞徐奔桂强韩煜南京信息工程大学自动化学院/江苏省大数据分析技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

针对方面级情感分析任务不能充分兼顾句法全面性与语义关联性,且大多数研究中使用的图卷积仅考虑信息自上而下的传播,忽略了信息自下而上的聚合等问题,本文提出了基于注意力与双通道网络的情感分析模型.该模型在扩展依存表示的同时使用... 详细信息

针对方面级情感分析任务不能充分兼顾句法全面性与语义关联性,且大多数研究中使用的图卷积仅考虑信息自上而下的传播,忽略了信息自下而上的聚合等问题,本文提出了基于注意力与双通道网络的情感分析模型.该模型在扩展依存表示的同时使用自注意力获取具有语义关联的信息矩阵,使用双通道网络结合全局句法与语义关联信息,双通道网络分别侧重于自上而下传播的语义特征与自下而上聚合的结构特征.通道内的图卷积输出会与信息矩阵进行交互注意力起到残差互补的作用,然后通过平均池化完成通道内的任务.最后将基于语义与基于结构的决策融合得到最终的情感分类特征.实验结果表明该模型在三个公开数据集上的准确率与F1值均有提升.

关键词：注意力机制双通道网络决策融合图卷积

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面向柔性作业车间调度的改进混合蛙跳算法

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组合机床与自动化加工技术 2022年第5期 187-192页

作者：王玉芳缪昇葛嘉荣南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

针对以最大完成时间为目标的柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法。首先,采用混合启发式规则生成高质量的初始种群,为算法进化提供一个优质起点;其次,在解码部分采用贪婪插入解码方法,提供多个满足条件的可插入空闲时间... 详细信息

针对以最大完成时间为目标的柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法。首先,采用混合启发式规则生成高质量的初始种群,为算法进化提供一个优质起点;其次,在解码部分采用贪婪插入解码方法,提供多个满足条件的可插入空闲时间段,实现对解空间的高效搜索;基于机器负载平衡的局部搜索方法,弥补算法在局部搜索能力上的不足,加快了算法的收敛;最后,通过BRDATA基准算例验证改进蛙跳算法的性能,结果表明改进的混合蛙跳算法具有良好的寻优能力与较好的收敛性。

关键词：柔性作业车间蛙跳算法贪婪解码负载平衡

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一种求解柔性作业车间的改进遗传算法

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第9期35卷 152-159页

作者：王玉芳葛嘉荣缪昇马铭阳江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

针对柔性作业车间调度问题的特点,建立了以最小化最大完成时间、总机器负载最小和最大机器负载最小为目标的数学模型,提出一种改进遗传算法求解该问题。采用多种启发式方法提高初始解的质量;设计了并行双链式编码,避免产生非法解,并提... 详细信息

针对柔性作业车间调度问题的特点,建立了以最小化最大完成时间、总机器负载最小和最大机器负载最小为目标的数学模型,提出一种改进遗传算法求解该问题。采用多种启发式方法提高初始解的质量;设计了并行双链式编码,避免产生非法解,并提出最优插入法的解码方式提高解的质量;采取IPOX交叉与多点交叉,继承父代优秀基因的同时,平衡了算法的全局开发能力;在不同编码层采用多种变异手段维持种群的多样性;通过变邻域搜索强化算法的局部开发能力。最后,通过求解Brandimarte标准算例和与其他算法的对比,从单目标和多目标2个方面验证算法的可行性和有效性。

关键词：柔性作业车间调度改进遗传算法局部搜索多目标调度变邻域搜索

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融合实体信息的循环神经网络文本分类模型

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小型微型计算机系统 2020年第12期41卷 2516-2521页

作者：杨春霞吴佳君李欣栩南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

基于机器学习的文本分类方法通常忽略了文本上下文内容的语义特征,基于深度学习的文本分类方法虽考虑了上下文内容的语义特征,但弱化了实体信息在文本分类中的作用,无法丰富文本语义表示,突出文本内容特征.本文融合实体信息,提出一种循... 详细信息

基于机器学习的文本分类方法通常忽略了文本上下文内容的语义特征,基于深度学习的文本分类方法虽考虑了上下文内容的语义特征,但弱化了实体信息在文本分类中的作用,无法丰富文本语义表示,突出文本内容特征.本文融合实体信息,提出一种循环神经网络与实体表示相结合的分类模型.该模型通过循环神经网络和Attention机制对文本进行建模表示,充分挖掘文本上下文内容的语义特征;同时,将实体表示与文本表示做注意力计算,进一步丰富文本语义与内容特征.在20NG、R8、IMDB、AG News四个数据集上进行实验,实验结果显示,该模型与其他主流基线方法相比,在准确率(Accuracy)上取得显著提高.

关键词：文本分类实体信息循环神经网络注意力机制

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随机多选择残差网络集成的遥感图像分类算法

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小型微型计算机系统 2019年第9期40卷 1946-1950页

作者：周强徐宏伟陈逸孙玉宝南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析技术重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

深度卷积网络作为一种高效的特征表示学习算法,被广泛的应用于图像分类问题中.由于遥感图像存在目标尺度与方向变化大、类内场景差异形大等问题,单一的深度网络通常不能获得准确的分类结果.为此,本文提出一种随机多选择残差网络集成的... 详细信息

深度卷积网络作为一种高效的特征表示学习算法,被广泛的应用于图像分类问题中.由于遥感图像存在目标尺度与方向变化大、类内场景差异形大等问题,单一的深度网络通常不能获得准确的分类结果.为此,本文提出一种随机多选择残差网络集成的遥感图像分类算法,该算法通过多选择学习策略,集成多个残差网络共同完成分类任务,算法设置有效的集成学习目标函数,并通过随机梯度下降算法最小化多个子网络对每个样本的最优分类误差,促使各个网络之间的差异性,能够自适应于特定类别的分类任务,进而形成有效的分类,同时其泛化性通常显著优于单个学习器.在两个公开的遥感数据集上验证了本文算法的有效性,多个残差网络能够对不同类别的遥感影像形成最优分类,有效提升了分类的准确性.

关键词：遥感图像分类网络集成随机多选择学习残差网络

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融合深度BiGRU与全局图卷积的方面级情感分析模型

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小型微型计算机系统 2023年第1期44卷 132-139页

作者：杨春霞徐奔陈启岗桂强南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

现有基于深度学习的方面级情感分析模型需要考虑如何提取深层次的语义信息,其次通过依存树提取句法结构时可能存在信息丢失与数据稀疏问题.针对以上问题,本文提出了基于深度双向门控循环单元与全局双向图卷积网络的神经网络模型(DBG-GBG... 详细信息

现有基于深度学习的方面级情感分析模型需要考虑如何提取深层次的语义信息,其次通过依存树提取句法结构时可能存在信息丢失与数据稀疏问题.针对以上问题,本文提出了基于深度双向门控循环单元与全局双向图卷积网络的神经网络模型(DBG-GBGCN).该模型通过深度双向门控循环单元捕获深层次的语义特征,得到上下文的隐层表示.然后将依存树的邻接矩阵转变为带有全局句法信息的全局矩阵,将此矩阵与上下文的隐层表示一起输入至双向图卷积网络进行特征融合,最后经过掩码层和注意力层得到一个包含深层语义特征与句法结构信息结合的分类特征.实验结果证明,该模型在5个公开数据集上的准确率与F1值均比对比模型有着一定的提升.

关键词：方面级情感分析全局矩阵深度双向门控循环单元双向图卷积网络特征融合

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融合双图卷积与门控线性单元的方面级情感分析模型

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计算机工程 2024年第4期50卷 141-149页

作者：杨春霞吴亚雷闫晗黄昱锟南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

方面级情感分析旨在确定句子中给定方面的情感极性。现有的基于图神经网络的方面级情感分析存在以下2个方面的不足:忽略了不同类型的句法依存关系和语料库中的词共现信息,以及不能准确地控制情感信息流向给定方面。针对以上问题,提出融... 详细信息

方面级情感分析旨在确定句子中给定方面的情感极性。现有的基于图神经网络的方面级情感分析存在以下2个方面的不足:忽略了不同类型的句法依存关系和语料库中的词共现信息,以及不能准确地控制情感信息流向给定方面。针对以上问题,提出融合双图卷积与门控线性单元(GLU)的方面级情感分析模型。该模型首先采用全局词汇图来编码语料库中的词共现信息,在词汇图和句法图上利用分类概括结构来区分各种词共现频率和不同类型的句法依存关系。然后分别在2个图上进行双层卷积,继而使用Bi Affine变换模块作为桥梁,在2个图卷积网络模块之间有效地交换相关特征,从而有效地融合句法信息和词汇信息。最后利用GLU控制情感信息流向给定方面,使模型可以更专注地分析与该方面相关的情感信息,避免不相关的情感信息影响对给定方面的情感分析结果,从而提高分析的准确性。实验结果表明,在Twitter、Laptop14、Restaurant15和Restaurant16数据集上,该模型的准确率分别达到74.82%、77.61%、82.29%和89.81%,F1值分别达到72.97%、73.52%、67.72%和73.37%,方面级情感分类效果明显优于其他基线模型。

关键词：方面级情感分析词共现信息双图卷积信息交互门控线性单元

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基于词级交互注意力机制的方面级情感分类模型

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小型微型计算机系统 2022年第7期43卷 1432-1437页

作者：杨春霞瞿涛李欣栩南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

方面级情感分类旨在判断句子中每个具体方面的情感极性.传统的注意力机制模型可能会给句子中重要情感词分配过低的注意力权重,而且很少考虑上下文与方面词的交互信息.针对第1个问题,本文改进了传统的输入方式,以方面词为界限,将句子划... 详细信息

方面级情感分类旨在判断句子中每个具体方面的情感极性.传统的注意力机制模型可能会给句子中重要情感词分配过低的注意力权重,而且很少考虑上下文与方面词的交互信息.针对第1个问题,本文改进了传统的输入方式,以方面词为界限,将句子划分成包含方面词的上文、方面词和包含方面词的下文3部分作为输入,分别提取上文或下文中的重要情感特征.针对第2个问题,本文提出了词级交互注意力机制,分别学习上文与方面词、下文与方面词的词级交互,得到特定于方面的上文表示和下文表示向量,最后将它们拼接得到特定于方面的上下文表示向量,作为方面级情感分类特征.通过在3个标准数据集上的实验证明,本文的模型性能优于基线模型.

关键词：方面级情感分类上下文方面词双向长短期记忆网络词级交互注意力机制

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