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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张仰森 郑佳 黄改娟 蒋玉茹
微博情感分析是获取微博用户观点的基础。该文针对现有大多数情感分析方法将深度学习模型与情感符号相剥离的现状,提出了一种基于双重注意力模型的微博情感分析方法。该方法利用现有的情感知识库构建了一个包含情感词、程度副词、否定词、微博表情符号和常用网络用语的微博情感符号库;采用双向长短记忆网络模型和全连接网络,分别对微博文本和文本中包含的情感符号进行编码;采用注意力模型分别构建微博文本和情感符号的语义表示,并将两者的语义表示进行融合,以构建微博文本的最终语义表示;基于所构建的语义表示对情感分类模型进行训练。该方法通
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周瑛 刘越 蔡俊
[目的/意义]微博作为人们表达观点的重要平台,已成为文本情感分析的一个研究热点。文章提出一个基于注意力机制的LSTM模型,以华为P10闪存门事件微博相关评论为研究对象,分析网络用户对该事件的情感趋向,以验证该模型的有效性。[方法/过程]引入深度学习理论,使用基于注意力机制的LSTM模型进行情感分析以更好地把握文本中的情感信息,提升情感分类的成功率。[结果/结论]基于注意力机制的LSTM模型是一个有效的模型,在分析较长文本的情感特征时更加准确,比较适合微博这类成段落的文本分析。[局限]对于颜文字、表情包等非
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾忠禄
文章以注意力理论为基础,提出了基于竞争对手注意力的竞争对手分析模型。利用该模型,企业可以通过分析竞争对手的注意力聚焦来预测竞争对手的行为。竞争对手分析可从3个层次进行:①直接分析竞争对手的注意力聚焦;②分析影响注意力聚焦的3个因素;③分析影响竞争对手决策者假设的两个因素。本模型部分弥补了现有竞争对手分析理论的不足,为竞争对手分析提供了新的视角。
[期刊] 情报学报
[作者]
范涛 吴鹏 王昊 凌晨
网民情感对网络舆情的演化和发展具有重要的推动作用,如何精准分析网民情感对于网络舆情管理有着重大的现实意义。现有的网民情感研究主要是基于文本进行分析,鲜有研究从多模态视角出发,结合文本和图片对网民情感进行分析。在多模态情感分析中,现有研究多结合不同模态的全面特征、进行高维融合,容易造成信息冗余、引入噪声,忽略了不同模态之间的交互性和相关性。本文提出基于多模态联合注意力机制的情感分析模型,通过联合词引导的注意力机制和图引导的注意力机制,结合文本和图片分析网民情感,并且在"新冠肺炎疫情"等网络舆情数据中进行实证研究,与相关优异的基线模型进行了对比分析。实验结果表明,本文提出的基于多模态联合注意力机制模型具有一定的优越性,能够有效捕捉不同模态间的交互和相关关系。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
唐伯青 赵大勇 熊锋 李德强
[目的] 识别作物和杂草是农业智能化中自动除草的关键步骤之一。本文旨在解决作物与杂草识别精度低、检测模型实时性和鲁棒性差等问题。以叶年龄处于3～8叶期的玉米及其伴生杂草为研究对象，提出一种高效准确的玉米苗与杂草的检测方法。[方法] 该方法以实时目标检测视觉自注意力模型为基础框架，用小尺度卷积等效替代大尺度深度卷积的思想，以较小的精度损失降低推理耗时。引入一种包含上下文信息的自顶向下注意力机制强化模型对小目标的检测效果。应用组合图像增强策略，提升模型精度与泛化能力。[结果] 改进后模型的平均检测精度为90.11%，推理阶段单张图片耗时33.67 ms，模型参数量44.86 MB。改进后的模型比主流目标检测模型总体精度更高，且推理速度处于前列。[结论] 所提方法对于玉米苗与伴生杂草的整体检测性能优秀，能够提高杂草识别的准确性和效率。
[期刊] 情报学报
[作者]
朱茂然 王奕磊 高松 王洪伟 郑丽娟
商品在线评论中存在着大量的比较语句,其中蕴涵着用户对不同商品或服务的体验及评价。通过挖掘评论文本中的比较信息,能够帮助企业洞察产品的市场竞争力。本文关注中文评论中的比较句识别任务,摒弃了先前研究中经常采用的模式识别方法,提出基于深度学习方法的层次多注意力网络模型。该模型获得了较好的识别精度,优于传统的分类模型和常见的深度学习文本分类模型,F1分数达到81%。本文提出的层次多注意力网络模型是端到端的,缩减了大量人工干预,有效简化了比较评论识别的工作量。
关键词：
比较评论 文本分类 深度学习 注意力机制
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
操凤萍 张锐汀 窦万峰
为缓解跨域推荐数据稀疏与冷启动问题，该文提出一种融和双塔隐语义与自注意力机制的跨域推荐模型(DLLFM-DA/Self atten CDR model, DLDASA),能够有效提升目标域推荐准确率.首先利用提出的双塔隐语义模型(DLLFM),借助源域和目标域用户的类别偏好和项目类别，生成高质量隐语义；其次，在隐语义特征迁移过程中引入域适应(domain adaptation),有效对齐源域与目标域的特征分布，最小化源域与目标域间数据分布差异，提供更高质量的隐语义特征迁移；然后利用多头自注意力机制捕捉两个域之间的差异性与相关性，对差异信息进行筛选与融合，缓解负迁移问题，以提升跨域推荐质量；最后，在Movielens-Netflix和一品威客(YPWK)-猪八戒网(ZBJW)真实数据集上，将DLDASA与基线单域和跨域推荐模型进行对比实验，结果表明，均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均有明显改善.该研究验证了DLDASA模型能够更充分地提取用户特征，有效缓解目标域信息不足的问题.
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
朱鹏烨 孙林辉 袁晓芳 代宗
为有效预测煤矿提升机司机注意力分配情况，从人自上而下及自下而上的信息加工机制出发，以SEEV模型思想为基础，应用主观期望效用理论，提出了基于信息突显性、努力程度及任务属性的注意力分配模型。为验证模型的有效性，开展自由监视操控任务的工效学眼动实验，将眼动实验值与模型理论值进行拟合及回归分析。结果表明：注意力分配模型理论值与眼动实验值显著相关且吻合度高，验证了模型的可用性。研究提出的注意力分配模型对煤矿提升机司机注意力培训、人机界面设计及防范人因失误具有一定指导意义。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
贾旭东 王莉
文本序列中各单词的重要程度及其之间的依赖关系对于识别文本类别有重要影响。胶囊网络不能选择性关注文本中重要单词,并且由于不能编码远距离依赖关系,在识别具有语义转折的文本时有很大局限性。为解决上述问题,该文提出了一种基于多头注意力的胶囊网络模型,该模型能编码单词间的依赖关系、捕获文本中重要单词,并对文本语义编码,从而有效提高了文本分类任务的效果。结果表明:该文模型在文本分类任务中效果明显优于卷积神经网络和胶囊网络,在多标签文本分类任务上效果更优,能更好地从注意力中获益。
[期刊] 统计与决策
[作者]
任梦 孟勇
得益于互联网的快速发展和数据收集技术的进步，社交网络文本为投资者文本情绪的度量提供了新渠道。目前，关于文本情绪分析的研究主要基于单个文本，而基于单位时间内多文本和多用户相融合的研究较少。文章将多文本信息、用户社交信息与情绪时间序列相结合，提出时间和用户双重注意力机制下长短期记忆网络（LSTM）模型，对投资者文本情绪度量指标进行分类和预测。采用该模型对来自东方财富网行业吧的真实数据进行实证分析，并同词汇分类字典法和时间注意力机制下的LSTM进行比较，证明了所提模型的有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张继东 张慧迪
［目的/意义］突发事件中不同模态之间传递的信息互为补充，为了充分挖掘突发事件中用户的意见，在情感分析中引入注意力机制，对挖掘上下文信息进而实现有效分类具有重大意义。［方法/过程］首先提出融合注意力机制的多模态情感分析模型。其次以“7.20河南特大暴雨”突发事件为例，运用Glove执行词向量嵌入，BiLSTM和VGG16进行文本、图像特征提取。最后融合图文特征进行情感分类。［结果/结论］对比单模态的情感分析效果，多模态模型能够提供更加丰富的信息内容。在多模态情感模型基础上，对比有无注意力机制的分析效果，证实注意力机制能够突出文本中情感信息量的部分，提升了突发事件情感分析的效率和准确性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
曾宪聚 张雅慧 冯耕中
鉴于中国A股市场个人投资者比例相对较高但其理性程度相对较低的实际情况,在拓展Tetlock模型的基础上构建了一个两资产三阶段的理性期望模型。研究发现:首先,被报道股票的价格受到注意力效应的影响,存在正向注意力溢价;其次,注意力交易者对被报道股票的交易量在媒体报道后放大,且存在买卖不平衡性;最后,作为对有限理性的补偿,注意力受媒体报道的影响程度越高,其收益越低。论文在统一的分析框架之内考察了媒体报道对缓解信息不对称和引发投资者注意力效应两方面的影响,有助于在理论上为进一步探索媒体报道对股票市场的影响机理、在实践中为监管层更好地利用媒体力量促进股市健康发展提供理论启示。
关键词：
媒体报道 投资者注意力 股票价格
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
张婧 陈增照 段超 王虎
当前，从海量的互联网信息中获取满足用户需求的视频资源变得越来越困难，用户面临严重的信息焦虑和信息过载问题，然而各种辅助信息中蕴含着大量的与用户兴趣偏好及项目特征相关的信息并没有在经典推荐系统中得到利用.鉴于深度学习在特征提取和注意力机制在特征选择方面的突出表现，充分有效利用各种辅助信息缓解矛盾是当前研究的热点和难点问题.针对以上问题，该文提出了一种新颖的利用文本上下文信息的深度混合推荐方法.该方法将视频标题和视频简介组合，经过预训练的词嵌入模型Glove转化为词向量，通过融合多头注意力机制的卷积神经网络提取项目潜藏因子，再结合概率矩阵分解实现用户对视频资源的评分预测.在ML-100k、ML-1m、ML-10m、Amazon四个公开数据集上的实验结果表明，该研究提出的方法结果优于PMF、CDL、ConvMF等基线模型.
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴彬溶 王林
为更加准确地预测我国粮食总产量，基于自适应差分进化算法来智能地选择基于注意力机制的双向独立循环神经网络的超参数，并考虑了粮食作物单位产量、农业生产条件、科技因素、农业保险、市场及经济因素五大类影响因素，构建了基于注意力机制的ADE-Bi-IndRNN粮食产量预测模型。经过预测分析得出我国2020—2024的粮食产量分别为6.67亿吨、6.72亿吨、6.80亿吨、6.99亿吨、7.02亿吨，总体呈现震荡上涨趋势，平均年增长率为1.15%。同时，通过对多个变量进行的注意力权重的分析，发现现阶段对我国粮食总产量预测贡献最大的三个变量为：谷物单位面积产量，粮食作物总播种面积，耕地灌溉面积，且政府对农业保险的政策性补贴、粮食进口量、谷物生产价格指数、农业生产资料指数也有助于提升我国的粮食总产量，并据此对我国粮食行业发展提出了建议。
[期刊] 财会月刊
[作者]
徐芳芳 赵础昊
政府预算绩效管理是政府管理的核心内容,作为一种管理工具、制度体系,甚至是一种先进的管理理念,在推动责任政府建设方面的作用显著。政府文本通常能够反映决策者的注意力,分析政府预算绩效管理文本能够明晰政府工作重点。基于此,对我国开展政府预算绩效管理二十多年来的代表性政府文本进行全面梳理和分析,发现尽管传统的投入控制管理观念根深蒂固但外部责任管理取向逐步凸显,由此提出加快推进政府预算绩效管理法制化、民主化、责任化的具体建议。
关键词：
预算绩效管理 文本分析 注意力 测量
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