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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孟凡会 王玉亮 汪卫霞
[目的/意义] 在用户痛点信息破碎化的背景下，及时准确了解客户对特定产品和服务的要求和体验诉求，把握用户对产品和服务主要关注度和问题所在，对企业克服产品和服务缺陷，改善用户产品体验，满足用户客观需求具有重要的现实意义。[方法/过程] 利用条件随机场CRF序列标注和GloVe词向量编码，注意力机制和VGG-19构建基于文本、图像及双特征融合的用户痛点提取和分析模型，建立用户痛点量化与计算，实现基于注意力机制的在线用户痛点信息挖掘。[结果/结论] 对OPPO Find X5 Pro手机在线评论用户痛点信息进行挖掘，该模型有效提取了文本、语音和图像中的用户情感特征，建立了用户情感词三个类别的分类和量化，得到用户痛点计算得分，构建了OPPO Find X5 Pro手机用户痛点五个等级划分。该模型计算准确度比现有典型模型平均高13.49%。
[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] 职教论坛
[作者]
董申 王松 马莉萍
在线学习的效果一直是学界关注的热点问题，学生的注意力是教学内容得以传达的基本保证之一。在职学生的学情与一般学生存在明显差异，有必要专门探讨。基于针对教师、学生的访谈和课堂录像，运用扎根理论对在职学生在直播、录播、慕课、微课中的注意力现象开展实证研究，提出在职学生在线学习的注意力驱动机制模型。学习动机是在线学习注意力的主要内驱力，任务机制下的师生互动和“自组织”同伴学习等策略是提高学生注意力的核心手段，课程安排、技术平台、教学团队对在线教学有支撑作用。在线学习注意力提升的关键在于对学习动机的激发、对“距离感”的消解、对课程情境的建构。建议参照这些注意力驱动机制，多策并举提升在职学生在线学习的效果。
[期刊] 情报学报
[作者]
秦琴 柯青 谢雨杉 汪传雷
健康网站是用户获取健康信息的重要来源，在线健康信息的质量关系到患者、医生、网站运营商等所有相关者的利益。网站页面元素是在线健康信息的载体，用户对信息质量的评价依赖于对页面元素的感知。本研究基于在线健康信息质量评价原则划分页面元素，采集和分析相关页面元素上的注意力分配；利用调查问卷收集质量评价数据，分析质量评价与页面元素注意力分配的相关性；通过凝视提示回顾式发声思考和半结构化访谈获取用户的主观感受，以解释质量评价与页面元素注意力分配之间的关系。研究结果发现，相比于其他页面元素，用户在医生认证资质和广告上的注意力分配较多；用户对健康信息权威性、保密性、公开性和广告政策的评价分别与相应页面元素的注视次数和注视时间正相关，对补充性和归因性的评价分别与相应页面元素的注视次数和注视时间负相关，而对合理性和透明性的评价与相应页面元素的注视次数和注视时间不相关；最后，从用户主观感受的角度揭示了注意力分配和质量评价产生关系的内在原因。本研究丰富了在线健康信息质量评价理论基础和研究方法，研究结论为改善在线健康信息内容质量和健康网站界面设计提供了参考。
[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] 情报理论与实践
[作者]
邓胜利 夏苏迪 汪奋奋
[目的/意义]当前社交媒体中的虚假、劣质信息层出不穷，极大地干扰了正常的网络公共秩序。对发布异常信息、呈现异常行为的异常用户进行预测治理，能够有效实现网络公共空间的正本清源。[方法/过程]在既有研究的基础上，本文融合用户个体特征、行为、关系、文本主题和情感特征，构建社交媒体异常用户特征体系，并利用图注意力网络构建异常用户分类预测模型。[结果/结论]本文所构建的社交媒体异常用户特征体系具备完整性和普适性，且异常用户预测模型的分类准确率达到92.8%。相比其他分类模型，本文所构建的图注意力预测模型能够有效识别社交媒体中的异常用户。此外，关系特征、主题特征以及用户注册时间对预测异常用户的贡献度较高，在体征体系中具有较高的重要性。
[期刊] 技术经济
[作者]
汤艽东 李代天 曾诗倬 肖延高
用户投诉是反映用户对企业产品或服务质量满意度的重要指标，对企业获取竞争优势与长久发展具有重要影响。为探讨用户投诉对企业绩效之间的影响机制，本文基于注意力基础观视角，运用2016—2021年223家中国上市企业投诉数据，实证分析用户投诉与企业绩效之间的关系及高管团队特征和政务环境的调节作用。研究结果表明，用户投诉与企业绩效显著负相关；女性高管比例会削弱用户投诉与企业绩效之间的负向关系；高管持股比例增强用户投诉与企业绩效之间的负向关系；高管受教育水平削弱用户投诉与企业绩效之间的负向关系；政务环境削弱用户投诉与企业绩效之间的负向关系。本文研究结果拓展了注意力基础观的实证检验，分析了企业注意力分配的前因，并定量分析了用户投诉对企业绩效的影响程度，同时讨论了用户投诉、高管团队、政务环境与企业绩效间的作用机制。为此，企业高管团队必须重视投诉管理和风险管理，优化注意力配置以提高用户满意度，进而创造更大的竞争优势并提高企业绩效。
[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] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
陈宇 邢锐 雷建军
学龄人口是区域教育资源配置的重要依据,对区域内下一年小学入学规模进行准确预测,可以为区域内教育管理部门对教育资源进行调配提供辅助决策支持.该文针对区域内小学入学规模预测问题,考虑区域经济、人口等相关因素和小学入学规模的关联关系,提出了基于注意力机制的循环网络预测模型.该模型以长短时记忆网络模型为基础,引入注意力机制,自动提取小学入学规模与经济、人口等特征之间的关联关系以及进一步增强历史关键时间点的信息表达,提升预测准确率.在采用真实数据集进行试验的结果说明,该模型对比其它模型在多个评价指标上均有提升,具有更准确和更稳定的预测效果.
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
崔晓晖 陈民 陈志泊 许福 王新阳
【目的】针对物候期识别传统方法特征提取不充分、未对关键特征进行区分,导致方法泛化能力较差、迁移应用识别精度低的问题,本研究将注意力机制引入残差神经网络,结合基于数字照相的物候观测方式,提出具有较强细粒度特征识别能力且实用性较强的林木物候期识别方法,从而为林木的长期实时物候监测提供技术支撑。【方法】以PhenoCam中的栎林及槭林像片为研究材料,选取2017—2018年的数据作为训练集,以2019年的数据评价模型的泛化能力。研究结合实地观测数据对研究区的林木物候期进行划分,设计数据裁剪公式,在增强数据的同时均衡各个物候期数据的数量。研究基于ResNet50残差神经网络设计了深度学习模型,针对林木物候期差异较小的特性引入了注意力机制,注意力模块在通道及空间维度对神经网络提取的特征进行再处理,提升了模型对细粒度图像差异的识别能力。【结果】注意力机制的引入有效提升了模型的泛化能力,增强了模型对易混淆物候期的识别能力,在未参与训练的19年数据集的栎林物候期识别取得了90.58%的准确率,槭林物候期识别准确率为89.27%,较引入前模型准确率在两个研究区分别提升21.86%与13.15%,优于传统AlexNet和HOG-SVM方法。【结论】基于残差注意力网络的林木物候期识别方法较好解决了原有方法泛化能力较差的问题,该方法具有准确度高、迁移应用能力强等优势,能对易混淆的林木物候期进行精准区分,适用于林木物候的长期观测。
[期刊] 工业工程
[作者]
成佳闻 赛希亚拉图 张超勇 罗敏
刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一。针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题，提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM (long short-term memory，长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法。对多传感器信号进行预处理，然后提取多域特征，利用核主成分分析法对其进行特征级信息融合，得到后续网络的输入。采用基于注意力机制的堆叠LSTM网络模型，使得网络能够自适应地学习数据的重要信息，在PHM2010的数据集上预测精度达到99.9%。通过与其他算法的对比试验和加入人工噪声的方法，验证了本文所提出的模型的高精度和鲁棒性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘蕾蕾 巴志超 董克 夏义堃
[目的/意义]信息通信技术（ICT）政策是引领社会经济转型发展、提升政府治理能力与公共服务的重要战略工具。识别并理解不同地区各级政府对ICT政策采纳与关注的异质性，对于缩小数字鸿沟和促进经济均衡发展至关重要。[方法/过程]以1994—2021年中国政府发布的ICT政策为研究样本，文章基于社会表征理论中动态化、成因化和结构化三维视角探索中央和八大经济区域政府在ICT政策注意力分配的时空差异与影响机制。首先，利用结构化主题模型识别大规模ICT政策中的重要议题，从注意力强度、核心内容和主题协同性三方面量化区域政府在不同ICT政策议题上的注意力分配差异；其次，从动态化视角分析各区域政府对ICT政策注意力分配的演进过程；再次，从成因化视角考察地理位置、发布时间、政策被引次数等因素对ICT政策注意力分配的作用机理；最后，从结构化视角探讨政策类型、政策效力等级、政府行政级别三个因素对不同经济区域对ICT政策注意力分配的调节效用。[结果/结论]中央政府表现出注意力多样性和相对稳定性的特征，而地方政府对议题的关注具有显著优先级和短时热度现象；地理位置、发布时间和政策被引次数显著影响政策议题的注意力分配，其作用机制与议题属性相关；政策类型、效力等级和行政级别从执政理念、政府权力以及制度水平三个方面调节决策群体的注意力分配表征。
[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] 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] 实验技术与管理
[作者]
张璐莹 卞雨辰 周立娇 蒋鹏 刘英
该文将管道漏磁缺陷分类任务设计成应用型教学实验。该实验使用迁移学习的方法，调用预训练模型ResNet50，并插入主流的注意力机制（SE、CA、ECA、CBAM）进行对比分析。同时，利用Grad-CAM++可解释算法对模型内部的识别逻辑进行可视化，以便帮助学生更好地理解模型。实验结果显示，插入注意力机制的最优模型准确率达99.7%，能够有效识别管道中的正常情况和分类缺陷情况。该实验依托高性能计算机硬件和最新的Pytorch2.0软件包搭建了深度学习平台，有助于培养学生的创新意识和科研能力，也是对多学科交叉融合人才培养模式的探索和实践。
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