- 年份
- 2024(8867)
- 2023(12287)
- 2022(10546)
- 2021(9796)
- 2020(8599)
- 2019(19881)
- 2018(19850)
- 2017(38262)
- 2016(20670)
- 2015(23647)
- 2014(23706)
- 2013(23395)
- 2012(21436)
- 2011(19133)
- 2010(18963)
- 2009(17663)
- 2008(17590)
- 2007(15628)
- 2006(13187)
- 2005(11780)
- 学科
- 济(83726)
- 经济(83606)
- 管理(64956)
- 业(61600)
- 企(52241)
- 企业(52241)
- 方法(42213)
- 数学(37430)
- 数学方法(36968)
- 财(25950)
- 农(22033)
- 中国(20222)
- 制(19767)
- 业经(18297)
- 务(16553)
- 财务(16498)
- 学(16486)
- 财务管理(16455)
- 贸(15705)
- 贸易(15695)
- 企业财务(15586)
- 易(15295)
- 地方(14605)
- 农业(14189)
- 银(13515)
- 银行(13482)
- 体(13311)
- 和(12901)
- 理论(12875)
- 融(12758)
- 机构
- 大学(296147)
- 学院(295398)
- 济(122397)
- 经济(119892)
- 管理(117047)
- 理学(101604)
- 理学院(100555)
- 管理学(98805)
- 管理学院(98239)
- 研究(93395)
- 中国(71636)
- 京(60657)
- 财(58784)
- 科学(56835)
- 农(48443)
- 财经(46580)
- 所(46342)
- 中心(44922)
- 江(44393)
- 业大(44332)
- 经(42215)
- 研究所(41788)
- 农业(38117)
- 经济学(38103)
- 北京(37246)
- 范(36273)
- 师范(35855)
- 财经大学(34669)
- 经济学院(34543)
- 州(34457)
- 基金
- 项目(201065)
- 科学(159120)
- 基金(147687)
- 研究(145412)
- 家(128238)
- 国家(127210)
- 科学基金(110198)
- 社会(93142)
- 社会科(88391)
- 社会科学(88367)
- 省(78945)
- 基金项目(78634)
- 自然(72102)
- 自然科(70455)
- 自然科学(70431)
- 自然科学基金(69168)
- 教育(68032)
- 划(66312)
- 资助(60244)
- 编号(58781)
- 成果(47119)
- 部(45388)
- 重点(45234)
- 创(42363)
- 发(42196)
- 制(40260)
- 课题(39955)
- 创新(39600)
- 科研(39383)
- 教育部(39251)
共检索到425773条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[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] 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] 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] 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] 实验技术与管理
[作者]
王刚 汤宇飞 王晚秋 张晓光
该文设计一个多模态脉搏波采集与分析综合实验。该实验基于Python图形用户界面，将脉搏波的采集、预处理和分析诊断算法等模块集成到虚拟仿真软件中，开发了基于串口通信的脉搏波数据实时采集方法，并结合脉搏信号的时域特点，提出一种基于注意力机制和变尺度因果膨胀卷积的多模态端到端脉搏诊断算法。对比实验表明，该方法诊断准确率达到93%以上。该软件算法不仅使传统中医的“切脉”量化为可视的脉象信号，而且提升了脉枕精度。
[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] 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]
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] 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。
[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] 图书情报工作
[作者]
林西 董瑜 郑新曼
[目的 /意义]政府注意力是决策者对特定事务重视程度的体现，其配置变化能够反映政策变动内在规律及决策者政策理念。量化分析政府注意力配置是当前研究趋势，但多基于政策文本主题词的统计，忽略其中所蕴含的情感倾向，影响分析的细粒度。程度词是中文政策文本中能够反映决策者情感态度的词语，基于程度词构建的LAS政策情感强度分级词典可以从情感角度更为细致地测度政府注意力配置。[方法 /过程]政府工作报告是我国政府工作部署的重要载体，也是政府注意力配置的直观呈现。以1978—2022年国务院政府工作报告为研究对象，将情感分析与主题分析相结合，分析改革开放以来我国政府注意力配置的总体特征及其变化趋势。[结果/结论 ]研究表明，融合LAS政策情感强度分级词典量化政府注意力配置可行且有效，为公共管理、政策研究提供了一个新的视角。研究发现，我国决策者长期关注三农工作、科技教育等工作，同时会依据发展阶段、国际环境、突发事件等调整对特定工作的注意力配置，如生态环境、医疗卫生等。
[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
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
