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[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]
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]
尉永清 杨玉珍 费绍栋 朱振方
文章在研究突发事件网络舆情传播规律的基础上,研究事件特征抽取方法和情感特征的突发性,用于识别突发事件,为预测事件发展提供数据支持。
关键词：
突发事件 事件特征 情感特征 事件识别
[期刊] 情报学报
[作者]
徐元 毛进 李纲
当前,社交媒体已经成为突发事件态势感知的一种重要信息来源,其中包含文本、图像、视频等多模态信息,可广泛应用于突发事件的应急管理。近年来,作为一项具有挑战性的任务,面向突发事件的社交媒体多模态信息分析已受到学术界和工业界的广泛关注。本文围绕突发事件中的社交媒体多模态信息分析研究展开综述,从内容、时空和传播三个维度解析社交媒体多模态信息的多维特征,并从信息获取、信息整合和信息挖掘三个方面归纳多模态信息分析的关键方法和技术。最后,本文在综述的基础上,结合"情境-应对"模式下的突发事件应急管理目标,构建社交媒体多模态信息分析框架,并从信息获取、描述、分析和可视化等方面展望未来的研究方向,为面向突发事件应急管理的社交媒体多模态信息分析研究和实践提供指引,以期通过方法创新提升突发事件的应急管理能力。
[期刊] 情报学报
[作者]
曾子明 孙守强 李青青
突发公共卫生事件以社交媒体为阵地进行线下舆情的线上映射，而图文并茂的多模态信息成为公众情感表达的主要方式。为充分利用不同模态间的关联性和互补性，提升突发公共卫生事件网络舆情多模态负面情感识别精准度，本文构建了两阶段混合融合策略驱动的多模态细粒度负面情感识别模型（two-stage, hybrid fusion strategy-driven multimodal fine-grained negative sentiment recognition model,THFMFNSR）。该模型包括多模态特征表示、特征融合、分类器和决策融合4个部分。本文通过收集新浪微博新冠肺炎的相关图文数据，验证了该模型的有效性，并抽取了最佳情感决策融合规则和分类器配置。研究结果表明，相比于文本、图像、图文特征融合的最优识别模型，本文模型在情感识别方面精确率分别提高了14.48%、12.92%、2.24%；在细粒度负面情感识别方面，精确率分别提高了22.73%、10.85%、3.34%。通过该多模态细粒度负面情感识别模型可感知舆情态势，从而辅助公共卫生部门和舆情管控部门决策。
[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]
赵兴旺 侯哲栋 姚凯旋 梁吉业
多视图图聚类旨在挖掘多视图图数据中蕴含的簇结构，近年来得到了研究者的广泛研究。然而，现有大多数方法在不同视图信息的融合过程中同等对待各个视图，未能根据视图质量分配相应权重，而且处理具有属性和图的数据时面临一定困难。该文提出了一种基于注意力机制的两阶段融合多视图图聚类算法。首先，应用图滤波器过滤高频噪声，各个视图获得更适用于下游聚类任务的节点平滑表示；其次，基于注意力机制融合各个视图特征滤波后的平滑表示，并为拓扑融合阶段提供初始化权重；然后，在拓扑融合阶段，将不同视图加权融合的Laplace矩阵与融合的特征表示输入编码器得到嵌入表示，并构造优化函数对权重和嵌入表示进行优化，可以为质量较好的视图分配较大权重，同时产生更加紧凑的嵌入表示；最后，通过对嵌入表示执行谱聚类得到最终的聚类结果。将该算法和已有的相关聚类算法在真实数据集上进行了实验分析。结果表明，相比已有算法，所提出的算法在处理多视图图数据方面更加有效。
[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] 图书情报工作
[作者]
安璐 吴林
[目的/意义]微博是突发事件网络舆情传播的重要媒介。面向突发事件的微博主题和情感挖掘对掌握突发事件的网络舆情、识别与预测潜在问题及风险等方面具有重要的实践意义。尝试提出一种融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析方法。[方法/过程]以寨卡事件为例,通过划分微博舆情演化的生命周期,基于word2vec技术分别提取该事件生命周期各阶段的微博主题,采用基于词典的情感分析方法,引入情感词、表情符号等多情绪源,对不同主题下的评论情感做细粒度划分,并计算情感强度,最终实现微博主题与情感的协同分析。[结果/结论]所
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐绪堪 吴慧中 张吉成 王京
[目的/意义]目前由于突发事件快速响应效率不高导致更大的财产损失和人员伤亡,通过深入探讨突发事件决策需求不仅促进精准的决策需求形成,还有利于更大限度地满足突发事件的决策需求,提升突发事件快速响应效率,从而最大限度降低突发事件所导致的损失。[方法/过程]面对大量异构、复杂的突发事件多源主、客观数据,借助多源数据融合具有提高数据的可信度和解决问题的精度的优势,构建多源数据的信任函数,利用粒度原理对多源数据和决策需求进行粒度化表示,并通过距离熵来量化各类数据之间关联程度。[结果/结论]从情报学视角借助知识组织理
关键词：
多源数据融合 突发事件 决策需求 效率
[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] 运筹与管理
[作者]
王永 刘岽 杜锡为 肖玲
为充分获取用户的个性化信息，提高推荐算法的准确性，提出一种融合注意力机制的自编码器推荐算法。算法首先针对数据中蕴含的低阶特征和高阶特征，针对性地设计了特征提取模块，以增强传统编码器的泛化能力和记忆能力，然后利用注意力机制对特征进行融合，得到关于用户偏好信息的向量表示，最后通过解码器预测用户对物品的购买意愿，实现个性化推荐任务。在Movilens100k、Movielens1m和Yahoo Music三个数据集上进行实验，并与主流个性化推荐算法进行对比，本文算法在F1值和归一化折损累计增益(NDCG)上均有较大的提升。在互联网推荐场景下，本文算法能够充分挖掘出用户的偏好信息，为用户提供高质量的推荐结果即给出最合理的物品购买决策建议，从而最大化满足用户需求。
关键词：
推荐算法 自编码器 注意力机制 协同过滤
[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] 情报理论与实践
[作者]
由丽萍 刘越 王世兴
[目的/意义]在社会危机事件发生后，及时、有效地对社交网络上的文本内容进行情绪分类，有助于准确掌握公众情绪状态、优化社会危机事件管控方案。[方法/过程]基于框架语义理论构建危机情绪分类词典和危机情绪类别体系，采用融合自注意力机制的LSTM神经网络分类模型，实现优化的、细粒度的危机情绪分类。[结果/结论]以微博危机事件评论数据为例，通过不同参数的组合以及模型对比实验，获得了较高的准确率，验证了模型的可行性和有效性。为社交网络文本危机情绪分类提供优化的理论模型和方法支持，同时为相关领域的研究提供语义资源。
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