基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

科技人才评价与激励政策变迁研究 ——基于1978—2018年政策文本分析

自改革开放以来，国家陆续出台多项政策推动科技人才评价与激励制度体系的建立，目前已基本形成较为完整的政策框架。以1978—2018年发布的有关科技人才评价与激励政策文本为研究对象，我国科技人才评价与激励政策发展总体呈现出发布主体多元化、权力结构扁平化、政策工具多样化及政策体系科学化的特征。面对部门间合作不紧密等问题，提出应加强府际协同合作、构建权力监督体系、坚持“自激励”与“专业激励”相结合等相关建议。     

大物质分选机在餐厨垃圾预处理中的应用

餐厨垃圾预处理阶段物质分选对整体处理工艺影响较大，如果分选不到位，浆料中杂物多，会导致管道磨损严重、设备故障率高等问题。通过调节进料频率及大物质分选机的运行频率，探究大物质分选机较优的运行参数范围，使分选工作更加有效。试验结果表明：大物质分选机运行频率为70 Hz，进料频率小于17 Hz为较优运行参数，此时设备电流值较低且波动曲线较为平稳，分选料中有机质质量占比在33%~37%，与其他工况相比，有机质质量占比至少低了3%；运行工况的变化不会对浆料的组成成分造成影响，其中剩余物、果皮和骨头质量占比较大，三者占比总和在98%以上，其他杂物质量占比不超过2%。     

AR-Grams:一种应用于网络舆情热点发现的文本聚类方法

网络舆情热点发现是一种常用且处理速度要求较高的应用.针对网络舆情热点发现这一特殊应用场合,本文提出了一种基于随机N-Gram的文本聚类方法AR-Grams.该方法通过随机N-Gram的文本相似度计算方法,确立待聚类文档集中各个初始聚类的标志文档并完成初步的聚类操作,继而通过聚类元素数阈值来确定初始聚类,并可根据实际情况确定是否执行聚类合并.该方法生成的聚类内聚性好,准确率高.另外,为了便于评估整体的聚类效果,提出了聚类的整体覆盖率和正确覆盖率.实验结果表明:与对比方法DR-Grams相比,在低阈值时,AR-Grams的准确率、召回率、F-score、正确覆盖率分别提高了11.9％、9.1％、10.2％和9.2％,提升效果尤为明显;在高阈值时,效果基本相当;在整体上,前述4项指标则分别提高了4.5％、2.9％、3.5％和3.0％,优于对比方法DR-Grams.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

农村厨余垃圾处理的特征性技术：问题及改进途径

 厨余垃圾已成为法定分类处理的垃圾组分。农村厨余垃圾产生点分散，适合就近处理和产物就地利用，实现有机质还田和植物养分循环。因此，农村厨余垃圾的处理方式区别于城市。中国通过实践已形成了一系列特征性的农村厨余垃圾处理技术。采用实地调查的方法，结合技术原理，分析了这些处理技术存在的原料预处理、转化条件和产物利用问题，提出了针对性改进建议。     

基于SEM模型和物联网的智能垃圾分类及垃圾桶配置研究

随着我国电子商务的迅猛发展,物联网已经深入居民生活的各个方面。本文通过问卷调查以及分析国内外的垃圾分类趋势,基于SEM模型和物联网的智能垃圾分类,来研究智能垃圾桶的配备。垃圾桶将仿照自动售卖机的设计,将我国目前的便捷收付端与垃圾分类处理机器结合,使其具有节能化、环保化、集约化、智能化等特点。在提高人们对于垃圾分类投放主动性的同时,可以加速我国的信用城市建设速度,从而达到保护环境、节约资源的目的。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。