基于卷积神经网络的特定目标文本情感分析模型

在特定目标文本情感分析过程中,文本序列分类受标注方式的限制,导致分析结果的准确率和召回率较低.为了解决这个问题,构建了基于卷积神经网络的特定目标文本情感分析模型(文本分析模型).根据情感差异分析特定目标文本序列,在输入层将文本特征矩阵作为卷积神经网络语言模型的输入数据,拼接成词性序列矩阵;分段池化捕获文本序列不同的关键特征,并分类处理提取到的特征向量;加入dropout机制完成特定目标文本情感分类,确定文本中每个词的重要度信息,实现特定目标文本情感分析.实验结果表明,文本分析模型的准确率高于84%,召回率最大值为87%,能够有效实现特定目标文本情感分析.     

一种基于深度学习的中文文本特征提取与分类方法

提出了一种基于卷积循环神经网络的文本特征提取方法,同时对比使用统计学中的TF-IDF以及Word2vec方法的文本特征表示,将提取的特征分别放入SVM与随机森林分类器中对来源于中国知网的中文学术论文数据集进行分类。实验结果表明,使用卷积神经网络和卷积循环神经网络特征提取模型提取的特征所取得的分类效果比TF-IDF、Word2vec特征提取方法得到的分类效果更好,同时使用SVM和随机森林分类器取得的分类效果略好于原生的神经网络。     

多尺度卷积循环神经网络的情感分类技术

结合卷积神经网络对于特征提取的优势和循环神经网络的长短时记忆算法的优势,提出一种新的基于多尺度的卷积循环神经网络模型,利用卷积神经网络中的多尺寸滤波器提取出具有丰富上下文关系的词特征,循环神经网络中的长短时记忆算法将提取到的词特征与句子的结构联系起来,从而完成文本情感分类任务.实验结果表明:与多种文本情感分类方法相比,文中算法具有较高的精度.     

双通道多核卷积神经网络中文文本情绪分类方法

自然语言处理中,文本情绪分类目前以情感极性分类居多,更加细粒度的情绪分类却很少,并且基本上都为英文文本情绪分类。本文针对中文文本情绪分类,设计并实现了一种双通道多核卷积神经网络中文文本情绪分类方法。在特征提取部分,设计了双通道特征提取方法,采用word2vec预先训练词向量的词袋方式并引入注意力机制,提取的特征向量在关注局部特征信息的基础上加入了文本上下文之间的关系信息,能够涵盖文本全局特征;在卷积部分,设计了多种不同卷积核分别卷积池化后再组合的方式,从而得到更加全面的文本特征。理论分析和实验结果表明,双通道多核卷积神经网络中文文本情绪分类方法分类准确率达86%,比单层卷积神经网络的分类准确率提高了4%,同时解决了单层卷积神经网络特征提取不够全面和多层卷积神经网络特征提取过于抽象的问题。     

基于关键 $n$-grams 和门控循环神经网络的文本分类模型

提出一种基于关键 $n$-grams 和门控循环神经网络的文本分类模型. 模型采用更为简单高效的池化层替代传统的卷积层来提取关键的 $n$-grams 作为重要语义特征, 同时构建双向门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)获取输入文本的全局依赖特征, 最后将两种特征的融合模型应用于文本分类任务. 在多个公开数据集上评估模型的质量, 包括情感分类和主题分类. 与传统模型的实验对比结果表明: 所提出的文本分类模型可有效改进文本分类的性能, 在语料库 20newsgroup 上准确率提高约 1.95%, 在语料库 Rotton Tomatoes 上准确率提高约 1.55%.     

基于神经网络中文短文本作者识别研究

随着互联网应用的日益普及,短文本作为电子数据证据在法庭科学中日益重要,法院亟需对大量网络聊天内容作者归属进行同一认定。传统机器学习方法对特征选取非常敏感,因为在实践中较难提取到准确的作者写作习惯特征,所以影响了传统机器学习方法的实践效果。针对文本短、特征少、特征提取困难的缺点,提出了融合多属性的神经网络中文短文本作者识别方法。首先将文本的结构特征、语义特征、发送时间、发送位置、发送频率等属性融合进文本序列,对文本序列进行词向量化表示,采用卷积层和Bi-LSTM层自动提取局部特征和上下文关系特征,通过注意力机制动态调整特征权重,使用Softmax分类器得到文本作者。以最大熵模型做对比实验,实验结果表明卷积层和Bi-LSTM层能"学习"到短文本上下文特征,注意力机制能更多"学习"到文本序列不同位置的关键特征,融合多属性的神经网络方法的作者识别精度比传统模型大约提高了5%。     

基于卷积神经网络的无人机识别方法仿真研究

为了提高卷积神经网络(CNN)的泛化性和鲁棒性,改善无人机航行时识别目标图像的精度,提出了一种CNN与概率神经网络(PNN)相结合的混合模型。利用CNN提取多层图像表示,使用PNN提取特征对图像进行分类以替代CNN内部的BP神经网络,采用均方差和降梯度法训练模型,通过将预处理的图像传输到CNN-PNN模型,对图像纹理和轮廓进行分类识别,并将此模型的仿真结果与卷积神经网络模型、卷积神经网络-支持向量机模型的结果进行对比。仿真结果表明,与其他两种模型相比,CNN-PNN模型具有更好的精准度,识别率高达96.30%。因此,CNN-PNN模型能够快速有效地识别图像,准确度和实时性较高,在图像识别等方面具有很好的应用前景。     

基于卷积神经网络的岩石图像分类

在显微镜下分析岩石薄片并对其进行分类时,人工鉴定效率较低且易受主观因素影响,为此提出了一种基于卷积神经网络深度学习的岩石粒度自动分类方法。该方法通过卷积网络模型实现图像特征自动提取,并同时建立模式分类器,实现基于薄片图像的粒度自动识别。采用鄂尔多斯盆地的4 800样品对卷积网络模型进行训练,通过1 200个样品对模型测试,测试集分类结果的准确度达到98.5%。理论分析与数据验证说明,通过深度学习所建立的卷积网络模型能够基于岩石薄片图像获得高效、准确、可靠的自动分类结果。     

基于注意力卷积神经网络的中文虚假评论检测

针对现有的虚假评论检测方法未充分利用虚假评论文本特征这一问题,本文提出一种基于多层注意力机制的卷积神经网络模型。首先,使用多种预训练词向量初始化词嵌入层,并进行复值位置编码;然后,将经过多种卷积核卷积得到的多种特征映射依次通过嵌入用户特征的通道级和卷积核级的注意力层,根据特征重要程度分配不同权重;最后,将拟合的评论文本特征表示进行Softmax分类。实验结果表明,与诸多主流优秀神经网络模型相比,本文模型准确率和F₁值分别提高4.74和3.86个百分点。     

基于注意力机制结合CNN-BiLSTM模型的电子病历文本分类

为了解决中文电子病历文本分类的高维稀疏性、算法模型收敛速度较慢、分类效果不佳等问题,提出了一种基于注意力机制结合CNN-BiLSTM模型的病历文本分类模型。该模型首先使用word2vec工具进行词向量表示,利用多层卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)结构提取病历文本的局部特征,通过拼接操作丰富局部特征表示,再利用双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)提取上下文的语义关联信息,获取句子级别的高层特征表达。最后通过Attention机制进行特征加权,降低噪声特征的影响,并输入softmax层进行分类。在多组对比实验的实验结果表明,该模型取得了97.85%的F₁,有效地提升了文本分类的效果。     

From designing a single neural network to designing neural network ensembles

This paper introduces supervised learning model, and surveys related research work. The paper is organised as follows. A supervised learning model is firstly described. The bias-variance trade-off is then discussed for the supervised learning model. Based on the bias-variance trade-off, both the single neural network approaches and the neural network ensemble approaches are overviewed, and problems with the existing approaches are indicated. Finally, the paper concludes with specifying potential future research directions.     

模糊神经网络技术

本文论述了近年来受到普遍关注的模糊神经网络技术的优点,详细叙述了模糊神经网络的融合方式及其特点,并且介绍了两种典型的算法结构和具体的实现过程,最后指出了研究中有待解决的问题.     

模糊神经网络技术

本文论述了近年来受到普遍关注的模糊神经网络技术的优点,详细叙述了模糊神经网络的融合方式及其特点,并且介绍了两种典型的算法结构和具体的实现过程,最后指出了研究中有待解决的问题.     

Prefilter for multiwavelet neural network

The approximation property of multiwavelet neural network is strikingly improved and the training speed is greatly increased through prefiltering the sampling values of a function.     

动态模糊神经网络研究

针对静态网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练，避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究，结果表明，动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善，并具有更好的动态系统处理能力。     

混沌神经网络中的超混沌

神经网络是高度复杂的非线性动力系统,存在着混沌现象.通过消除暂态混沌神经元的模拟退火策略,产生了一种可以永久保持混沌搜索的混沌神经元.研究由4个该混沌神经元连接的混沌神经网络的拓扑结构,分析了混沌神经网络的Lyapunov指数谱,发现混沌神经网络中存在超混沌现象;同时,研究了参数变化对混沌神经网络Lyapunov指数谱的影响.     

基于人工神经元网络的图象重建

文章探讨利用人工神经元网络重建图象的方法 ,并讨论经过改进的 Hopfield网络的基本模型及其实现算法。研究完成了同步跳变、异步跳变和混合跳变等算法在图象重建中的实现 ,最后将衰减最大能量神经元准则应用于上述算法中。实验证明收敛的迭代步骤减少 ,收敛精度提高。     

人工神经网络在软件预估分析中的应用

将人工神经网络理论应用于软件预估分析领域，通过BP神经网络和功能点估算模型的介绍与结合，提供了一种估算软件工作量的方法．使用智能神经网络可分析软件开发这一十分复杂的过程。     

基于神经网络的对称密码系统

将混沌机制的非线性和随机特性引入密码系统 ,是加强信息保密的有效途径。离散 Hopfield神经网络存在混沌吸引子 ,基于此可以构造新的加密算法。该文在 GuoDonghui等人提出的对称的概率加密算法的基础上利用密码分组链接模式 (CBC) ,构造了一个较为完整的神经网络分组密码系统 ,它与数字加密标准 (DES)相比 ,更为简单 ,并具有抵御一些类型攻击的优点     

神经网络在结构优化中的应用

采用阶梯折算及传递矩阵的基本方法,利用神经网络算法中的模拟退火法,研究了轴向力作用下非均匀变截面柱的屈曲优化问题,计算了给定柱体总体积约束下,使轴向受压柱的屈曲载荷达到最大的问题.研究表明:优化结果使4种条边界条件下的屈曲载荷都得到提高.