一种离散状态与维度空间互映射的人工情感模型

情感智能是机器智能的重要组成与发展方向.人工情感模型目的就是构建情感模型让机器形成情感理解与表达的系统化能力.然而现有方法在人工情感建模能力上仍显不足.针对人工情感模型构建中个性化这一关键核心因素,提出一种离散情感状态和维度空间状态互映射的方法,并基于大五人格模型和情感状态转彩模型构建一个机器个性化人工情感模型,相关实...     

亲子间教育期望差异与临考学生积极情感的关系：亲子沟通与学业自我效能感的中介作用

采用积极情感量表、亲子沟通量表和学业自我效能感量表对545名初三、高三学生进行问卷调查。结果发现：与感知父母教育期望等于自我教育期望组比,当感知父母教育期望低于自我教育期望时,可通过学业自我效能感的独立中介作用正向预测学生的积极情感,效应量为44.28%;与感知父母教育期望等于自我教育期望组比,当感知父母教育期望高于自我教育期望时,可通过亲子沟通的独立中介作用、学业自我效能感的独立中介作用以及亲子沟通和学业自我效能感的链式中介作用负向预测学生的积极情感,效应量分别为34.72%、61.80%及10.42%。结论：亲子间教育期望差异可通过亲子沟通、学业自我效能感的中介作用影响临考学生的积极情感,且差异的方向对于亲子间教育期望差异是增加还是减少其积极情感具有关键性作用。     

基于跳跃-扩散过程的一类亚式期权定价

在期权定价理论的研究中,一般都假设标的资产(设为股票)的价格服从几何布朗运动.然而在现实的金融市场上,当有重大信息到来时,便会对股票价格产生冲击,使其价格出现不连续的跳跃.考虑这一因素,在标的资产价格服从跳跃-扩散过程时,分别在完全市场与非完全市场上通过选择帐户折算变换与复制将一种亚式期权(考虑算术平均)定价问题进行简化为一种类似于欧式期权定价问题,然后运用Merton对冲风险方法得到原亚式期权的定价与套期保值策略.     

基于情感分析的汽车造型设计感性评价方法

针对分析用户感性评价时出现的数据采集范围不够广、成本高、数据准确性低、非结构化数据利用率低等问题,提出一种基于情感分析的工业设计感性评价方法,以纯电动汽车为例,构建电动汽车造型感性意象的预测模型。首先基于情感分析量化用户的主观评论,获得感性意象评分,然后针对纯电动汽车的造型特征,提取了与传统内燃机汽车存在差异的主要设计要素,最后通过数量化理论I建立感性意象评分与设计要素的映射模型。以电动汽车设计方案优化为例,证明了该方法的可行性,预测结果的相对误差为5.41%。该方法符合用户的主观认知,能够有效预测用户对方案的感性评价,从而辅助设计师根据感性评价优化产品设计,具有实际应用价值。     

基于Java的项目评语分析系统设计与实现

针对申请国家基金项目的师生人数逐年增加的现象,为了更好地帮助申请人员根据专家反馈意见分析其能否申请成功,设计了一个基于Java的评语分析系统.系统为B/S架构,以Java语言为开发语言,前端使用React框架,后端使用SSM框架;用NLP工具包训练文本分类和情感分析模型,然后对专家评语进行分类及打分;通过由web端导入反馈意见的Excel文件来对系统功能的有效性进行验证.测试结果表明本系统可较为精确地预测申报者的项目能否申请成功.     

基于文本挖掘的电影评论情感分析研究

基于文本挖掘技术对电影评论进行深层数据分析.爬取电影网站短评,利用TF-IDF进行高频词可视化,对评论进行情感倾向分析.利用贝叶斯分类器将电影短评分为好评集和差评集,得出好评与差评集的主题词概率,找出影评大数据背后隐含的深层信息.     

基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析

针对基于视频的多模态情感分析中,通常在同一语义层次采用同一种注意力机制进行特征捕捉,而未能考虑模态间交互融合对情感分类的差异性,从而导致模态间融合特征提取不充分的问题,提出一种基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析模型(hierarchical interactive fusion network based on attention mechanism, HFN-AM),采用双向门控循环单元捕获各模态内部的时间序列信息,使用基于门控的注意力机制和改进的自注意机制交互融合策略分别提取属于句子级和篇章级层次的不同特征,并进一步通过自适应权重分配模块判定各模态的情感贡献度,通过全连接层和Softmax层获得最终分类结果。在公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明,所给出的分析模型在2个数据集上有效改善了情感分类的准确率和F1值。     

生物教学中的教学目标和教学目的比较分析

生物学教学中的教学目标和教学目的的内涵在以往的教学中没有统一明确的定义,造成一定的混乱和差异.其实教学目的和教学目标既有区别也有联系,运用教学目标书写教案是新课程标准对教师提出的更高要求,是取得良好教学效果和学生学习效果的重要保证.     

一种基于多任务学习的多模态情感识别方法

为了通过设置辅助任务学习到更具有情感倾向性的视频和语音表示,进而提升模态融合的效果,提出一种基于多任务学习的多模态情感识别模型,使用多模态共享层来学习视觉和语音模型的情感信息.在MOSI数据集和MOSEI数据集上的实验表明,添加两个辅助的单模态情感识别任务后,模型可以学习到更有效的单模态情感表示,并且在两个数据集上的情...     

基于BERT模型的文本评论情感分析

目前,用户的评论对产品的改进具有重大意义,为了解决文本情感人工阅读效率低下和传统词向量搭配神经网络解决文本情感分析准确率不高的问题,本文中提出了一种基于BERT模型的文本情感分类的解决方案.本文实验中使用谭松波酒店评论语料,通过使用预训练好的BERT模型进行fine tune,将得到的结果通过搭建的神经网络模型进行分类...