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在电子商务迅速发展的背景下,在线评论所蕴含的商业价值日益凸显.从在线评论中提取用户关于产品的评价和情感的研究,已经开始从句子级或篇章级的粗粒度情感分析转向属性级的细粒度情感分析.但当前细粒度情感分析方法在情感要素识别任务中存在不能同时解决一词多义、上下文语义信息不全以及标签约束关系缺失等突出问题,且面向属性的情感强度量化方法未充分考虑语法信息.对此,本文提出一种基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的在线评论细粒度情感分析方法,该方法可以有效解决上述问题,更加准确地识别评论中用户评价的产品或服务属性,并结合情感三元组和语法信息有效地量化用户在评论中反馈的情感强度.为了检验所提方法的效果,本文在酒店评论数据、美团外卖评论数据、CLUENER2020等多个领域的数据集上进行对比实验与消融实验.实验结果表明,与已有经典模型相比,本文所提基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的情感要素识别方法在多个数据集上均获得了最佳F1值,且本文所提情感强度量化方法更加精细,能更好地契合人类情感的连续性.此外,消融实验进一步表明融合模型的每个结构都具有重要性. 相似文献
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基于逆透视变换的条播作物早期作物行识别 总被引：1，自引：0，他引：1
根据条播作物田间作业的对行要求,提出了一种新的作物行检测方法.首先通过选取透视图像中底部区域进行垂直投影,获得透视图像中作物行的边缘点并进行逆透视变换,然后基于逆透视变换算法消除图像几何失真,利用骨化算法求取逆透视图像中作物行的骨架线交点集,在逆透视变换图像中根据边缘点对骨架线交点集进行划分,最后对交点集分类后的作物行进行拟合,以获取不同的作物行.通过对300幅不同生长条件下的小麦作物行图像进行识别试验,其行识别拟合结果表明:作物行拟合的平均误差为2.136 7°,标准差为1.024 3°,平均耗时为0.364 7 s,能够满足实时工作要求. 相似文献
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