一种情感增强的细粒度情感预测方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN111475615B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202010168893.6

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 本发明提供了一种情感增强的细粒度情感预测方法,包括执行以下步骤:步骤1:根据方面词语或属性的特性对数据进行扩建;步骤2:结合对抗训练构造细粒度情感分析对抗网络模型,并且通过共享特征提取器提取所有训练样本的共通情感特征;步骤3:将提取到的共通情感特征和特定方面的情感特征相结合来构造对抗训练多任务学习网络框架,协助模型对数据样本缺乏文本进行细粒度情感识别。本发明的有益效果是:1.本发明所提出的对抗训练多任务学习框架能通过特征提取器和判别器共同学习提取到的共享特征来协助细粒度情感分类模型对输入文本进行细粒度情感预测;2.本发明基于这种对抗训练和多任务学习方法,可以增强数据集不同方面的情感特征表示。

    一种情感增强的细粒度情感预测方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN111475615A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010168893.6

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 本发明提供了一种情感增强的细粒度情感预测方法,包括执行以下步骤:步骤1:根据方面词语或属性的特性对数据进行扩建;步骤2:结合对抗训练构造细粒度情感分析对抗网络模型,并且通过共享特征提取器提取所有训练样本的共通情感特征;步骤3:将提取到的共通情感特征和特定方面的情感特征相结合来构造对抗训练多任务学习网络框架,协助模型对数据样本缺乏文本进行细粒度情感识别。本发明的有益效果是:1.本发明所提出的对抗训练多任务学习框架能通过特征提取器和判别器共同学习提取到的共享特征来协助细粒度情感分类模型对输入文本进行细粒度情感预测;2.本发明基于这种对抗训练和多任务学习方法,可以增强数据集不同方面的情感特征表示。

    一种单晶硅光学复杂表面的超精密加工工具及加工方法

    公开(公告)号:CN110039406B

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN201910379630.7

    申请日:2019-05-08

    Abstract: 本发明提供一种单晶硅光学复杂表面的超精密加工工具及加工方法,属于超精密加工技术领域。本发明首先利用加工工具对试加工件进行试加工,试加工后分别对试加工件表面上的两条十字交叉圆弧凹槽面形精度进行检测,进而获得准确的R2和R1值;然后对用以描述单晶硅光学复杂表面元件的多项式或离散点云进行数据计算,获得机床坐标系下的三维矩形数据,然后再根据此三维矩形数据、R2、R1进行加工轨迹规划;最后按加工轨迹进行单晶硅光学复杂表面元件的加工。本发明解决了现有单晶硅光学复杂表面的超精密加工技术加工效率较低、精度不高的问题。本发明可用于玻璃、陶瓷、晶体等多种硬脆难加工材料表面的超精密加工。

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