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融合卷积神经网络与层次化注意力网络的中文文本情感倾向性分析 下载：43 浏览：261

程艳 叶子铭 王明文 张强 张光河 《当代中文学刊》 2019年1期

摘要:
文本情感倾向性分析是自然语言处理研究领域的一个基础问题。基于深度学习的模型是处理此问题的常用模型。而当前的多数深度学习模型在中文文本情感倾向性分析方面的应用存在两个问题:一是未能充分考虑到文本的层次化结构对情感倾向性判定的重要作用,二是传统的分词技术在处理文本时会产生歧义。该文针对这些问题基于卷积神经网络与层次化注意力网络的优点提出了一种深度学习模型C-HAN(Convolutional Neural Network-based and Hierarchical Attention Network-based Chinese Sentiment Classification Model),先用并行化卷积层学习词向量间的联系与组合形式,再将其结果输入到基本单元为双向循环神经网络的层次化注意力网络中判定情感倾向。实验表明:模型在中文评论数据集上倾向性分类准确率达到92.34%,和现有多个情感分析模型相比有所提升;此外,对于中文文本,选择使用字级别词向量作为原始特征会优于词级别词向量作为原始特征。

一种自适应时间性反走样算法 下载：78 浏览：482

陈文倩 《计算机研究与应用》 2020年9期

摘要:
针对时间性反走样算法使用启发式方法导致的模糊、闪烁和子像素细节丢失的问题,提出一种自适应时间性反走样算法。对于历史颜色失效的像素,使用超采样来代替传统时间性反走样算法中的启发式方法,并通过层次化的分割掩码和几何着色器在屏幕空间上剔除不需要超采样的三角形,以执行稀疏光栅化来加速算法。实验结果表明,自适应时间性反走样算法能有效解决传统时间性反走样算法中存在的问题得到较好的反走样效果。

一种综合航电仿真系统的模块化设计方法 下载：55 浏览：450

赵明波 潘龙 蒋龙威 王纲 赵广兴 《建模与系统仿真》 2019年5期

摘要:
针对以往飞行仿真航电系统软件设计中存在的结构分散、模块化程度不高的问题,构建一个层次化、模块化的综合航电系统。把分散于各个功能模块中的逻辑解算部分独立出来,形成综合逻辑解算模块,各个任务功能模块及其子模块专门负责相关任务功能算法的解算,并在更深层次上进行模块化设计。通过数据流分析,该设计中的各个模块具有较强的内聚性和较弱耦合性,独立性较强。该系统整体设计结构合理,程序可理解性、可读性好,软件可靠性、可维护性强。

小学数学复习题组设计要注重“三化” 下载：51 浏览：480

郁燕红 《数学教学与研究》 2018年9期

摘要:
复习课是小学数学教学中的重要课型,复习题是引导学生进行数学复习的有效载体之一。教师在设计复习题时不能局限于单一化的模式,要通过"串珠成链"的策略进行复习题组的设计。基于此背景,本文对小学数学层次化、变式化、生活化复习题组的设计策略进行了探究,希望能够达到一定的借鉴意义。
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