孟彩霞
- 作品数：7 被引量：15H指数：3
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- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 一种自然语言情感分析方法
- 本发明公开一种自然语言情感分析方法。本方法针对传统的以词向量作为卷积神经网络的输入无法考虑情感特征对文本情感极性的影响、难以突出对类别更具代表性的词且卷积神经网络无法充分利用上下文信息等问题，提出一种结合基于权重分配的多...
- 孟彩霞骞恒源柳森
- 文献传递
- 基于分解卷积神经网络的文本情感分析被引量：4
- 2019年
- 目前基于卷积神经网络的方法已在情感分类任务中取得了良好的效果。传统的卷积神经网络是将卷积层、池化层及全连接层简单堆积起来的。为了提高卷积神经网络的特征提取能力并加快模型训练速度,对传统的卷积神经网络进行改进,提出分解卷积神经网络模型并将其应用于文本情感分析中。实验结果表明,改进后的卷积神经网络取得了比目前主流的卷积神经网络更好的性能。
- 孟彩霞董娅娅
- 关键词：情感分析特征提取卷积神经网络
- 基于子集的Apriori算法在MapReduce下的研究被引量：3
- 2017年
- 文中在频繁项目集挖掘研究的基础上,针对Hadoop分布式计算框架,提出了一种基于子集的Apriori并行改进算法Sub Apr。该算法扫描数据库两次,将分块数据分配给不同的Hadoop计算节点进行处理,利用Apriori特性并结合MapReduce框架自身特点进行剪枝。该算法与同类算法比较,可以减少各个计算节点的存储数据,达到减少候选项集输出,有效减少了大数据集挖掘过程中产生的大量数据通信,从而提高并行挖掘的效率。实验结果表明,该算法是有效且可行的。
- 周雯孟彩霞徐新瑞
- 关键词：关联规则数据挖掘
- 基于多层次特征学习的图像篡改检测与定位方法及系统
- 本发明涉及图像篡改检测领域，具体涉及基于多层次特征学习的图像篡改检测与定位方法及系统。获取样本图像并进行多阶段特征提取；获取倒数第一个特征提取阶段的最后一层特征图作为第一特征图，将两个分支第一特征图融合得到第一融合特征图...
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- 一种基于Spark时效化协同过滤推荐算法被引量：4
- 2015年
- 针对传统的批量学习的基于模型的协同过滤算法对新用户(物品)更新缓慢,模型重训练成本高且扩展性不足,对噪音数据的处理有待提高,尤其是随着数据量的增长和时效性要求越来越高,挖掘其中的知识变得越来越困难等问题,对置信权重在线协同过滤算法进行改进。引入自适应软边缘,提出二阶在线优化方法处理在线协同过滤中问题的新算法(Soft Confidence Weighted Online Collaborative Filtering,SCWOCF),并在Spark流处理推荐框架下利用四组真实数据与相关算法作对比测试。实验结果表明,新算法能够及时处理用户(物品)的动态变化,并提升推荐的实时性和准确性,降低计算成本,对噪声数据健壮性更强。
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- 关键词：HADOOPSPARKYARN
- 基于深度残差网络的文字识别算法研究被引量：4
- 2019年
- 房产证、名片、公司营业执照等信息的收集通常是通过人工进行录入,而人工的录入方式存在效率低和容易出错的问题,因此汉字和数字的识别技术具有很重要的实用价值。由于汉字的种类繁多,传统的印刷体汉字识别存在精度低,不能满足实际应用需求等不足。随着深度学习的快速发展,多分类问题的精度得到显著改善,中文汉字识别得到了快速发展。但是针对汉字的识别深度学习网络存在网络模型复杂、容易过拟合的不足。若简化网络模型又会出现识别精度不高的问题。针对这些不足,基于深度残差网络(ResNet),提出一种改进的中文文字识别深度残差网络模型。实验结果表明,针对一级汉字,训练正确率达到98.7%,测试正确率达到97.6%。该方法识别精度高并且网络容易收敛,具有很高的应用价值。
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- 关键词：卷积神经网络光学字符识别文字识别
- 一种自然语言情感分析方法
- 本发明公开一种自然语言情感分析方法。本方法针对传统的以词向量作为卷积神经网络的输入无法考虑情感特征对文本情感极性的影响、难以突出对类别更具代表性的词且卷积神经网络无法充分利用上下文信息等问题，提出一种结合基于权重分配的多...
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