target情感分类(0,+,-)——Adaptive recursive neurall network for target-dependent sentiment classification

该研究介绍了如何使用Adaptive Recursive Neural Network对目标依赖的Twitter情感进行分类。通过构建以目标词为根节点的转换依存树,并结合多种组合函数,根据不同依存关系和词性传递情感信息。实验使用了人工标注的Twitter语料库,展示了模型的有效性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Adaptive recursive neurall network for target-dependent Twitter sentiment classification

Dong et al., 2014

本文解决的问题,判断句子针对不同的target表达的情感。

总结:本文的模型是基于依存树的递归神经网络。给定一个句子及其依存树,对句子中不同的target变换依存树,使得target term处于树根位置。并且在计算父节点的向量表示时,用到多种不同的组合函数,选择哪个组合函数取决于左右孩子节点以及依存类型。文中给定10个组合函数,通过计算在组合函数上的一个概率分布,以各组合结果的加权和作为父节点的representation,这就是题目中的adaptive。作者对这个结构给的解释是,把单词的情感通过组合传递给根节点——target。不同的组合函数,借鉴了Socher的思想,在递归神经网络中,如果在对孩子节点进行语义组合的时候,只用一种组合方式(对应一个矩阵参数),意味着这个矩阵需要存储不同词性的单词、不同位置的单词的组合信息,对这个矩阵来说责任太重,于是Socher提出基于孩子节点词性的多种组合方法,举个例子来说,如果左右孩子都是noun,那么对应一个组合矩阵;如果左孩子是形容词,右孩子是名词,那么对应另一个组合矩阵。这相当于在神经网络中加入了关于词性的先验信息。

文中对不同的target,根据依存句法结果得到的递归结构是什么形式的?怎么实现变换的?组合函数的设置以及组合方法?

1、converted dependency tree

给定一句话,从target单词开始,不断应用算法1进行递归构造:

### Global-Local Self-Adaptive Network for Drone-View Object Detection 在计算机视觉领域,无人机视角的目标检测面临着诸多挑战,例如复杂的背景干扰、多尺度目标以及光照变化等问题。为了应对这些挑战,研究人员提出了多种创新性的方法,其中全局-局部自适应网络(Global-Local Self-Adaptive Network, GLSAN)是一种专门针对无人机视角设计的有效解决方案。 GLSAN的核心思想在于通过融合全局上下文信息和局部特征细节来提升模型的鲁棒性和准确性。具体而言,该网络架构通常由以下几个关键模块组成: #### 1. **全局上下文提取** 全局上下文模块旨在捕获图像中的高层次语义信息,这对于理解场景的整体结构至关重要。这一部分可以通过引入注意力机制或空间金字塔池化层实现[^1]。例如,在某些轻量级卷积神经网络的设计中,采用SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)作为全局上下文增强单元,能够显著提高对复杂环境的理解能力。 #### 2. **局部特征细化** 局部特征细化模块专注于捕捉目标对象的具体形状和纹理特性。这一步骤对于区分相似类别尤其重要。常见的做法是在骨干网络的不同阶段应用不同大小的感受野,从而获取多层次的局部特征表示[^2]。此外,还可以利用FPN(Feature Pyramid Network)进一步加强跨尺度特征交互。 #### 3. **自适应融合策略** 为了更好地平衡全局与局部信息之间的贡献比例,GLSAN采用了动态权重调整的方法来进行特征融合。这种方法允许网络根据输入数据的特点自动学习最优组合方式,而不是固定地分配权值[^3]。这种灵活性使得GLSAN能够在多样化的应用场景下保持较高的性能表现。 以下是基于PyTorch框架的一个简化版GLSAN实现示例: ```python import torch.nn as nn class GLSAN(nn.Module): def __init__(self): super(GLSAN, self).__init__() # Backbone network (e.g., ResNet or MobileNet) self.backbone = ... # Global context extraction module self.global_context = SEBlock() # Squeeze-and-Excitation Block # Local feature refinement module self.local_refinement = FPN() # Feature Pyramid Network # Adaptive fusion layer self.fusion_layer = AdaptiveFusion() def forward(self, x): features = self.backbone(x) global_features = self.global_context(features) local_features = self.local_refinement(features) fused_output = self.fusion_layer(global_features, local_features) return fused_output ``` 上述代码片段展示了如何构建一个基本的GLSAN模型。需要注意的是,实际部署时可能还需要考虑更多工程优化措施,比如量化感知训练或者剪枝技术,以便满足实时性要求的同时降低计算成本。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值