工作近况

好久没有写文章了。今天在办公室午休的时候闲着没事,写写近况吧。

我现在在做的是上位机软件测试。完全是黑盒测试,所以工作比较简单,真的印证了黄宁一早跟我说的:这个工作最需要的是耐性。

虽然离我事先的想法有差距--我以为是白盒测试,需要接触代码--但无论如何,我本没有实际的项目经验,刚开始文档编制工作也没有做好。现在先做好这些基础,对以后的发展也会很有帮助。黄宁也跟我说不要局限与黑盒测试,尽量接触代码,显然他准备以后仍让我转去做开发。上位机程序员王小庆人也很好,跟我介绍了很多东西,包括他的很多心得,并答应等过段时间代码整理好后,发给我看。

这里的每一个人都非常平易近人,比起当初在新北区管委会的时候真的有天壤之别。以前无论是金马的老板、员工,还是管委会的工作人员,很多都盛气凌人--除了网络中心的符工和徐工人很好。

### 文本情感分类领域的最新研究进展 #### 多模态融合提升情感分类准确性 近年来,研究人员发现通过引入图像、音频等多种模态的信息可以显著提高文本情感分类的效果。例如,在社交媒体平台上的帖子通常不仅包含文字描述还配有图片或短视频片段。这些额外的数据源能够提供更丰富的上下文信息帮助更好地理解作者的情绪状态[^1]。 #### 预训练语言模型的应用 预训练大模型如BERT及其变体已经成为自然语言处理任务中的主流工具之一。对于特定领域的情感分析来说,微调后的RoBERTa、DeBERTa等大型预训练模型展现出了超越以往方法的表现力。这类模型能够在大规模语料库上预先学到通用的语言表示形式,并在此基础上针对具体应用场景做进一步优化调整以适应不同类型的评论、对话等内容对象[^2]。 #### 跨文化差异考量下的改进措施 考虑到全球范围内互联网交流日益频繁的趋势,跨文化交流过程中产生的特殊表达方式给现有算法带来了挑战。为此有学者尝试构建跨国界适用性强且能反映本地特色的双语或多语文本资源用于训练更加鲁棒性的分类器;另外还有些工作着眼于探索如何利用迁移学习机制实现从一种语言到另一种未知目标语言的知识传递从而减少标注成本并增强泛化能力[^3]。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') def classify_sentiment(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) outputs = model(**inputs)[0] prediction = torch.argmax(outputs).item() return "Positive" if prediction == 1 else "Negative" ```
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