18、深度学习、图卷积网络与咖啡企业绩效评估

深度学习、图卷积网络与咖啡企业绩效评估

1. 深度学习与GCN在ALSA中的应用

在情感分析领域，尤其是方面级情感分析（ALSA），深度学习和图卷积网络（GCN）模型的应用效果备受关注。为了探究它们在ALSA中的有效性，研究人员设计了一系列实验，对比了17种基于深度学习和GCN的有监督ALSA方法。

首先，基于原始的不平衡数据集，构建了Laptop、Restaurant和MAMS数据集的平衡变体。然后，在6个不平衡和平衡数据集上对这17种方法进行实验。最后，通过回答最初提出的研究问题，对实验结果进行评估、讨论和总结。

研究得出了两个重要结论：
- 深度学习和GCN技术，特别是基于BERT表示的GCN，可以提高ALSA方法的有效性。
- 平衡数据对基于深度学习和GCN的ALSA方法的准确率和F1分数影响较小。

以下是实验的简要流程：
1. 构建平衡数据集：基于原始不平衡数据集构建平衡变体。
2. 实验：在不平衡和平衡数据集上应用17种方法。
3. 评估与总结：回答研究问题，得出结论。

2. 越南达乐省咖啡企业绩效评估

越南是世界第二大咖啡生产国，咖啡产业对其经济至关重要。然而，新冠疫情对咖啡供应链造成了干扰，降低了部分地区的消费者需求，影响了咖啡生产商的收入。为了提高咖啡行业的效率，需要对企业的运营进行全面调查和评估。

研究选取了7家咖啡企业，收集了它们在2020 - 2022年期间的实际数据，运用DEA - Malmquist模型，从效率变化、生产率增长和技术变化三个方面评估咖啡行业的绩效。

2.1 相关研究

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