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基于双向时间深度卷积网络的中文文本情感分类 被引量：14
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作者 韩建胜 陈杰 +2 位作者 陈鹏 刘杰 彭德中 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第12期225-231,共7页
普通时间卷积网络对文本进行单向特征提取不能充分捕捉文本特征,对文本的分析能力较弱。提出一种基于双向时间卷积网络(Bi TCN)的情感分析模型。模型使用单向多层空洞因果卷积结构分别对文本进行前向和后向特征提取,将两个方向的序列特... 普通时间卷积网络对文本进行单向特征提取不能充分捕捉文本特征,对文本的分析能力较弱。提出一种基于双向时间卷积网络(Bi TCN)的情感分析模型。模型使用单向多层空洞因果卷积结构分别对文本进行前向和后向特征提取,将两个方向的序列特征融合后进行情感分类。研究并分析模型中卷积层数、卷积核大小和空洞因子三个参数对情感分类结果的影响。实验证明,与单向时间卷积网络情感分析模型相比,双向时间卷积网络模型在四个中文情感分析数据集上的准确率分别提高了2.5%、0.25%、2.33%和2.5%。 展开更多
关键词 情感分析 自然语言处理 空洞卷积 因果卷积 双向时间卷积网络
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基于社交媒体文本信息的金融时序预测 被引量：1
2
作者 李大舟 于沛 +1 位作者 高巍 马辉 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第8期2224-2231,共8页
针对传统股票趋势预测模型中忽略社交媒体文本信息对股价变化的影响和时间序列的平稳性处理、长期依赖等问题,提出一种融合社交媒体文本信息和LSTM的股票趋势预测模型(BiTCN-LSTM)。该模型分为情感分析和金融时序预测两部分。情感分析... 针对传统股票趋势预测模型中忽略社交媒体文本信息对股价变化的影响和时间序列的平稳性处理、长期依赖等问题,提出一种融合社交媒体文本信息和LSTM的股票趋势预测模型(BiTCN-LSTM)。该模型分为情感分析和金融时序预测两部分。情感分析层将社交媒体文本信息输入到双向时间卷积网络进行特征提取和情感分析,得到积极或者消极的情感分类表示;金融时序预测层使用LSTM神经网络,将差分运算后的股票历史数据和文本情感特征向量加权融合作为网络输入,完成金融时序预测任务。通过上海证券综合指数数据集的实验验证,与传统金融时序预测模型相比,该模型的RMSE指标降低3.44-43.62。 展开更多
关键词 情感分析 双向时间卷积网络 差分运算 长短时记忆 金融时间序列预测
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融合距离阈值和双向TCN的时空注意力行人轨迹预测模型
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作者 王红霞 聂振凯 钟强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期3303-3310,共8页
为解决因缺乏部分行人建模思想、缺少时间维度的全局视野和忽略行人交互模式多样性,而导致交互建模不充分、低预测精度等问题,提出基于Social-STGCNN(social spatio-temporal graph convolutional neural network)的改进模型STG-DTBTA(s... 为解决因缺乏部分行人建模思想、缺少时间维度的全局视野和忽略行人交互模式多样性,而导致交互建模不充分、低预测精度等问题,提出基于Social-STGCNN(social spatio-temporal graph convolutional neural network)的改进模型STG-DTBTA(spatio-temporal graph distance threshold Bi-TCN attention)。首先,构建PPM(partial pedestrian module)模块,对不满足距离阈值等约束条件的行人交互连接剪枝以去噪。其次,引入时空注意力机制,空间注意力动态分配交互权重,并设置多个注意力头以处理交互多样性问题;时间注意力捕捉时序数据的时间依赖关系。最后,采用双向TCN增加全局视野以捕捉轨迹数据中的动态模式和趋势,并采用门控机制融合双向特征。在ETH和UCY数据集上的实验结果表明,与Social-STGCNN相比,STG-DTBTA在维持参数量与推理时间接近的情况下,ADE平均降低8%,FDE平均降低16%。STG-DTBTA具有良好的交互建模能力、模型性能和预测效果。 展开更多
关键词 行人轨迹预测 部分行人建模 距离阈值 时空注意力机制 双向TCN 门控机制
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