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生活陶艺涉及了陶艺、日用陶瓷设计、工业设计等,本文将从设计的角度来探索生活陶艺最具特色的两个部分--审美与形式。人性化设计包含个性设计、人文设计、绿色设计。本文将引用人性化设计中的个性化设计与人文设计中的来论述生活陶艺的功能与情感设计的运用。 相似文献
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《Planning》2015,(18)
书籍作为人类的"精神食粮",指导着人们的世界观、人生观、价值观,是人类智慧的结晶。在科技迅速发展的今天,在市场经济为主导的环境中,书籍已经变成一种承载文化、精神的特殊商品。书籍作为一种特殊商品,和其他商品一样,设计者在设计时除了要为书籍所呈现的内容服务,也要考虑到消费者的需求和接受程度。立体书作为纸质书籍的特殊架构形态,增加了读者的互动性,更生动地表达出内容载体的意义,增加了读者对文本的兴趣,是把情感因素放大的典型范例。 相似文献
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由于人类语言的复杂性,文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络(DBN)通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说,DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题,提出了一种半监督的情感分类算法,即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法(FSDBN)。首先使用特征选择方法(文档频率(DF)、信息增益(IG)、卡方统计(CHI)、互信息(MI))过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低;然后将特征选择的结果输入到DBN中,使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中,实验结果表明在酒店评论数据集上,FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%,在训练时间上比DBN缩短一半。 相似文献
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属性情感分析是细粒度的情感分类任务。针对传统神经网络模型无法准确构建属性情感特征的问题,提出了一种融合多注意力和属性上下文的长短时记忆(LSTM-MATT-AC)神经网络模型。在双向长短时记忆(LSTM)的不同位置加入不同类型的注意力机制,充分利用多注意力机制的优势,让模型能够从不同的角度关注句子中特定属性的情感信息,弥补了单一注意力机制的不足;同时,融合双向LSTM独立编码的属性上下文语义信息,获取更深层次的情感特征,有效识别特定属性的情感极性;最后在SemEval2014 Task4和Twitter数据集上进行实验,验证了不同注意力机制和独立上下文处理方式对属性情感分析模型的有效性。实验结果表明,模型在Restaurant、Laptop和Twitter领域数据集上的准确率分别达到了80.6%、75.1%和71.1%,较之前基于神经网络的情感分析模型在准确率上有了进一步的提高。 相似文献