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在使用词嵌入法进行词转向量时,两个反义词会转换成相近的向量。如果这两个词是情感词,将会导致词的情感信息的丢失,这在情感分析任务中是不合理的。为了解决这个问题,提出了一种在词嵌入的基础上增加情感向量来获取情感信息的方法。首先利用情感词典资源构建情感向量,将其与词嵌入法得到的词向量融合在一起;然后采用双向长短期记忆(BiLSTM)网络获取文本的特征;最后对文本的情感进行分类。在4个数据集上分别对该方法与未融合情感向量的方法进行了实验。实验结果表明所提方法分类准确度与F1值都高于未融合方法,说明了加入情感向量有助于提高情感分析的性能。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(14)
为了实现将智能水表连入家庭物联网,克服传统水表易腐蚀、无法及时上传水表工作信息给用户的问题,设计基于NB_IoT的智能水表。该智能水表主要由电源管理电路、阀门开关自动控制电路、数据采集电路、电池电量检测电路、NB_IoT模块驱动电路五部分组成。智能水表采用超低功耗单片机STM2L073作为核心处理器,正常情况下水表每30 min会上传一次水用量和电池电量信息给用户端,当出现余额不足或电池电路电量不足情况时,会自动关闭阀门并上传警告帧给用户,提示用户充值或更换电池,当用户交费后水表会自动打开阀门。智能水表不与客户端通信时,单片机软件将NB_IoT模块设置为休眠模式,从而很大程度降低了系统的功耗,延长了电池使用时间。 相似文献
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