高炉精料与炼铁成本的关系研究

在剖析生铁成本主要构成的基础上，从入炉矿品位、炉料结构、原料和燃料的质量与成分等方面，论述了精料与炼铁成本的关系；提出了优化配料和提高自有矿山精矿品位、根据企业自身情况确定合理炉料、提高烧结矿和焦炭质量、以及采取料场混匀技术确保入炉料成分稳定等降低炼铁成本的途径。     

基于交互注意力的突发事件评论对象情感分析

现有突发事件网民情感分析研究多为粗粒度的情感分析,为了精准地分析突发事件中网民对不同对象的情感,提出一种基于RoBERTa词嵌入和交互注意力的突发事件细粒度情感分析方法。通过构建RoBERTa-CRF评论对象抽取模型,完成突发事件相关评论对象的抽取。利用交互注意力机制和预训练模型构建RoBBETa-IAN模型,实现评论对象的情感分析。最后,分析突发事件中网民对不同对象的情感,并可视化展示。在构建的微博新闻评论数据集上,RoBERTa-CRF评论对象抽取模型和RoBERTa-IAN情感分析模型的F₁值分别为0.76和0.79。     

基于混合融合的突发事件多模态情感分析

为了提升突发事件中网民情感分析的准确率和稳定性,提出一种基于混合融合的突发事件网民多模态情感分析模型。对于突发事件中的多模态信息,利用双向LSTM和VGG并结合注意力模型,分别提取文本情感特征和图像情感特征,利用中层融合的方式学习不同模态特征之间的交互关系,通过基于逻辑回归的决策层融合模型充分学习不同模态之间的相关性,最后通过全连接层输出情感预测结果。在构建的“新冠疫情”数据集上进行对比验证实验,结果表明,所构建的模型相较于基准模型具有一定的优越性。     

融合交叉注意力的突发事件多模态中文反讽识别模型

网民在社交媒体参与突发事件讨论时,时常会采用反讽修辞方式表达对事件的看法,此举导致情感分析的难度增加,且已有中文反讽识别对社交媒体中网民发布的多模态评论研究较少,有必要对图文多模态中文反讽识别进行深入研究。运用交叉注意力机制捕捉模态间的不一致性表达,提出融合交叉注意力的多模态中文反讽识别模型(fuse cross attention model, FCAM)。在模型中,首先运用TextCNN(text convolutional neural networks)和ResNet(deep residual network)分别提取中文文本浅层特征和图像特征,再运用交叉注意力机制分别得到文本层和图像层的注意力特征,按照残差方式分别实现文本浅层特征和文本层注意力特征的连接、图像特征和图像层注意力特征的连接,使用注意力机制融合2个特征表示,经过分类层得到反讽分类结果。基于某一地区新冠疫情期间相关话题的微博评论数据,构建出突发公共卫生事件多模态中文反讽数据集,在该数据集上试验验证,相较于基准模型,FCAM具有一定的优越性。