应注意的问题

摘要： 论文摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明确切地论述文献重要内容的短文。它是作者站在客观立场上对自己论文全部内容摘出要点,并作为独立短文置于原文标题及作者姓名之后,关键词、正文之前。摘要的编写应注意以下几个方面的问题。

摘要： 近年来,小龙虾养殖在各地飞速发展,出现了多种养殖模式和养殖典型。在生产中,由于许多养殖户不注意幼苗的投放,出现了这样或那样的问题,造成的损失也不少。每年春、秋两季,当全国各地的气温适宜时,正是养殖小龙虾投放幼苗的关键时期,许多养殖户都在为新一年的养殖做好各项工作。现结合本地实际,特提醒养殖户在投放幼苗时做好以下几点,仅供参考。

摘要： 论文摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明确切地论述文献重要内容的短文。它是作者站在客观立场上对自己论文全部内容摘出要点,并作为独立短文置于原文标题及作者姓名之后,关键词、正文之前。摘要的编写应注意以下几个方面的问题。1.摘要一般在100字至300字之间。摘要无须对论文作出解释和说明,更不要作任何评论。

摘要： 宣传金属非金属矿山安全标准化的目的是满足矿山安全监督和管理的发展需要,完成依法治安,健全安全生产有效制度,让矿山安全生产形势向好的方向发展。根据具体情况,系统分析了金属非金属矿山安全标准化常见的问题,在政府、企业、中介企业三个方面提供保证金属非金属安全标准化工作有效开展的策略。

摘要： 论文摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明确切地论述文献重要内容的短文。它是作者站在客观立场上对自己论文全部内容摘出要点,并作为独立短文置于原文标题及作者姓名之后,关键词、正文之前。摘要的编写应注意以下几个方面的问题。

摘要： 经济实力的提升改善了人民生活质量,因而对居住条件提出了更高的要求。在建筑工程当中,采暖通风是非常重要的施工环节,其中具有很多需要注意的问题,而对相关施工人员来讲,只有做到对施工过程的彻底掌握,才能够使采暖通风施工顺利开展,进而确保建筑工程的整体质量。为此,本来就来对采暖通风施工过程中应注意的问题进行一个具体的分析。

摘要： 在商品市场中,定量包装商品占据了很大份额,故定量包装商品净含量的计量检验工作不仅关乎到生产者和销售者的商品合格判定,也可以有效保护消费者的合法权益.但在对其进行计量检验的过程中难免出现各种问题,所以相关的工作要进一步加强.本文主要分析和讨论了定量包装商品净含量计量检验工作中应该注意和解决的问题.

摘要： 经济实力的提升改善了人民生活质量,因而对居住条件提出了更高的要求。在建筑工程当中,采暖通风是非常重要的施工环节,其中具有很多需要注意的问题,而对相关施工人员来讲,只有做到对施工过程的彻底掌握,才能够使采暖通风施工顺利开展,进而确保建筑工程的整体质量。为此,本来就来对采暖通风施工过程中应注意的问题进行一个具体的分析。

摘要： 经济实力的提升改善了人民生活质量,因而对居住条件提出了更高的要求。在建筑工程当中,采暖通风是非常重要的施工环节,其中具有很多需要注意的问题,而对相关施工人员来讲,只有做到对施工过程的彻底掌握,才能够使采暖通风施工顺利开展,进而确保建筑工程的整体质量。为此,本来就来对采暖通风施工过程中应注意的问题进行一个具体的分析。

摘要： 图书馆搬迁工作是一项看似简单,却十分繁重、琐细、具体的工作。文章结合延安大学图书馆搬迁工作实践,从前期准备、规划布局和搬迁实施三个阶段进行阐述,探讨了在图书馆搬迁过程中应注意的问题,并提出了一些建议。

摘要： 本发明公开了一种基于注意力与聚合机制的文章与问题的融合方法，其包括以下步骤：S1、将编码后的文章向量和问题向量分别输入双向注意力模型和共同注意力模型；S2、将步骤S1中的两个输出进行聚合，得到聚合后的向量P3；S3、将P3与编码前的文章向量P进行聚合得到文本编码向量P4；S4、获取文章内部单词之间的全局交互信息；S5、获取使用自注意力模型后的文本向量P5；S6、将P4和P5进行聚合得到聚合后的数据P6；S7、将P6与P进行拼接后送入双向GRU网络中，将双向GRU网络的输出作为文章的上下文语境向量，完成文章与问题的融合。本方法相比FussionNet模型的计算成本更低。

摘要： 本发明公开了一种结合多层级注意力机制的深度学习问题分类方法，涉及信息处理技术领域，该深度学习问题分类方法包括：构建疑问词向量集合，该疑问词向量集合包括疑问词向量和包含了疑问词信息的普通词向量；根据疑问词向量集合，采用卷积运算提取问句的窗口映射；根据窗口映射，提取问句的时序特征；根据时序特征，将问句分类。该方法强化了问句中的疑问词的语义信息，并通过深度学习中的注意力机制将卷积神经网络和长短时记忆模型进行融合，有效提升了问题分类的精度。

摘要： 本发明实施方式提供一种基于多注意力机制的问题分类方法、系统及存储介质，属于问题分类技术领域。所述问题分类方法包括：获取待分类的文本；采用word2vec模型将所述文本转化为对应的词向量序列；根据词向量序列形成基于疑问词注意力机制的词向量矩阵；采用预设的标注集对所述文本进行词性标注并编码以形成词性向量序列；采用公式(1)分别计算所述词向量序列中的每个向量的系数；采用公式(2)对每个系数进行标准化处理；采用公式(3)确定词性注意力机制的词向量矩阵；将两种词向量矩阵进行卷积操作形成组合矩阵；将组合矩阵输入LSTM得到具有时序特征的特征矩阵，接着使用自注意力机制得到特征向量，根据特征向量确定文本的类别。

摘要： 本发明提供一种基于自适应融合多注意力网络的问题和答案匹配方法，包括以下步骤：S1：分别将问题和答案里的每个单词都转化为词向量，并对词向量进行编码，得到词向量序列；S2：使用多个自注意网络提取一个问题中不同方面的信息，并分别编码为不同的问题向量；S3：为每个问题向量生成对应的答案向量；S4：计算出匹配度得分，并自适应地融合多个方面信息的匹配度得分，根据融合后的匹配度得分进行问题和答案的匹配。本发明提供一种基于自适应融合多注意力网络的问题和答案匹配方法，解决了目前使用多个自注意力网络的模型是通过多轮处理增强对问题和答案的理解，而不是获得问题和答案的多角度、多方面的信息的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于自注意机制进行视频对话答案与问题的生成方法。主要包括如下步骤：1)针对于一组视频信息与对话历史记录数据集，构建视频、问题、答案之间可推理的对话网络。2)针对于形成的网络，利用交叉转换模块逐步更新查询信息，使用推理门判断更新是否需要结束，对最终输出进行解码获得答案。本发明基于自注意机制，利用交叉转换模块和推理门，能够综合利用对话历史与视频内容的相关性，产生更加符合的答案。本发明在视频问答中所取得的效果相比于传统的方法更好。

摘要： 本发明公开了融合语义与问题关键信息的多阶段注意力答案选取方法，该方法包括两个阶段，第一阶段为：获取候选答案LSTM双向输出的语义表示，利用问题的关键信息对候选答案的语义表示进行注意力加权更新，将加权更新后的候选答案语义表示与问题的语义表示进行相关度计算，筛选出相关度最高的候选答案；第二阶段为：获取筛选出的候选答案LSTM双向输出的语义表示，利用问题的语义信息对候选答案的语义表示进行注意力加权更新，将加权更新后的候选答案语义表示再次与问题的语义表示进行相关度计算，从候选答案中选取最佳答案。本发明可加强模型对候选答案关键信息的捕获能力，从而提升答案选取的准确率。

摘要： 本发明公开了一种利用问题‑知识引导的渐进式时空注意力网络解决需要常识的视频问答任务的方法，包括如下步骤：针对一段视频，利用Faster‑RCNN得到视频对象集；在外部知识库中检索视频对象集对应的注释文本，得到外部知识；使用Doc2Vec提取外部知识的语义特征，得到视频的知识特征集；针对问题，利用嵌入层(embedding layer)将输入单词转换为词嵌入向量；将词嵌入向量输入渐进式时空注意力网络，生成答案；本发明通过使用附加信息，可以回答更具体的问题，例如一些常识性问题；将外部知识与问题结合起来，在空间和时间维度上引导渐进式的视频注意力，学习细粒度联合视频表示以进行答案预测。

摘要： 本发明实施方式提供一种基于多注意力机制的问题分类方法、系统及存储介质，属于问题分类技术领域。所述问题分类方法包括：获取待分类的文本；采用word2vec模型将所述文本转化为对应的词向量序列；根据词向量序列形成基于疑问词注意力机制的词向量矩阵；采用预设的标注集对所述文本进行词性标注并编码以形成词性向量序列；采用公式(1)分别计算所述词向量序列中的每个向量的系数；采用公式(2)对每个系数进行标准化处理；采用公式(3)确定词性注意力机制的词向量矩阵；将两种词向量矩阵进行卷积操作形成组合矩阵；将组合矩阵输入LSTM得到具有时序特征的特征矩阵，接着使用自注意力机制得到特征向量，根据特征向量确定文本的类别。

摘要： 本发明公开了一种基于注意力与聚合机制的文章与问题的融合方法，其包括以下步骤：S1、将编码后的文章向量和问题向量分别输入双向注意力模型和共同注意力模型；S2、将步骤S1中的两个输出进行聚合，得到聚合后的向量P3；S3、将P3与编码前的文章向量P进行聚合得到文本编码向量P4；S4、获取文章内部单词之间的全局交互信息；S5、获取使用自注意力模型后的文本向量P5；S6、将P4和P5进行聚合得到聚合后的数据P6；S7、将P6与P进行拼接后送入双向GRU网络中，将双向GRU网络的输出作为文章的上下文语境向量，完成文章与问题的融合。本方法相比FussionNet模型的计算成本更低。

摘要： 本发明提供一种基于笔画和自注意力机制的神经网络中文问题生成系统，用于根据被获取的中文段落生成相应的中文问题，其特征在于，包括：笔画词向量存储部，用于存储预先训练得到的笔画词向量，中文段落获取部，用于获取中文段落，提示词提取部，用于根据从中文段落中提取多个关键词作为至少一个提示词，词向量转换组合部，用于将中文段落转换为中文词向量、将提示词转换为掩码形式的提示词掩码、并将中文词向量以及提示词掩码与笔画词向量连接形成组合向量，问题词生成部，用于根据组合向量生成多个问题词，中文问题组合输出部，用于将问题词依序组合为中文问题并进行输出。