机器之心专栏 作者:阿里巴巴达摩院 张雯轩 李昕 邴立东 Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA),属于情感分析 Sentiment Analysis 以及观点挖掘 Opinion Mining 方向的一个子领域,从名字也可以直观看出是在 aspect (常译为方面或属性) 级别开展情感和观点的分析。 得益于其丰富的应用场景,最近几年 ABSA 的研究工作不断涌现,各式新任务、新方法层出不穷。这虽然体现出学界对其的关注度,不过无形中也给大家做文献调研增添了不少困难。我们最
Anchor是Faster RCNN中的一个重要的概念,在对图像中的物体进行分类检测之前,先要生成一系列候选的检测框,以便于神经网络进行分类和识别。
最近一系列的文章都是用Android利用OpenCV NDK的方法通过摄像头实时获取图像进行图像处理,在上一篇《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》我们学习了一下TesserartOCR的图像识别功能,这一章主要介绍怎么样通过图像的处理再加上我们OCR的识别获取的想要的东西。
定义解析注解的MyAnnotationService,完成接口权限校验的逻辑,这里我是获取接口请求时header中的user_name参数,进行校验:
使用定向包围框(oriented bounding box)进行目标检测可以通过减少与背景区域的重叠来更好地定位有旋转倾斜的目标。现有的OBB方法大多是在水平包围框检测器(horizontal bounding box)上通过引入额外的角度尺度(通过距离损失进行优化)构建的。 但是,由于距离损失只将OBB的角度误差优化至最小,而且与IoU的相关性较松散,因此它对具有高长宽比的目标不敏感。 因此,本文提出了一种新的损失,即Pixels-IoU(PIoU)损失,以利用角度和IoU实现更精确的OBB回归。 PIoU损失是从IoU指标以像素的形式导出的,形式简单但适用于水平和定向包围框。为了证明其有效性,本文评估了ancho-based和anchor-free框架下使用PIoU损失的效果。实验结果表明,PIoU损失可以显著提高OBB检测器的性能,特别是在具有高长宽比和复杂背景的目标检测上。此外,现有的评估数据集不含有大量高长宽比目标,因此引入了新的数据集Retail50K,以鼓励大家应用OBB检测器来处理更加复杂的环境。
在软件开发中散布于应用中多处的功能被称为横切关注点(crossing-cutting concern)。通常这也横切关注点一般是与业务逻辑相分离的。而面向切面编程将会解决如何将横切关注点与与业务逻辑分离的问题。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nRIEcgxi-1571404087194)(en-resource://database/9500:1)] 横切关注点往往是影响应用多处的功能
由于想记录 Controller 前后的处理情况,为什么不用 filter 处理是因为项目中有作业等其他请求,并不想做太多记录。
随着社交网络的快速发展,人们在平台上的表达方式变得越来越丰富,如通过图文和视频表达自己的情绪和观点。如何分析多模态数据(本文指声音,图像和文字,不涉及传感器数据)中的情感,是当前情感分析领域面临的机遇和挑战。
对于 AOP 中切入点表达式,我们总共会学习三个内容,分别是语法格式、通配符 和书写技巧。
首先,移动端的适配,还是要先做好的,不管你是使用rem布局,还是使用media进行适配布局(只是单纯的宽度上),布局好了,这里只是宽度自适应了,如果是流式布局的话,这样就已经足够了,对于我们这里的单屏布局,就略显不足了。
这篇文章作者的思路也是将target和context进行交互获取句子的准确表达,利用的模型是attention。与上面几个模型不同的在于,这里考虑了target可能存在好几个word组成的短语,另外添加了一层对于target的attention操作用于计算权重。提出了Interactive Attention Networks(IAN), 整体模型框架如下:
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书提到:通常情况下,在视频流解析之后,从AVCodecContext结构得到的宽高就是视频画面的宽高。然而有的视频文件并非如此,如果按照AVCodecContext设定的宽高展示视频,会发现画面被压扁或者拉长了。比如该书第10章源码playsync.c在播放meg.vob时的视频画面如下图所示:
从调用栈可以看出,Aspects hook过程主要分4个阶段,hookClass,ASPECTS_ARE_BEING_CALLED,prepareClassAndHookSelector,remove。
日常开发中,常用spring的aop机制来拦截方法,记点日志、执行结果、方法执行时间啥的,很是方便,比如下面这样:(以spring-boot项目为例)
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前面我们有实战过文本分类的一些模型算法,什么?太简单?!Ok,再开一个坑,接下去整一个稍微复杂点的,情感分析。当然一般的情感分析也是一个分类任务,就可以参考之前文本分类的思路,我们这一系列要看的是「Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)」,关于这一任务的比赛也非常多,可见十分实用呀。enjoy
于是提出了一种解决ABSA问题的多粒度注意力网络(Multi-grained Attention Network, MGAN),主要的改进有:
将通用的逻辑用AOP技术实现可以极大的简化程序的编写,例如验签、鉴权等。Spring的声明式事务也是通过AOP技术实现的。 Spring的AOP技术主要有4个核心概念:
买家除了对这个商品进行整体打分外,还会针对一些商品aspect(属性)进行文字评价,例如某个评论『这条裤子的材质很好,但是拉链太拉跨了』。从find-grained(细粒度)评价角度来说,买家对商品的“材质”这一aspect的评价为Positive,对“拉链”这一aspect评价为Negative,但aspect和对应的情感是隐式地体现在评价中,需要我们利用模型抽取出来
首先介绍的第一篇论文来自哈工大(EMNLP 2016),现在被所有的ABSA论文作为baseline模型。
这里说的是实体识别,马上想到的就是利用分步走解决:先去对文章进行实体识别,然后对提取出来的实体进行情感分类。但是后来一想这样两步的话会使得最终结果的错误率叠加,也就是说第一步做的不好的话会很大程度影响到第二步的结果。其实仔细看一下数据集会发现,它给出的很多样本实体并不是传统实体识别的实体,而是句子中的某一个token。这就跟SemEval2014的subtask 4非常像了,也就是Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)。不说废话了,接下来我们来看看关于ABSA问题都有哪些常用的算法。
去年差不多这个时候,发了一篇关于CSS 固定宽高比实现的文章,总结了如何从面试者的角度回答固定宽高比实现的问题。如果你对于历史的 hack 方式不太熟悉,建议先浏览一下原文章。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
lope: Layer error: Terrain.slope, argument 'input': Invalid type. Expected type: Image<unknown bands>. Actual type: ImageCollection.
<bean id="myTransactionManagerAspect" class="aop.AOPMyTransactionManagerAspeMark_To_Win" />
上一篇我们介绍Spring AOP的注解的配置,也叫做Java Config。今天我们看看比较传统的xml的方式如何配置AOP。整体的场景我们还是用原来的,“我穿上跑鞋”,“我要去跑步”。Service层的代码我们不变,还是用原来的,如下:
Spring Boot中的Aspect是用于实现面向切面编程(Aspect-Oriented Programming,AOP)的一种机制。AOP是一种编程范式,通过将横切关注点(如日志记录、性能统计、事务管理等)从业务逻辑中分离出来,以模块化的方式进行处理。
上篇文章我们讲到了使用注解的形式来使用Spring AOP。本文我们介绍如何使用XML Schema的形式使用Spring AOP。
知乎:https://www.zhihu.com/people/zhang-yi-ce-84
在图像和其他响应式元素的宽度和高度之间有一个一致的比例是很重要的。在CSS中,我们使用padding hack已经很多年了,但现在我们在CSS中有了原生的长宽比支持。
这是一个类,以方法add为例,当我们想在每一个方面前面添加一个告诉自己方法名和参数的时候,你会怎么写?
Object Detection via Aspect Ratio and Context Aware Region-based Convolutional Networks
文章借鉴了来自QA领域的记忆网络解决ABSA问题。Memory Network提出的目的之一就是为了解决RNN、LSTM等网络的记忆能力较差的问题。它维护了一个外部的记忆单元用于存储之前的信息,而不是通过cell内部的hidden state。如果有同学不太熟悉Memory Network,后续会整理一篇更为详细的解读,稍安勿躁。
对于这个问题,你可能还没有过相关需求,或者还没有在面试的时候被问到过,但是歪马相信你终将有需要。
我们在Eclipse中创建一个新的工程,导入UserService、BookService两个类,并配置Spring的Bean:
其实, 接触了这么久的 AOP, 我感觉, AOP 给人难以理解的一个关键点是它的概念比较多, 而且坑爹的是, 这些概念经过了中文翻译后, 变得面目全非, 相同的一个术语, 在不同的翻译下, 含义总有着各种莫名其妙的差别. 鉴于此, 我在本章的开头, 着重为为大家介绍一个 Spring AOP 的各项术语的基本含义. 为了术语传达的准确性, 我在接下来的叙述中, 能使用英文术语的地方, 尽量使用英文。
与以往大多数RNN+Attention的思路不同,作者在这篇论文里给出了注意力编码网络(Attentional Encoder Network,AEN),避免了RNN系模型的缺点(难以并行化,需要大量数据/内存/计算);同时提到先前的工作大都忽略了标签不可信问题(label unreliability issue),这里在损失函数中引入了标签平滑正则项。模型整体框架如下
很多时候我们需要计算山阴主要通过ee.Terrain.hillshade()来实现,具体代码如下:
简述何为AOP AOP为Aspect Oriented Programming的缩写,意思是面向切面编程,通过预编译的方式和运行时动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。利用AOP可以对业务逻辑进行分离,降低耦合度,提高可重用性,提高开发效率。 主要用途 日志记录 事务处理 异常处理 安全处理 性能统计 ··· 在Spring Boot中使用AOP记录接口访问记录 1.添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId>
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下面介绍的这篇论文来自IJCAI-2019,其结果也是目前非Bert模型中已发表论文的最高水平。这个模型相较于上面那一篇要复杂很多,是一篇名副其实的IJCAI论文。
Spring AOP 简介 如果说 IoC 是 Spring 的核心,那么面向切面编程就是 Spring 最为重要的功能之一了,在数据库事务中切面编程被广泛使用。 AOP 即 Aspect Oriented Program 面向切面编程 首先,在面向切面编程的思想里面,把功能分为核心业务功能,和周边功能。 所谓的核心业务,比如登陆,增加数据,删除数据都叫核心业务 所谓的周边功能,比如性能统计,日志,事务管理等等 周边功能在 Spring 的面向切面编程AOP思想里,即被定义为切面 在面向切面编程AO
再说 AOP 之前,肯定都知道 OOP 是什么,面向对象编程。那么 AOP 就是 面向切面编程
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