热点案件引发舆情怎么办

热点案件引发舆情怎么办

网络热点案件舆情是由现实生活中的矛盾引发的,从其形成看,有一个从小到大,直至爆发的过程"封堵、删帖、灌水"等传统引导网络舆情的方法已经捉襟见肘为了有效地疏导网民情绪,维护社会治安大局稳定,必须坚持科学的原则、理性的方法,把握网民的关注点,从证据、法理、法律原则、法律精神上引导网络热点案件舆情

网络时代，“人人都有麦克风”，每个人都可以发布信息、进行评论。作为思想文化信息的集散地，网络既有可能成为人们反映社会现实进而寻求公正的平台，也有可能因为信息发布者缺少专业训练而传递一些不够全面准确的信息，还有可能被某些机构或个人恶意操纵而散布不实信息……种种因素造成网络信息良莠不齐，据此做出的评论和引发的舆论也难免会有偏颇之处。

而作为社会舆论的放大器，网络信息发酵快、传播范围广，很容易激发令人始料未及的舆论走势，在此可以用多瑞科舆情数据分析站系统时刻监测舆论的最新动态外，另外在主流媒体引导网络舆论的第一步，是认真调查求证，通过专业媒体机构的公信力，应使网民和社会公众了解真相，并据此做出准确评判，以保证网络舆论和相关社会舆论的正确走向。

但从实践来看，一些新闻机构和记者却未能体现出应有的职业操守，一旦发现某个事件正在被网络热议，立刻对其展开狂热追逐，把网络上的相关信息照搬到自己的媒体上，而不是先去事发现场进行认真调查，依据事实写作新闻。这种做法表面上看来是为了追求“时效”，但实际上由于所传播的事实并没有经过认真核实，也没有加载新的有效信息，因而对于受众来说是一种不负责任的做法。更严重的是，某些记者过于轻信网络，不仅自己把网络作为可信的消息来源，还以“经过实地调查”“记者走访发现”等语言误导受众，使网络信息借助传统媒体和专业记者的身份引发受众的高度认同，对某些错误信息和谣言的传播起到推波助澜的作用，误导舆论。

算法太多挑花眼？教你如何选择正确的机器学习算法

机器学习算法虽多，却没有什么普适的解决方案。决策树、随机森林、朴素贝叶斯、深度网络等等等等，是不是有时候觉得挑花了眼呢？福利来啦~本文将教你慧眼识精，快速挑选出满意的算法！

机器学习既是一门科学，也是一种艺术。纵观各类机器学习算法，并没有一种普适的解决方案或方法。事实上，有几个因素会影响你对机器学习算法的选择。

有些问题是非常特别的，需要用一种特定的解决方法。例如，如果你对推荐系统有所了解，你会发现它是一类很常用的机器学习算法，用来解决一类非常特殊的问题。而其它的一些问题则非常开放，可能需要一种试错方法（例如：强化学习）。监督学习、分类、回归等问题都是非常开放的，可以被用于异常检测或建立更加广泛的预测模型。

此外，我们在选择机器学习算法时所做出的一些决定与算法的优化或技术层面关系并不大，而更多地与业务决策相关。下面，让我们一起来看看有哪些因素能帮你缩小机器学习算法的选择范围。

数据科学过程

在你开始研究不同的机器学习算法前，你需要对自己拥有的数据、面对的问题及相关约束有清晰的了解。

理解你的数据

当我们决定使用哪种算法时，我们所拥有的数据的类型和形态起着关键性的作用。有些算法可以利用较小的样本集合工作，而另一些算法则需要海量的样本。特定的算法对特定类型的数据起作用。例如，朴素贝叶斯算法对处理待分类的输入特别有效，但是对于缺失值则一点都不敏感。

因此，你需要做到：

了解你的数据

1 查看总结统计和数据可视化的结

百分比可以帮助你识别大多数数据的范围

平均数和中位数可以描述集中趋势

相关系数可以指出强的关联性

2 数据可视化

箱形图可以识别出异常值

密度图和直方图可以显示出数据的散布情况

散点图可以描述二元关

数据清洗

1 处理缺失值。缺失的数据对于某些模型的影响比对其它模型更大。即使是对于那些被用于处理缺失数据的模型来说，它们也可能对缺失数据很敏感（某些变量的缺失数据可能导致预测性能变差）

2 选择处理异常值的方法

异常值在多维数据中十分常见。

有些模型对异常值的敏感性比其它模型要低。通常而言，树模型对于异常值的存在不太敏感。然而回归模型、或者任何试图使用方程的模型都会受到异常值的严重影响。

异常值可能是糟糕的数据收集造成的，也可能是合理的极值。

3 数据需要被聚合吗？

数据增强

1 特征工程是从原始数据中产生能够被用于建模的数据的过程，可以起到以下几种作用：

使模型更容易被解释（如数据分箱（binning））

捕获更复杂的关系（如神经网络）

减少数据冗余并降低数据维度（如主成分分析（PCA））

重新缩放变量（如标准化或归一化）

2 不同的模型可能有不同的特征工程的要求。有的模型有内置的特征工程。

对问题进行分类

下一步是对问题进行分类。这是一个需要分两步实现的过程。

1 根据输入分类：

如果你拥有的是带标签的数据，那么这就是一个监督学习问题。

如果你拥有的是未标注过的数据，并且希望从中找到有用的结构，那么这就是一个无监督学习问题。

如果你想要通过与环境的交互来优化一个目标函数，那么这就是一个强化学习问题。

2 根据输出分类：

如果模型的输出是一个（连续的）数字，那么这就是一个回归问题。

如果模型的输出是一个类别，那么这就是一个分类问题。

如果模型的输出是一组用输入数据划分出的簇，那么这就是一个聚类问题。

你想发现一个异常点吗？此时你面对的就是一个异常检测问题。

理解你要满足的约束条

你需要考虑你能够存储数据的容量有多大？这取决于系统的存储容量，你可能无法存储若干 GB 大小的分类、回归模型或者若干 GB 的用于聚类分析的数据。例如，在嵌入式系统中，你就会面临这种情况。

对预测过程的速度是否有要求？在实时应用中，很显然，尽快得出预测结果是十分重要的。例如，在自动驾驶问题中，应用必须尽可能快地对道路标志进行分类，以免发生交通事故。

对学习过程的速度是否有要求？在某些情况下，快速训练模型是十分必要的：有时，你需要使用不同的数据集快速地实时更新你的模型。

寻找可用的算法

当对自己的任务环境有了一个清晰的认识后，你就可以使用你所掌握的工具确定适用于待解决的问题并切实可行的算法。一些影响你选择模型的因素如下：

模型是否满足业务目标

模型需要多少数据预处理工作

模型有多准确

模型的可解释性如何

模型运行的速度有多快：构造模型需要多久？模型做出预测需要多长时间？

模型的可伸缩性如何

模型的复杂度是一个影响算法选择的重要标准。一般来说，一个更复杂的模型具备下列特征：

它依赖于更多的特征进行学习和预测（例如，使用十个而不是两个特征来预测目标）

它依赖于更复杂的特征工程（例如，使用多项式特征、交互特征或主成分）

它有更大的计算开销（例如，需要一个由 100 棵决策树组成的随机森林，而不是一棵单独的决策树）

除此之外，同样的机器学习算法可以基于参数的个数和某些超参数的选择而变得更加复杂。例如：

回归模型可以拥有更多的特征，或者多项式项和交互项。

决策树可以拥有更大或更小的深度。

将相同的算法变得更加复杂增加了发生过拟合的几率。

常用的机器学习算法

线性回归

这可能是机器学习中最简单的算法。例如，当你想要计算一些连续值，而不是将输出分类时，可以使用回归算法。因此，当你需要预测一个正在运行的过程未来的值时，你可以使用回归算法。然而，当特征冗余，即如果存在多重共线性（multicollinearity）时，线性回归就不太稳定。

在下列情况下可以考虑使用线性回归：

从一个地方移动到另一个地方所需的时间

预测下个月某种产品的销售情况

血液中的酒精含量对协调能力的影响

预测每个月礼品卡的销售情况，并改善年收入的估算

Logistic 回归

Logistic 回归执行二进制分类，因此输出二值标签。它将特征的线性组合作为输入，并且对其应用非线性函数（sigmoid），因此它是一个非常小的神经网络的实例。

logistic回归提供了许多方法对你的模型进行正则化处理，因此正如在朴素贝叶斯算法中那样，你不必担心你的特征是否相关。该模型还有一个很好的概率化的解释。不像在决策树或者支持向量机中那样，你可以很容易地更新你的模型以获取新的数据。如果你想要使用一个概率化的框架，或者你希望在未来能够快速地将更多的训练数据融合到你的模型中，你可以使用 logistic 回归算法。logistic 回归还可以帮助你理解预测结果背后起作用的因素，它不完全是一个黑盒方法。

在下列情况下可以考虑使用 logistic 回归算法：

预测客户流失

信用评分和欺诈检测

评价市场营销活动的效果

决策树

决策树很少被单独使用，但是不同的决策树可以组合成非常高效的算法，例如随机森林或梯度提升树算法。

决策树很容易处理特征交互，并且决策树是一种非参数模型，所以你不必担心异常值或者数据是否是线性可分的。决策树算法的一个缺点是，它们不支持在线学习，因此当你要使用新的样本时，你不得不重新构建决策树。决策树的另一个缺点是，它很容易发生过拟合，而这就是像随机森林（或提升树）这样的集成学习方法能够派上用场的地方。决策树也需要大量的内存空间（拥有的特征越多，你的决策树可能会越深、越大）

决策树能够很好地帮助你在诸多行动路径中做出选择：

做出投资决策

预测客户流失

找出可能拖欠银行贷款的人

在「建造」和「购买」两种选择间进行抉择

销售主管的资质审核

K-均值

有时，你完全没有数据的标签信息，并且你的目的是根据对象的特征来为其打上标签。这种问题被称为聚类任务。聚类算法可以在这种情况下被使用：例如，当你有一大群用户，你希望根据他们共有的一些属性将其划分到一些特定的组中。

如果在你的问题声明中有这样的问题：例如，找出一群个体的组织形式，或将某些东西分组，或找出特定的组。这时，你就应该使用聚类算法。

该方法最大的缺点是，K-均值算法需要提前知道你的数据会有多少簇，因此这可能需要进行大量的试验去「猜测」我们最终定义的簇的最佳个数——K。

主成分分析（PCA）

主成分分析能够对数据进行降维。有时，你拥有各种各样的特征，这些特征之间的相关性可能很高，而模型如果使用如此大量的数据可能会产生过拟合现象。这时，你可以使用主成分分析（PCA）技术。

主成分分析（PCA）能够起作用的关键因素是：除了低维的样本表征，它还提供了各种变量的一种同步的低维表征。同步的样本和变量的表征提供了一种能够可视化地找到能够表示一组样本的特征的变量的方法。

支持向量机

支持向量机（SVM）是一种在模式识别和分类问题中被广泛应用的监督机器学习技术——当你的数据恰好有两类时。

支持向量机准确率高，对于防止过拟合很好的理论保障。当你使用一个合适的核函数时，即使你的数据在基（低维）特征空间中是线性不可分的，他们也可以很好地工作。支持向量机在文本分类问题中非常流行，在该问题中，输入是一个维度非常高的空间是很正常的。然而，SVM 是一种内存密集型算法，它很难被解释，并且对其进行调优十分困难。

在下列现实世界的应用中，你可以使用支持向量机：

发现患有糖尿病等常见疾病的人

手写字符识别

文本分类——将文章按照话题分类

股票市场价格预测

朴素贝叶斯

这是一种基于贝叶斯定理的分类技术，它很容易构建，非常适用于大规模数据集。除了结构简单，据说朴素贝叶斯的表现甚至比一些复杂得多的分类方法更好。当 CPU 和内存资源有限时，朴素贝叶斯算法也是一个很好的选项。

朴素贝叶斯非常简单，你仅仅是在做大量的计数工作。如果朴素贝叶斯的条件独立假设确实成立，朴素贝叶斯分类器的收敛速度会比 logistic 回归这样的判别模型更快，因此需要的训练数据更少。即使朴素贝叶斯的假设不成立，朴素贝叶斯分类器往往也能很好地完成任务。如果你想使用一种快速的、简单的、性能也不错的模型，朴素贝叶斯是一个很好的选择。这种算法最大的缺点就是它不能学习到特征之间的相互作用。

在下列真实世界的应用中，你可以使用朴素贝叶斯：

情感分析和文本分类

类似于 Netflix、Amazon 这样的推荐系统

识别垃圾邮件

人脸识别

随机森林

随机森林是一种决策树的集成方法。它能够同时解决具有大规模数据集的回归问题和分类问题，还有助于从数以千计的输入变量中找出最重要的变量。随机森林具有很强的可伸缩性，它适用于任何维数的数据，并且通常具有相当不错的性能。此外，还有一些遗传算法，它们可以在具有最少的关于数据本身的知识的情况下，很好地扩展到任何维度和任何数据上，其中最简单的实现就是微生物遗传算法。然而，随机森林学习的速度可能会很慢（取决于参数设置），并且这种方法不能迭代地改进生成模型。

在下列现实世界的应用中，你可以使用随机森林：

预测高危患者

预测零件在生产中的故障

预测拖欠贷款的人

神经网络

神经网络中包含着神经元之间连接的权重。这些权重是平衡的，逐次对数据点进行学习。当所有的权重都被训练好后，如果需要对新给定的数据点进行回归，神经网络可以被用于预测分类结果或一个具体数值。利用神经网络，可以对特别复杂的模型进行训练，并且将其作为一种黑盒方法加以利用，而在训练模型之前，我们无需进行不可预测的复杂特征工程。通过与「深度方法」相结合，甚至可以采用更加不可预测的模型去实现新任务。例如，最近人们已经通过深度神经网络大大提升了物体识别任务的结果。深度学习还被应用于特征提取这样的非监督学习任务，也可以在人为干预更少的情况下，从原始图像或语音中提取特征。

另一方面，神经网络很难被解释清楚，其参数设置也复杂地让人难以置信。此外，神经网络算法也都是资源密集型和内存密集型的。

SCIKIT 参考手册

Scikit learning 为大家提供了一个非常深入的、解释地很清楚的流程图，它能够帮助你选择正确的算法。我认为此图十分方便。

结论

一般来说，你可以根据上面介绍的要点来筛选出一些算法，但是要想在一开始就知道哪种方法最好是很难的。你最好多迭代几次选择算法的过程。将你的数据输入给那些你确定的潜在优秀机器学习算法，通过并行或串行的方式运行这些算法，最终评估算法性能，从而选择出最佳的算法。

在最后，我想告诉你：为现实生活中的问题找到正确的解决方案，通常不仅仅是一个应用数学方法的问题。这要求我们对业务需求、规则和制度、相关利益者的关注点有所了解，并且具备大量的专业知识。在解决一个机器学习问题的同时，能够结合并平衡这些问题是至关重要的，那些能做到这一点的人可以创造最大的价值。

诗人的情感都是含蓄的在自己的作品中表达出来，分析他们的文学作品，就可

以得出它的思想情感，因为诗词是文人的情感寄托，

这首诗词里面几乎包含了曹植人生中面临的各种烦恼。也就深刻反映了他一生

中的情感经历！！！

曹植《洛神赋》情感分析

作者 罗翼 发表时间 2005-11-7 出自：湘滨文学网

《洛神赋》又叫感甄赋，传说曹植爱上了比他大十岁的甄夫人甄逸，曾向她求婚，没有被应允，后来甄逸嫁给了他哥哥曹丕，也许是后来曹丕觉得甄夫人和曹植有过一段私情，对他不忠，于是，残暴的曹丕借故把她杀了，她死后，曹丕还把甄夫人用过的一个枕头赐给曹植，于是曹植见此枕而落泪，有感而发作《感甄赋》。

曹植年轻的时候也曾经意气风发，深得父王曹操的宠爱，几乎被立为太子，但他恃才傲物，任性而行，不自雕厉，终于失宠，天平倾向了曹丕一边，无情最是帝王家，为了帝位，亲兄弟也不惜自相残杀，曹植在曹丕的拔剑威逼下吟出了七步诗，何其悲壮。曹操死后，阴险狡诈的曹丕迅速剪除异己，控制了政局，软禁了曹植，连人身自由渡失去了的曹植名为陈思王，实为囚徒，还谈什么爱情自由呢？曹植是个纯粹的文人，这一点和她的哥哥曹丕不同，曹丕除了具有文人的敏感多情外，还具有政客的凶狠残暴，诡计多端，曹植其实本无心于宫廷的争权夺利，勾心斗角，他多么想超脱啊，但他超脱得了吗？谁叫他是曹操的儿子啊，他对年曹丕是怀有幻想的，他想哥哥虽然身为帝王，位高权重，但他也和我一样是个文人啊，他也吟诗作赋，多愁善感啊，虽然他软禁我，但在文学上，我们是相通的啊，我为什么就不能感化他呢，于是他作了《七哀》，《杂诗》等诗，希望他们兄弟之间感情上能有所沟通，《感甄赋》除抒发对甄夫人的哀思外，亦有此意。

开篇写他从京师回到甄城的路上，精神恍惚中看见洛神（即甄夫人之魂），其实日有所思，夜有所梦，这一段刻骨铭心的爱情是不能忘却的，马车驶出了京城，来到了平林漠漠的洛水之畔，想起宋玉的《神女赋》里记载与楚襄王对答梦遇巫山神女之事，此刻正是人困马乏之际，精神恍惚中，睹物思人，眼前渐渐浮出了甄夫人窈窕的身影，第四段极尽铺陈之能事。描写了甄夫人袅娜的体态，妩媚的面容，其中“翩若惊鸿，宛若游龙”，“明眸善睐”，等成了千古名句。

文人的恋爱大多是悲剧式的，诗书满腹，才华横溢的曹植和清丽妩媚的甄夫人确实是才子佳人的典型，可惜情深缘浅，倾果倾城的甄夫人终不能超脱，如果他们是一对平民男女，也许是幸福的天作之合，曹植的政治囚徒身份是不能带给甄夫人幸福的，他想起当初向甄夫人求婚时百感交集的复杂心情，“余情悦其淑美兮，心震荡而不怡”，"感交甫之弃言兮，怅犹豫而狐疑，收和颜而静志兮，申礼防以自持"。

第六七段，甄夫人的形象已幻化长呢感了洛神，恍惚迷离，飘逸飞动，若隐若现，这是一种何等高尚的爱情，恋人在自己心中已成了神，已经超越了任何功利性目的，达到了人神交融，超越生死的境地，虽阴阳两隔又怎能阻挡他们感太内动地的爱来年，这大概就是所谓的‘柏拉图“式的恋爱吧。

然而回到现实中，自己已是囚徒之身，心爱的甄夫人已经被自己被自己的哥哥残忍地杀害，这是一种很尴尬的境地，抢走自己恋人的偏偏是自己的哥哥况且他无法与势力强大的哥哥抗衡，反抗等于自取灭亡，他只能忍气吞声，苟延残喘，寄希望于他哥哥会念及手足之情，多给他一点点自由，减轻他一点点痛苦，他的感情是极度压抑的，他得到甄夫人的一个枕头，他只能抱着枕头在想象中聊以自慰，“恨人神之道殊异，怨盛年之莫当”，“悼良会之永绝兮，哀一逝而异乡‘，这是一种摧肝裂胆的悲恸。一段美好的感情就这样被摧残了，以致曹植在极度的苦闷中郁郁而终。

《洛神赋》情感之浓烈，抒情之浪漫，语言之华美在赋中都达到了极致，奏出了一曲爱情的颂歌，人生的悲歌，正因为如此，它成了千古传诵的名篇。

     注意力机制是神经网络中的一个重要概念，当前研究人员已经在各种应用领域中对其进行了研究。本文将全面介绍注意力机制模型的结构以及当前的发展状况；并依据逻辑范畴对注意力机制模型进行了分类。

    注意力模型/Attention Model（AM）首先是在机器翻译中引入的，但是当前已经成为神经网络结中的一个重要概念。 作为在自然语言处理、统计学习、语音和计算机视觉中大量应用的神经体系结构的重要组成部分，注意力机制在人工智能（AI）社区中已变得极为流行。注意力原理可以使用人类生物系统进行解释。例如，我们的视觉处理系统倾向于有选择地将注意力集中在图像的某些部分，而忽略其它不相关的信息，从而有助于感知。同样，在涉及语言，言语或视觉的几个问题中，输入的某些部分与其他部分相比可能更相关。例如，在翻译和摘要任务中，只有输入序列中的某些单词可能与预测下一个单词相关。同样，在图像字幕问题中，输入图像的某些区域可能与在字幕中生成下一个单词更相关。 AM通过允许模型动态地关注输入中有助于有效执行手头任务的某些部分，从而融入了关联的概念。

     注意力机制在神经网络建模中迅速发展的原因主要有三个。第一，现在这些模型已经成为机器翻译、问答、情感分析、词性标注、选区解析和对话系统等多项任务的最新技术。第二，除了在主要任务上提高性能之外，它们还提供了其它一些优势。它们被广泛用于提高神经网络的可解释性（神经网络又被认为是黑箱模型），主要是因为人们对影响人类生活的应用程序中机器学习模型的公平性、问责制和透明度越来越感兴趣。第三，它们有助于克服递归神经网络（RNN）存在的一些问题，例如随着输入长度增加导致性能下降，以及输入的顺序处理导致计算效率降低。

    序列到序列的模型结构主要由编码器和解码器组成。

     为解决以上两个问题，AM允许解码器访问整个编码的输入序列 。其核心思想是在输入序列上引入注意权重α，以对存在相关信息位置集进行优先排序，从而生成下一个输出令牌 。

    本文将Attention Model共计分为四类： 基于多输入输出序列的分类、基于抽象层的分类、基于计算位置分类、基于多表示分类 。

    到目前为止，我们只考虑了涉及单个输入和相应输出序列的情况。当候选状态和查询状态分别属于两个不同的输入和输出序列时，这就需要使用一种不同的注意力模型。这种注意力模型大多数用于翻译、摘要、图像字幕和语音识别等。

    一个共同注意模型同时处理多个输入序列，共同学习它们的注意权重，以捕捉这些输入之间的相互作用。例如采用共同注意模型进行视觉问答，除了在输入图像上建立视觉注意模型外，建立问题注意模型也很重要，因为问题文本中的所有单词对问题的答案并不同等重要。此外，基于注意的图像表示用于引导问题注意，反之亦然，这本质上有助于同时检测问题中的关键短语和答案相关的图像的相应区域。对于文本分类和推荐等任务，输入是一个序列，而输出不是一个序列。在这个场景中，注意可以用于学习相同输入序列中每个令牌的输入序列中的相关令牌。换句话说，对于这类注意，查询和候选状态属于同一序列。

参考文献 ：

[1]Jiasen Lu, Jianwei Yang, Dhruv Batra, and Devi Parikh Hierarchical question-image co-attention for visual question answering In NIPS, pages 289–297, 2016

[2] Zichao Yang, Diyi Yang, Chris Dyer, Xiaodong He, Alexander J Smola, and Eduard H Hovy Hierarchical attention networks for document classification In HLT-NAACL, 2016

    在最一般的情况下，注意力权重只针对原始输入序列计算。这种类型的注意可以称为单水平。另一方面，注意力可以按顺序应用于输入序列的多个抽象层次。较低抽象级别的输出（上下文向量）成为较高抽象级别的查询状态。此外，基于权值是自上而下学习还是自下而上学习的，可以对使用多层次注意的模型做进一步的分类。我们举例说明了这一类别中的一个关键示例，该示例在两个不同的抽象层次（即单词级和句子级）使用注意模型进行文档分类任务。这个模型被称为“层次注意模型”（HAM），因为它捕捉了文档的自然层次结构，即文档由句子组成，句子由单词组成。多层次注意允许HAM提取句子中重要的单词和文档中重要的句子，如下所示。首先建立了一种基于注意的句子表示方法，并将一级注意应用于嵌入向量序列，然后它使用第二级注意来聚合这些句子表示形式，以形成文档的表示形式，这个文档的最终表示用作分类的特征向量任务。

参考文献 ：

[1]Shenjian Zhao and Zhihua Zhang Attention-via-attention neural machine translation In AAAI, 2018

    在第三类中，差异来自于输入序列计算注意力权值的位置。Bahdanau等人引入的注意，也被称为软关注。顾名思义，它使用输入序列所有隐藏状态的加权平均值来构建上下文向量。软权值方法的使用使得神经网络能够通过反向传播进行有效的学习，但也会导致二次计算代价。Xu等人提出了一个硬注意模型，其中上下文向量是根据输入序列中随机采样的隐藏状态计算的。这是通过注意权重参数化的多努利分布来实现的。硬注意模型有利于降低计算成本，但在输入的每个位置进行硬决策，使得得到的框架不可微，难以优化。因此，为了克服这一局限性，文献中提出了变分学习方法和策略梯度方法。

参考文献 ：

[1] Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, and Yoshua Bengio Neural machine translation by jointly learning to align and translate arXiv preprint arXiv:14090473, 2014

[2] Kelvin Xu, Jimmy Ba, Ryan Kiros, Kyunghyun Cho, Aaron Courville, Ruslan Salakhudinov, Rich Zemel, and Yoshua Bengio Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention In ICML, pages 2048–2057, 2015

[3] Thang Luong, Hieu Pham, and Christopher D Manning Effective approaches to attention-based neural machine translation In EMNLP, pages 1412–1421, Lisbon, Portugal, September 2015 ACL

    通常，在大多数应用中使用输入序列的单一特征表示。但是，在某些情况下，使用输入的一个特征表示可能不足以完成下游任务。在这种情况下，一种方法是通过多个特征表示捕获输入的不同方面。注意可以用来给这些不同的表示分配重要性权重，这些表示可以确定最相关的方面，而忽略输入中的噪声和冗余。我们将此模型称为多表示AM，因为它可以确定下游应用程序输入的多个表示的相关性。最终表示是这些多重表示及其注意力的加权组合重量。注意的好处是通过检查权重，直接评估哪些嵌入是特定下游任务的首选。

参考文献 ：

[1]Douwe Kiela, Changhan Wang, and Kyunghyun Cho Dynamic meta-embeddings for improved sentence representations In EMNLP, pages 1466–1477, 2018

[2]Suraj Maharjan, Manuel Montes, Fabio A Gonzalez, and Thamar ´ Solorio A genre-aware attention model to improve the likability prediction of books In EMNLP, pages 3381–3391, 2018

[3]Zhouhan Lin, Minwei Feng, Cicero Nogueira dos Santos, Mo Yu, Bing Xiang, Bowen Zhou, and Yoshua Bengio A structured selfattentive sentence embedding arXiv preprint arXiv:170303130, 2017

[4]Tao Shen, Tianyi Zhou, Guodong Long, Jing Jiang, Shirui Pan, and Chengqi Zhang Disan: Directional self-attention network for rnn/cnn-free language understanding In AAAI, 2018

更多自然语言处理相关知识，还请关注 AINLPer公众号 ，极品干货即刻送达。

层次分析法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。

在现实世界中，往往会遇到决策的问题，比如如何选择旅游景点的问题，选择升 购物层次分析模型

学志愿的问题等等。在决策者作出最后的决定以前，他必须考虑很多方面的因素或者判断准则，最终通过这些准则作出选择。 比如选择一个旅游景点时，你可以从宁波、普陀山、浙西大峡谷、雁荡山和楠溪江中选择一个作为自己的旅游目的地，在进行选择时，你所考虑的因素有旅游的费用、旅游的景色、景点的居住条件和饮食状况以及交通状况等等。这些因素是相互制约、相互影响的。我们将这样的复杂系统称为一个决策系统。这些决策系统中很多因素之间的比较往往无法用定量的方式描述，此时需要将半定性、半定量的问题转化为定量计算问题。层次分析法是解决这类问题的行之有效的方法。层次分析法将复杂的决策系统层次化，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析以及最终的决策提供定量的依据。

2定义编辑

定性分析法是依据预测者的主观判断分析能力来推断事物的性质和发展趋势的分析方法。这种方法可充分发挥管理人员的经验和判断能力，但预测结果准确性较差。

它一般是在企业缺乏完备、准确的历史资料的情况下，首先邀请熟悉该企业的经济业务和市场情况的专家；根据他们过去所积累的经验进行分析判断，提出初步意见，然后再通过召开调查会座谈会方式，对上述初步意见进行修正、补充，并作为预测分析的最终依据。

扩展资料：

定性分析常见分析方法：

1、专家的意见。这种方法建立在企业外部顾问的专业知识基础上，能为管理当局带来高度专业化和有价值的帮助。对于那些已经采取的、有可能出现问题的行动，管理当局可以聘请这样的顾问在公司里进行日常业务的咨询。

2、集合意见法。将每个人的估计值相加，然后得出一个平均值。这种方法的关键是：每个人的估计值都有相同的权重。因此，这种方法被看作是“民主”的方法。

3、吸引力指数。吸引力指数使我们能够按照预计的利润率，来排列项目或产品的优劣顺序。如果资金有限，这个指数可用来帮助我们决定把哪些项目排除在考虑之外。