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“对话文本负面情绪识别主要是从对话文本中识别出每个话语的负面情绪近年来已成为了一个研究热点。然而让机器在对话文本中识别负面情绪是一项具有挑战性的任务因为人们在对话中的情感表达通常存在上下文关系。为了解决上述问题本文提出一种基于关系图注意力网络(Rational Graph Attention Network RGAT)和宽度学习(Broad Learning BL)的对话文本负面情绪识别方法即RGAT-BL

本文共1099个字，预计阅读时间需要4分钟。 度量相似性（similarity measure）即距离度量，在生活中我们说差别小则相似，对应到多维样本，每个样本可以对应于高维空间中的一个数据点，若它们的距离相近，我们便可以称它们相似。 欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）

线性微分方程为什么有“线性”这两个字？为什么线性微分方程的通解包含e^x？ 刚开始学习线性微分方程的时候，我心中有两个疑问： 线性微分方程为什么有“线性”这两个字？ 为什么线性微分方程的通解里面有？ 这篇文章就来回答这两个问题。让我们从什么是线性变换开始。 直观来说，线性变换就是把直线上的点（向量），变换到另外一根直线上去

在考研数学线性代数中，秩为1的矩阵具有特殊意义，往年常考察其相关知识点。下面将进行简要总结和介绍。 其一是秩为1矩阵的特征值，特征值的计算是一个基本考点

齐次坐标系下的三维变换可以写成下面的形式： 旋转矩阵是正交矩阵，其矩阵的逆等于矩阵的转置。 绕着 x 轴旋转，说明 y 和 z 都是在进行旋转的，但 x 不变。因此绕 x 轴的旋转矩阵相比二维的旋转矩阵，第一行是不变的

崔运鹏，研究员，博士生导师。中国农业科学院农业信息研究所农业大数据挖掘研究室主任，九三学社中央委员会农林专门委员会委员。长期从事农业数据挖掘分析和自然语言处理理论与技术研究

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百度飞桨AI Studio社区 主成分分析法（PCA） 主成分分析法（PCA） 主成分分析法是一种常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观察数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。主成分分析主要用于发现数据中的基本结构，即数据中变量之间的关系，是数据分析的有利工具，也用于其他机器学习方法的前处理。关键理论或技术技术在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新的坐标系的选择是由数据本身决定的

在泛代数中代数结构（英语：Algebraic structure）是在一种或多种运算下封闭的一个或多个集合[1]。 例如，群、环、域、和格的代数结构。更复杂的结构可以被定义为通过引入多个操作，不同的基础集，或通过改变限定公理

CGM (Computer Graphics Metafile) 是电脑影像文件的英文缩写。CGM是ISO委员会定义的一种图形格式（International standard ISO/IEC 8632:1999）， 用来描述、存储和传输与设备无关的矢量(向量)、标量以及两者混合的影像。 CGM由数种规范组成：第1部分为功能规范，第2部分为字符编码，第3部分为二进制编码而第4部分为Clear text编码