摘要：现有的类属属性学习方法在提取类别标签的特征时,大多仅单一考虑标签间的相关性,忽略实例和实例间以及特征与特征间的相关性,可能会降低分类精度.为了解决此问题,文中设计多类别相关性结合的类属属性多标签学习算法,考虑标签相关性、特征相关性和实例相关性.利用标签之间的余弦相似度计算标签相关性,构建相似图矩阵计算特征相关性和实例相关性.文中算法紧凑地选择标签的类属属性,提高分类精度,有效解决多标签分类遇到的维度过大问题.

摘要：中国海关传统的人工商品税率审查方式存在效率低、判断依据不一致、精度不高等问题,使用文本分类方法对商品分类自动确定税率可以有效降低海关税率风险。但面向海关商品数据进行分类时,商品类别具有层次性,同一大类下的许多子类别的商品描述具有高度相似性,给商品分类带来了很大的挑战。因此,提出了一种归纳交互网络模型,在BERT和CNN基础上加入归纳和交互指导模块。在归纳模块中采用动态路由算法对CNN提取的特征进行迭代运算,可以有效解决相邻特征融合和冗余问题。同时,为了解决不同子类别之间特征相似问题,提高分类性能,引入交互指导模块,该模块主要是将归纳模块提取的特征信息同[CLS]分类向量进行交互。在真实的海关数据集上进行实验,实验结果表明,该方法能达到较好的效果,其中准确率高达92.98%,且性能明显优于各基线模型。

摘要：约翰·塞巴斯蒂安·巴赫(下文简称巴赫)的复调钢琴作品,作为西方音乐史上永恒的经典,贯穿了钢琴学习者的整个学习生涯。这些作品以其严谨的结构和丰富的内涵,在规范学生演奏的同时,也为他们打开了独特的复调音乐学习的窗口。本文将探讨巴赫复调钢琴作品对音乐专业大学生音乐感知能力的培养,并推荐有效的教学策略,以充分挖掘其教育价值。