摘要：为更好地利用单词词性包含的语义信息和伴随单词出现时的非自然语言上下文信息,提出动态调整语义的词性加权多模态情感分析(part of speech weighted multi-modal sentiment analysis model with dynamic semantics adjustment,PW-DS)模型.该模型以自然语言为主体,分别使用基于Transformer的双向编码器表示(bidirectional encoder representation from Transformers,BERT)模型、广义自回归预训练(generalized autoregressive pretraining for language understanding,XLNet)模型和一种鲁棒优化的BERT预训练(robustly optimized BERT pretraining approach,RoBERTa)模型为文本模态做词嵌入编码;创建动态调整语义模块将自然语言和非自然语言信息有效结合;设计词性加权模块,提取单词词性并赋权以优化情感判别.与张量融合网络和低秩多模态融合等当前先进模型的对比实验结果表明,PW-DS模型在公共数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI上的平均绝对误差分别达到了0.607和0.510,二分类准确率分别为89.02%和86.93%,优于对比模型.通过消融实验分析了不同模块对模型效果的影响,验证了模型的有效性.

摘要：目的:为深入分析研究本草纲目中的药物警戒思想提供新方法。方法:基于本草纲目金陵本文献著作设计了药物警戒数据库,阐述了数据库建立的要求和存储模型的选取,以及数据库的概念和逻辑设计。结果:在此数据库的基础上可建立知识发现系统,应用数据挖掘算法,对本草纲目中的药物警戒思想进行分析。结论:本草纲目药物警戒思想数据库的建立可以为深入研究药物警戒思想提供方便、准确的手段,此方法也可应用于其他文献著作研究。