摘要：情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析和总结,针对现有的情感分析研究存在语料特征提取不足等问题,提出了一种基于BERT的多特征感知情感分析模型。首先,将情感文本输入BERT进行语料编码,然后使用多个卷积核提取编码文本片段的局部特征设计了局部特征层,再对编码文本进行降采样操作构造全局特征层,通过融合局部特征层与全局特征层得到多特征感知网络,从而增强情感语料间的信息关联。实验表明,所设计的多特征感知情感分析模型是有效的。

摘要：目前城市植被分类受特征相近、光谱相似影响导致植被漏分、错分。因此,设计了一种多尺度特征感知网络(MFDN)结合高分辨率无人机可见光影像对城市植被分类。该网络针对漏分、错分问题,通过在输入层引入坐标卷积减少空间信息的丢失;构建并行网络增强多尺度特征信息并在网络之间引入重复多尺度融合模块使整个过程保持高分辨率表示,减少细节特征的丢失;同时添加分离特征模块扩大感受野,获取多尺度特征,从而有效缓解了城市植被错分、漏分现象。结果表明,MFDN方法在仅使用无人机可见光影像条件下主要是通过空间模式而不是光谱信息促进了城市植被分类,平均总体精度为89.54%,平均F1得分为75.85%,平均IOU为65.45%,分割结果准确完整。因此,所提方法与易于操作的低成本无人机系统相匹配,适用于城市植被快速调查,可以为城市空间利用和生态资源调查提供技术支持和科学依据。