分类： 心理学 >> 心理学其他学科 提交时间： 2024-10-15
摘要： 高水平运动员需整合情境先验信息与运动学信息，以做出准确的动作判断。本文梳理了信息整合模型及其神经机制的相关研究。结果表明，运动员根据信息源的可靠性调整其对动作预期的贡献权重。部分可观察马尔可夫决策模型提供了估计运动员在动作预期过程中对不同信息源赋予权重的数学框架。此外，对动作预期过程中信息整合的大脑加工过程仍需深入研究。我们推测，CNV波幅、theta振荡、pMTG和DLPFC激活是相关神经活动的关键信号。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2024-05-04
摘要： 【目的】针对现有的多标签文本情绪分类算法难以建模和利用情绪间语义关联性的问题，提出一种基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类方法。【方法】本文提出基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类神经网络（AttEmoNet），通过自注意力情绪关联模块建模情绪标签自身的语义及相似性，并使用基于大规模预训练模型的文本编码器用于编码输入文本为语义向量，最后通过神经网络计算文本语义向量和情绪语义向量的匹配度，从而实现更加精准的情绪类别识别。【结果】通过在NLPCC2014和GoEmotions两个公开数据集上的对比实验验证AttEmoNet的有效性。结果表明，AttEmoNet的文本情绪分类性能相比于基线方法Random、cnsenti、SVM和BERT均有显著提升。相比于现有最优基线方法，AttEmoNet的分类精准度Precision最高提升13.33%，召回率Recall最高提升21.80%，F1得分F1-score提升12.74%。同时AttEmoNet建模的情绪语义关联矩阵有良好的可解释性，证明其具有较好的建模情绪语义的能力。【局限】大语言模型的出现为多标签文本情绪分类打开了全新的思路，未来将结合AttEmoNet与大语言模型各自的优势以实现更加精准、高效的多标签文本情绪分类算法。【结论】本文提出一种基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类神经网络，提升了文本情绪模型的情绪语义及其关联性建模的能力以及情绪识别的性能，并通过在两个公开数据集上的对比实验验证了研究的有效性。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-08-27 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]随着分享经济的发展，以在线付费问答平台为代表的知识付费产品有效地实现了知识的变现，本研究以这类平台为切入点，探索用户的付费模式及付费意愿，加深对用户知识付费行为的认识。[方法/过程]通过对分答、值乎和微博问答三大平台的比较分析，总结在线付费问答平台的用户付费模式，利用问卷调查法考察用户的付费意愿及其动机。[结果/结论]研究表明，在线付费问答平台主要有两种用户付费模式：提问付费和围观付费。用户对这两种付费模式没有特别偏好，二者呈现不完全替代关系，且影响用户对这两种付费模式的付费意愿的动机因素有所不同。本研究认为，知识付费在本质上是知识驱动型的信息消费行为，同时具有明显的粉丝经济特点。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 随着互联网的普及以及数字教育资源的广泛使用，学术不端行为呈现出有别于传统形式的新特点以及更为迅猛的发展态势。研究聚焦于社会规范对大学生网络学术不端行为的影响，并探索影响其关系的中介变量，以加深对网络学术不端行为发生机制的认识。[方法/过程] 鉴于互联网环境中学术不端行为的社会性显著增强，选择从微观视角深入考察社会规范如何对网络学术不端行为产生影响。基于社会认知道德理论、道德四成分模型等理论构建感知严重性和道德判断的序列中介效应模型，并利用在上海市3所不同性质高校学生中收集的问卷调查数据对模型进行检验。[结果/结论] 研究发现，社会规范对网络学术不端行为不仅具有显著的直接效应，还具有显著的间接效应；其中的间接效应由两条中介作用途径产生：通过道德判断的独立中介作用；通过感知严重性和道德判断的序列中介作用。相关结果可以为网络学术不端行为的有效预防和治理提供更有针对性的对策，也为审视学术不端行为提供了新视角，丰富了有关学术不端的学术研究文献。
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