DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 深圳福田红树林(22˚30'~22˚32'N，113˚56'~114˚3'E)位于深圳湾东北部(图1)。该区属南亚热带海洋性季风气候，年平均气温22℃，年平均降雨量1926.8 mm，年平均相对湿度79%，深圳湾内最大潮差为2.8 m，降雨集中在5~9月，干湿季交替明显 [ 14 ]。保护区生境可划分为红树林区、基围鱼塘、滩涂、河流和海域等，包括核心区、缓冲区和实验区共约368 hm 2 。红树林区主要呈现带状分布，群落结构简单，主要为小乔木和灌木，除了以秋茄(Kandelia obovata)、白骨壤(Avicennia marina)、桐花树(Aegiceras corniculatum)等为主的22种红树植物群落外，以及55种其它植物 [ 15 ]。保护区内有194种鸟类，包括黑脸琵鹭(Platalea minor)、白肩雕(Aquila heliaca)等在内的23种国家级珍稀濒危鸟类。底栖动物由甲壳动物、软体动物以及滩涂鱼等为主，主要生活在红树林区和滩涂 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。 图1. 福田红树林保护区位置示意图 2.2. 研究方法 2.2.1. 数据来源 本研究中所使用的指标数据主要来源于统计年鉴和实地调查监测数据。2005~2014年指示性物种的数量和多样性数据由内伶仃福田红树林鸟类保护区管理局以及世界自然基金会香港分会提供，主要用于红树林生态系统健康评价及神经网络模型验证。水质数据来源为：2005~2013年的水质数据由福田保护区提供；2014~2015年为定期监测数据(保护区内四个固定监测点位)，包括基本理化性质(pH、盐度、浊度、电导率和溶解氧)、营养盐(总氮(TN)、总磷(TP)、可溶性磷、氨氮和硝氮)和污染(生化需氧量(BOD)和化学需氧量(COD))指标。噪声、人口和GDP数据来源于深圳统计年鉴(http://www.sztj.gov.cn/xxgk/zfxxgkml/tjsj/tjnj/)，主要用于神经网络模型输入变量的筛选及映射关系的建立。 2.2.2. 评价方法 基于Shannon-Wiener多样性指数(见公式1) [ 19 ] [ 20 ] 及灰色关联法筛选适宜的指示生物指标和环境指标；结合已有时间序列的实测数据，利用神经网络算法 [ 21 ] 建立时间序列与实测数据之间的映射关系，并进行相应指标的变化趋势预测。 H = − ∑ i = 1 s P i ⋅ ln P i (公式1) 式中，S为所选指示性物种指标个数，P i 为第i种指示性物种生物量占总生物量的比例。 除单因子预警评估外，基于多指标的分析结果，在健康距离法 [ 22 ] 的基础上提出偏离度评价的概念，用以综合评价生态系统健康状况。在此，我们将偏离度定义为：两个或两个以上评价生态系统的评价比值(即健康度，I)偏离基值的程度，记为b。计算公式如下： I = o w (公式2) b = ∑ i | I j − 1 | (公式3) 式中，I为健康度，o表示待评估红树林的生物指标测量数值，w表示理想参照点的生物指标测量数值，I j 为相应生物指标的评价比值，j为生物指标的数量。香港米浦红树林与深圳福田红树林位置相近，受人为干扰较少，生态环境良好，因此将其选定为理想参照点，其相应的生物指标数值为理想健康值。 2.2.3. 评价标准 健康度I值的评价标准详见表1。偏离度(b值)越大表明生态系统结构越不稳定，外界压力对红树林生态系统影响越大。 Table 1 The grade and meaning of ecosystem health assessmen I值 等级 生态系统健康状况 I ≥ 1，→1 健康 自然状态良好，生态系统功能较强 0 ≤ I ＜ 1 不健康 自然状态改变，生态系统功能退化 表1. 生态系统健康评价的等级与含义
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user: 3. 结果与分析 3.1. 指示物种的选取 选取指示物种或种群的数量或物种多样性指标作为生态系统健康状况的表征指标 [ 23 ] [ 24 ]。本研究选取鸟类和底栖动物为指示性物种，主要是基于以下原因：底栖动物作为水生环境的重要组成部分，对保持整个水生生态系统的稳定和遏制富营养化具有重要作用 [ 25 ] [ 26 ]。深圳湾是大量冬候鸟的停歇地和越冬地，红树植物凋落物可为滩涂上的底栖动物提供食物和能量来源；同时，底栖动物也是湿地鸟类的主要食物来源；底栖动物和鸟类通过食物网相互联系，都是红树林生态系统的重要生物物种。考虑到数据的可获取性，鸟类以黑脸琵鹭的数量作为表征指标 [ 16 ] [ 27 ]。 3.2. 影响因子的确定 基于灰色关联法 [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] 对影响健康状况表征指标的环境因子进行关联性分析和排序，筛选出关联度0.9以上的环境因子，并以此作为神经网络模型建模的输入变量。具体如下： 3.2.1. 影响黑脸琵鹭数量的环境因子 城市化与人类活动可能对红树林湿地鸟类产生深刻影响 [ 31 ] [ 32 ]。因此，选取可反映城市化水平的噪声、人口和GDP水平作为主要影响因子，分析其与黑脸琵鹭数量之间的关系。基于灰色关联法计算黑脸琵鹭数量与噪声、人口、GDP水平之间的关联度(图2)，发现噪声和人口数量与黑脸琵鹭数量的灰色关联度较大，因此在建模时采用这两个指标作为神经网络模型的输入变量。 图2. 城市化水平与黑脸琵鹭数量的灰色关联度 3.2.2. 影响底栖动物多样性的环境因子 水环境健康状况将直接影响底栖动物多样性 [ 33 ] [ 34 ]。对主要的水质指标与生物多样性指数进行灰色关联度分析，发现除BOD、COD和浊度外，其他水质指标与底栖动物多样性的灰色关联度均在0.9以上(见图3)，因此选取这些指标作为模型的输入变量，底栖动物生物多样性指数作为模型的响应变量。 图3. 水质指标与底栖动物多样性的灰色关联度 3.3. 神经网络模型的建立与验证 基于上述步骤筛选的输入变量，利用神经网络算法建立相应影响因子与生态系统健康状况指示指标之间的映射关系，并用实测数据对映射关系进行合理性分析和验证，运行结果分别如图4和图5所示。基于人工神经网络模型得到的模拟结果与监测指标吻合性良好，特别是底栖动物多样性变化的模拟结果与监测指标值基本一致，说明基于神经网络算法得到的映射关系可以很好地反映各项水质指标与底栖动物多样性之间的关系。同时，基于该方法可在一定程度上实现对监测数据缺失值的填补。 图4. 2005~2014年福田红树林黑脸琵鹭数量变化的模拟结果 图5. 2005~2013年福田红树林底栖动物多样性变化的模拟结果 3.4. 基于神经网络算法的时间变化趋势预测 根据已有时间序列的实测数据，利用已建立的时间序列与实测数据之间的映射关系，进行相应指标的变化趋势预测。对黑脸琵鹭数量和底栖动物多样性的变化趋势进行预测。运行结果如图6和图7所示。结果表明：黑脸琵鹭的数量在未来几年会呈现下降的趋势，自2005年以来，城市发展和人为活动对福田红树林产生了较为严重的扰动，广深高速公路的交通噪声极大地干扰了鸟类的栖息、觅食和繁殖。除此之外，硬质化的凤塘河口两岸，阻碍了陆地生态系统和河流生态系统的物质循环和能量流动，无法发挥河道生态系统的功能，为鸟类提供必要的生存环境 [ 16 ]。从底栖动物生物多样性指数H值得趋势图可以看出，在未来的几年内，底栖动物多样性指数整体上呈现上升趋势。近年来，保护区管理局对福田红树林内的水体污染源进行了截流，修建了基于生态工艺的污水处理系统；同时，对基围鱼塘进行了生态功能提升，采用工程措施恢复了人工围垦所破坏的生境，增加了水动力交换，完善了鱼塘的生态功能，为底栖动物的繁衍和栖息提供了良好的生境 [ 35 ]。 图6. 福田红树林黑脸琵鹭数量的预测结果 图7. 福田红树林底栖动物多样性指数(H)的预测结果 3.5. 基于生物快速评估法的红树林生态系统健康评估 基于预测结果，分析了水鸟和底栖动物多样性的I值，结果如图8所示。从2005年开始，水鸟I值呈上升趋势，说明深圳福田红树林生态系统健康状况有改善。2009年之后，水鸟I值总体呈下降的趋势，可能是由于该区域的城市化水平快速提升、高层建筑物涌现、环境质量恶化和游人活动急剧增加。由于该区的发展在较长一段时间内还会有很强的势头，预计水鸟I值还会出现下降的情况。底栖动物多样性受潮位线、水质等影响，波动较大。结合两者的I值可以看出，从2005年到2007年期间逐步稳定并趋近于1，说明生态系统健康状况呈变好趋势；从2008年到2010年又逐渐远离1说明生态系统健康状况变差；从2010年到2012年逐步稳定在1附近说明这段时间生态系统健康状况稳定；从2013年到2015年又开始波动说明生态系统健康状况再次变差。2016年和2017年，水鸟的I值呈现减小的趋势，底栖动物的I值呈现增大的趋势。两种指示性生物指标对环境因子的变化具有不同的反应，这可以说明福田红树林保护区内水环境健康状况有了很大的改善，而整体上红树林生态系统仍然处于不健康状态。相对于香港红树林，福田红树林内仍存在较多的人为干扰。 进一步地，基于偏离度公式计算多因子评价结果(见图9)。偏离度随着时间变化的波动较大，在2007年、2012年和2015年附近出现极小值，表示这些年份福田红树林生态系统健康状况良好。而2009年、2013年的偏离度都比较大，说明生态系统健康状况发展了较大的波动。本研究的预测结果与胡涛等 [ 13 ] 的研究结果一致，虽然人为保护力度在加大，但从整体上看，未来偏离度呈现增大的趋势。这可能是由于前期对红树林保护区不合理开发及利用导致红树林生态系统结构功能发生了部分变化，稳定性变差，导致其抵抗外界压力的能力降低。 图8. 2005~2017年福田红树林水鸟和底栖动物的健康度(I) 图9. 2005~2017年福田红树林水鸟和底栖动物的偏离度(b)
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user: 4. 结论 本研究基于神经网络模型和基于健康度(I)和偏离度(b)的生物快速评估法，以底栖动物多样性和黑脸琵鹭数量为指标对深圳福田红树林生态系统健康状况进行了评估与预测。环境影响因子与生态系统健康状况指示指标间有较好的映射关系，说明神经网络模型可较好的模拟与预测福田红树林生态系统健康状况指示指标。进一步地，基于生物快速评估法的结果表明，该区水环境健康状况有较大改善，但整个湿地生态系统仍处于不健康状态，且生态系统健康状况的稳定性较弱，在未来仍需加强红树林的管理和保护工作。
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user: 摘 要 肉桂作用颇多，可散寒止痛利关节、补火助阳、温通血脉、通利散结、气化津液，但其最妙之处就是引火归原，可潜引三焦之火，这是其他药物所不具备的，其他温药很少有引火归原的作用，这是肉桂的独特之处。为了验证肉桂这一独特的作用，本人进行了一些观察和实践。通过一些特殊病案的实践和观察，发现肉桂的引火归原有时确能起到关键和决定性的作用。 关键词 :肉桂，引火归原，妙用 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 肉桂的作用不仅仅是温肾，同时还能引火归原，这是其他药物所不具备的，其他温药很少有引火归原的作用，这是肉桂的独特之处。为什么肉桂能引火归原呢？因为肉桂守而不走，能够把温热之气留在下焦，还能温通络脉。所以说肉桂不仅能温肾，而且还能引火归原 [ 1 ]。在肾气丸里，附片和肉桂一般用得特别少，附片用上5克到10克，肉桂用3克左右就足够了，为什么用这么少呢？因为我们现代人的火常重，甚至肾阳虚，可能会伴有火，所以要注意使用热药。下面从几个实例来谈谈肉桂的引火归原之妙。
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user: 2. 金水相生，其本在肾，其标在肺 刘某某，女，76岁。2016年2月15日初诊。因头面部烘热、头晕目眩2年就诊。自诉二年来每天都有发作头面部烘热、头晕目眩，每天都发作1~3次，自觉心烦燥热、口干，伴耳鸣、视物模糊。曾在当地人民医院就诊考虑植物神经功能紊乱，服用谷维素和维生素B1均无效。近期在我院某老中医处服中药，认为证属阴虚火旺，方用知柏地黄丸加减，方中重用生地30克，服药二周亦无明显改善。故到我处求诊，刻下症：仍头面部烘热、头晕头痛、目眩口干、心烦燥热、耳鸣、视物模糊、舌淡红苔白腻微黄、脉弦细，脉证分析仍属阴虚火旺，还用知柏地黄丸加减，考虑患者虽头面部烘热，但自觉眉间烘热最甚，眉间属肺，故将黄柏改为黄芩并加用石膏以清肺热为主，头痛以颠顶为主则加用藁本，患者面部烘热是虚火上炎，需引火归原，口干重用生地而不缓解是为气不化津而致津不上承，能引火归原而又能气化津液者非肉桂莫属，故加用肉桂5克，共服六剂后诸症明显缓解，复诊即原方再服六剂而愈。肺肾为金水相生，其本在肾，其标在肺，肾阴虽得补，而肾阳气不化津也是枉然。肉桂引火归原而又气化津液故而收功。半年后因感冒来就诊时告知上症未再复发。
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user: 3. 君火以明，相火以位 王某某，女，66岁。2016年3月3日初诊。因失眠、烦躁易怒2年就诊。患者2年来睡眠差，一般每晚睡眠2~3小时，服安眠药后可睡4~5小时，烦躁易怒，常有耳鸣、头晕，伴纳差、口苦。自诉多处服中药无明显效果，而且多数中医都是以清肝火为主，但每次服清肝火的凉药后就觉身体不适、大便不成形，而肝火似又下不去；也有的中医以清肝火健脾胃安神之类的，服药后虽没有大便稀的副作用，但就是肝火难去，甚是烦恼。来我处就诊时刻下症如下：失眠、烦躁易怒，伴耳鸣、头晕、纳差、口苦，舌淡红苔白微腻，脉弦。仔细分析患者病情，患者肝火亢盛兼脾虚应该是没有错的，为什么前面按此用药无效？中医认为“君火以明，相火以位” [ 2 ]，总体来说，心为君火，肝肾为相火；但笔者以为，肝属雷火，肾为龙火，相对肝肾两者来说，肝可视为君火，肾为相火，只清肝旺之明火，而不使相火归位，则清热无功。笔者即用丹栀逍遥散加减如下：柴胡15克、牡丹皮15克、栀子15克、黄芩20克、黄连10克、淡竹叶15克、菊花15克、白芍10克、黄芪30克、茯苓30克、茯神30克、砂仁10克、肉桂3克、磁石30克，共服六剂。2016年3月15日再诊，诉上症明显好转，效不更方，原方再服六剂而诸症消失。此为肝旺之明火得清，又使相火得以归位，则其效如鼓，而其中肉桂引火归原功不可没。3个月后电话随访未再复发。
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user: 4. 通气散结，引火归原 王某某，女，75岁。2016年5月23日初诊。因全身灼热1个月就诊。自诉一个月前因情绪波动后发作全身灼热不适，烦躁易怒，烧心，小便灼热，大便时肛门灼热，测体温正常。在某人民医院检查无异常，考虑植物神经功能紊乱服用谷维素无效，而来我处要求服中药治疗。刻下症：全身灼热不适，烦躁易怒，烧心，口苦口干，纳可，稍有腹胀，睡眠一般，小便灼热，大便时肛门灼热，舌淡红苔薄黄，脉细弦。中医考虑为肝气郁结化热伤阴，初诊方用丹栀逍遥散加减如下：佛手15克、郁金15克、柴胡15克、牡丹皮15克、栀子15克、黄芩20克、淡竹叶15克、菊花15克、生地30克、知母15克、白芍10克、黄柏15克，共服4剂。2016年5月27日二诊，自诉服药后症状有所减轻，但疗效不明显。仔细思考患者属肝气郁结化火、火不归经所致，即可通气散结又可引火归原则又非肉桂莫属。《神龙本草经》云：“肉桂，味辛温，主上气咳逆，结气喉痹”，结气即为气机郁结，肉桂不但可引火归原，尚有通气散结之功。二诊，即在原方中加入肉桂3克，服药六剂后效果明显。三诊则效不更方继用六剂而愈。3个月后电话随访未再复发。
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user: 5. 引火归原，利关节 李某某，男，62岁。2016年2月1日初诊。因咽痛、颞颌关节痛、便秘半年就诊。自诉近半年来总是咽痛、颞颌关节痛、便秘，伴失眠、口干，常服牛黄解毒片、龙胆泻肝丸、黄连上清丸等药，服药时当天都见效，停药后即又发作。刻下症：咽痛、颞颌关节痛、便秘，伴腹胀、烧心、失眠、口干，纳可，小便黄，舌红苔黄微腻。仔细分析证属肠热腑实、肺胃郁郁热，方用小承气汤加味，拟方如下：大黄9、厚朴15、枳实15、石膏15、淅贝母15、生地30、莱菔子20、栀子15、竹茹10、陈皮10、瓜蒌子10、白芍20、海螵蛸10、黄连10，服此方即有效，大便通畅，咽痛、颞颌关节痛均可减轻，但停药5~7天后又复发，断断续续服用此方18剂共一个多月，仍时有咽痛、颞颌关节痛。2016年3月14日四诊，经反复思考，患者定有火不归原之态才会经久不愈，再查《神龙本草经》云：“肉桂，味辛温，主上气咳逆，结气喉痹，吐吸，利关节，补中益气”，肉桂不但可引火归原，还可利节，则大胆加入肉桂3克，服药六剂。2016年3月20日五诊，诉咽痛、颞颌关节痛不是减轻，而是完全消失了，但患者对肉桂很敏感，服药后大便稍干结，即将肉桂减为1.5克，再服六剂。一个月后电话随访，患者诉未再复发。 肉桂作用颇多，可散寒止痛利关节、补火助阳、温通血脉、通利散结、气化津液，其最妙之处就是引火归原，可潜引三焦之火。但是肉桂的引火归原到底如何应用，特别是应用的时机，临床应用很难把握，古籍和现代医家均未曾明确提出。笔者认为除明显的桂枝汤证或类桂枝汤证外，久病半月以上的患者才考虑应用桂枝或肉桂。无论虚火还是实火皆可用肉桂引火归元，但初病之火一般不考虑引火归元，因初病之火或可直清直降而愈，只有直清直降而不愈之火方才考虑引火归元。无论虚火还是实火在用肉桂引火归元时用量都要小，一般1.5~3克便可，实火太盛者则需慎重应用或不用。笔者认为肉桂作用虽好，但也需注意其副作用：1) 肉桂性热，适合天凉时节食用，夏季慎用；2) 由于肉桂性热活血，易损胎气，所以孕妇一定要慎用；3) 阴虚火旺、血热出血者也要慎用；4) 月经过多、热病盛的患者应忌用，有失血和遗精病史的人也应禁用。以上是本人对应用肉桂的一点体会，不足之处敬请指正。
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user: 摘 要 本论文主要是从去中心化自治组织的自组织构建出发，从去中心化的角度，利用基于区块链技术的去中心化协同核心哲学思想来设计并构建了一个典型的区块链去中心化自治组织。通过对核心规则的设计、扩展机制及共识机制与决策机制的精心设置来提升组织管理效率，降低组织管理成本，最终实现组织的预设目标。其中，也涉及到了通证在组织内外的逻辑闭环运转。 关键词 :区块链，自组织，去中心化，治理哲学，通证，区块链哲学，eonDAO Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 去中心化自治组织，是一个利用区块链治理哲学，通过去中心化的方式来实现整个组织的自治，同时在形成共识规则及共识优化程序的共同作用下保障了一个组织进行自组织进化。 去中心化自治组织通过有别于传统公司或组织的思维管理，通过引入极具革命性质的去公司化、去中心化的治理思维，利用前沿的区块链哲学思维来助力万众创业，进而推动社会进步。
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user: 2. 去中心化组织设计逻辑 eonDAO利用区别于公司行政体制的管理规则，通过以核心准则为基础治理准则来构建组织治理机制和共识机制，最终来形成一套自组织的运转逻辑。具体的组织结构设计图如图1所示，eonDAO的基础准则贯穿于全部组织的始终，规范了整个组织，不使其偏离预设目标轨道。通过精细化设计组织的发起机制、资产管理机制、激励机制和终止机制来完成一个自组织这个有机体的治理机制 [ 1 ]。同时在共识机制的运转下引申出组织各种资源的流动机制，来使整个自组织与外界形成逻辑闭环。 图1. eon去中心化自治组织的结构设计图
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user: 3. 去中心化组织的准则层设计与实现 3.1. 基础准则 一般来说，我们认为一个基本准则需要简单明了，这样才能让整个组织目标精确且容易持续实现。以eonDAO为例，其自主设定了两个基本准则如下： 一、组织成员在作出贡献后能被公平回报。 二、组织能不依赖初创者自组织进化发展。 3.2. 核心准则 核心准则实质上是一个自组织的灵魂所在，因为该准则是一个组织的“心脏”，为整个组织发展的资源上提供持续造血的规则，同时也是一个组织的“大脑”，为整个组织的自组织进化方向上进行宏观层面的路径规划，使其不至于随意发展而被触碰外界的各种红线 [ 2 ]。以eonDAO为例，该组织规划了以下的核心准则如下，可以作为参考： 一、本共识是一个约束多方的合约，加入组织的成员默认遵守此共识所有内容。 二、组织成员不能通过任何方式来对其他成员进行权益损害，包括且不限于暴力威胁、虚假称述、牟利行为、诈骗、贿赂选票等。 三、共识本身不应成为组织内任何利益方创建利益便利。 四、共识优化过程需要满足特定的共识进化程序。 五、任何组织成员作出违反组织利益行为需要接受对应处罚，包含且不限于通证 * 的追回、账户封禁、所在地法律机构诉讼等。 六、组织内如若发生管理条款与本共识相冲突时，以共识为基准。 七、组织所有成员均有平等的投票权。公开投票时投票的票数一般取决于其拥有的通证数。非公开投票如理事会处理日常事务的投票则主要取决于席位数。 八、组织为国际性技术组织，不参与政治相关业务。 九、组织成员应遵守各自所在地法律。 十、在产生跨地域纠纷之时，其他地区共识机制必须基于初始版本的共识机制，避免因出现翻译或其他情况出现纠纷摩擦。 因为核心准则的设立好坏直接影响到后续治理通则、选举方式以及日常运营规则的设立，所以我们需要谨慎的思考，高效的架构思维才能让后续细节设计更精巧且高效。
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user: 4. 去中心化组织的治理层设计与实现 4.1. 治理层的一般治理结构 去中心化组织机构应该是一个在公平公正、高效协同、去中心化自治的原则下进行相关组织机构设置。对于一个去中心化组织的主要治理机构，我们一般认为需要有一个主要的主力机构，同时该机构为了决策效率，一般会分两个层级来进行设置 [ 3 ]。进行决策的时候，一般会通过一个委员会或者董事会来执行决策。然而，根据决策的重要及紧急程度，一般认为对于重要度或紧急度较高的决策事项，我们会通过董事会全体决议，其他日常运营相关决策会委任常务理事会进行。另外还有一个涉及到组织成员相关自治管理的组织，需要一个成员管理机构来进行治理。三者关联如图2所示。 4.2. 治理层代表性组织机构的设置目的 对于常务理事会的设立，其初衷是为了提供组织层面的日常治理。而且人数一般会为单数，方便日常决策。至于董事会的设立，类似于区块链节点，为了让这个组织在整个行业生态的各个领域能够有足够的资源，需要设立既是去中心化、又是多样化的核心管理人员 [ 4 ]。因此对于董事会成员的遴选，一般会通过竞选的形式，需竞选者通过全体成员的选举，且最终获得常务理事会的核准通过才能就任董事会席位。以此保障该核心决策人员能够胜任且能够给这个去中心化组织带来足够自组织进化下去的资源和人脉。 社区成员：社区全体成员主要是定位于能够为社区起到贡献的人群。主要定位为技术开发者、社群文化建立者、品牌文化推广者、资 本流通协助等。 图2. 常见去中心化组织机构关系图 4.3. 治理层的流动性机制设计 以上三个机构设置有对应的选举权及流动机制，来促进整个治理层组织达到共识。 对于理事会而言，一般来说理事会的进入渠道主要是从董事会选举产生。理事会成员的选举每年一次，每届理事会成员不能连任超过三届，每年选举名额为理事会排名贡献后三名。卸任理事会成员自动成为董事会成员。特别优秀的组织成员可以通过全体投票决议经过选举进入理事会。 对于董事会，其选举频次为每年一次，董事会成员连任不设限制。董事会成员自满额开始，每年贡献排名最后30% (含)的成员丧失董事会成员资格，同时没有贡献的董事会成员会自动丧失董事会资格。失去资格的董事会成员自动成为社区成员 [ 5 ]。空缺的董事会成员通过补选的方式在三个月内补齐完毕。董事会成员可以通过理事会成员选举进入理事会。 至于组织成员的人员管理，我们一般认为从外界吸收的新成员通过申请注册和经过简单的审核之后，即可成为本去中心化组织的成员。而且组织成员同样享有与常务理事会或董事会成员相同权益，即做贡献及公平获得回报的权益以及投票权益 [ 6 ]。拥有本去中心化组织通证的自然人或其他组织成员需要通过注册程序之后方能成为组织正式成员。同时依据组织的共识自动享有投票权。另外，组织成员可以通过走董事会成员竞选通道来进入董事会。 4.4. 治理层的共识机制设计 去中心化自治组织的治理共识机制设计即对已经存在的流程进行执行或者重新优化的流程设计。在本论文中，我们着重讨论对已经形成共识流程重新优化的流程设计。 如果我们想要对已经形成共识流程重新优化的流程设计。此时我们需要由以下两个条件之一均可以发起。如在eonDAO这个组织中，其共识流程优化的申请条件如下： 一、常务理事会成员50%以上同时申请启动共识优化程序。 二、自发起之日起，持有本组织通证量大于15%的团体联名向常务理事会提出优化共识流程申请，且常务理事会经投票后结果是赞成票数大于否定票数10%以上。 同时两次申请间隔必须长于两个月时间。 另外，对于通过共识优化申请，且推出修正案的最终确认需要共识优化委员会所有成员90%以上赞投票才能通过。而且共识优化过程时间自启动开始不能长与三个月，否则自动退出此次优化程序。这些流程保证了一个去中心化自治组织具有自我优化、自我调节的功能，来适应日益变化的外界环境，类似于一个生物有机体进行自我演化。因此，一个共识机制中能够对整个组织的共识进行自我调节，作为一个去中心化组织是必不可少的。
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user: 5. 去中心化组织的执行层设计与实现 5.1. 激励机制的系统设计 一个自组织的去中心化组织能够继续演化下去需要有一个内在的经济循环逻辑，因此对于推动组织运转的各类成员，也需要一个比较好的激励机制。一般从组织成熟度角度来思考，时间节点可以为两部分：一部分是组织成熟前的激励机制，另一部分是组织成熟后的激励机制。本论文尽讨论组织成熟前的激励机制。 我们来定义组织整体发展期设置为五个阶段：创始期、启动 期、成长期、成熟期、自治期。对于每一个阶段，我们需要设计对应激励细节，以及各类成员持有本组织通证相关联的退出交互机制 [ 7 ]。一般来说，设计细节需要通过常务理事会进行针对性研究、讨论及投票后给出设计方案到董事会进行整体决策。 5.2. 激励机制的一般设计 激励机制在本去中心化组织中更多的采用通证来进行设计，因此我们是通过通证分配相关的设计逻辑来具体定义五个阶段的。 一般而言，一个自组织项目从筹备到正式启动这个期间，我们做整个组织的具体策略配置和人员配置，结束时间一般为组织宣告成立之日为止。在这个阶段，一个自组织正在形成，而且通证的详细方案和实施还没有启动。 在去中心化组织宣告成立之后，其自身的资源和盈利项目也被陆续提出。在这个基础上，组织会通过资本运作的方式来吸收外界的资本，同时对应项目在产生一定的价值的基础上，组织会自发的分配对应的份额通证到相关联的组织成员手中，同时已经分配和通过智能合约发行出的代币在各种渠道开始被交易。 一般而言，一个处于去中心化自治组织成长期的自治组织整体的价值通过两个层面来看。一方面取决于整体组织下面运转的创业项目及营收性活动的整体估值，另一方面取决于组织的通证的整体市值。 组织进入成熟期后，整体通证应该被市场所接受且正常流通在数字货币交易所当中。整个组织的运转情况会直接影响到通证的市值，同时组织持有的通证也能在需要融资之时通过智能合约按照整体董事会的决策来发行所需的通证量。 组织到了自治期，在这个阶段应该已经形成一套成熟的架构机制，其组织自身可以自我调节，自我演化。 5.3. 资产管理机制 资产管理包含组织收入和组织支出及资产保管三大模块。同时还包括组织若进入终止程序之后的处理。 5.3.1. 组织收入结构设计 对于一个去中心化组织收入来源，我们可以从以下三个点来执行：捐赠收益、孵化项目收益和其他组织收益。以eonDAO为例来看以上这三个点。 对于捐赠收益，可以分为内部收益和外部收益。内部收益是作为一种组织内部人员在早期性价比和风险均相对较高获得通证的奖励，同时作为早期组织的公共支出池提供支出。外部收益是指外部组织的捐赠善举，其为eonDAO组织壮大贡献经济力量和资产量。但即便如此也不构成任何的交易和利益关联关系。组织不承诺对每一个捐赠都会有组织内资产的回报，也不构成任何直接的利益关联关系。相反，eonDAO尽可能避免组织内直接利益方大额的捐赠来打破公正公平的DAO生态平衡。 孵化项目回购是eonDAO完成代币闭环的必要部分，同时作为激励社区成员为超早期项目孵化、从概念到实施模型阶段提供贡献的回报闭环之一。 其他组织收益包括组织之间通证互换、品牌收益及投资收益等等。 5.3.2. 组织支出结构设计 使用支出通常包括完成组织任务后的通证奖励、特别贡献者奖励、和其他支出。通证奖励和特别贡献者奖励主要在于组织内部的支出。其他支出主要在于组织和孵化项目之间及组织和外部的支出。无论何种支出都需经过理事会决议并完整记录，并且支出数据需有第三方进行年度审计通过。 5.3.3. 资产保管制度设计 由于在去中心化自治组织中，一般其自身的资产形式为法定货币和通证，因此对资产保管主要是对以下三类资产进行管理：两大硬通货通证如比特币、以太坊的私钥、法币及其他通证的管理 [ 8 ]。本组织的资产授权保管由每届理事会进行提议、投票最终选举决定。 5.3.4. 组织进入终止程序后的资产处理方式 上面提到组织有形资产主要是三种形式：两大硬通货通证如比特币、以太坊的私钥、法币及其他通证的管理。 对于组织资产优先配置于还未结束正在进行中的项目，尽最大可能保护正在进行中项目的运营。同时对已经结束或者还未正式开启的项目进行资产清算。根据具体情况，资产对于孵化项目可能会出现以下两种情况： 一、对于组织资产如果不能满足所有正在孵化项目预算的情况，组织按照项目启动顺序优先全额满足排名靠前的项目。对于其他未能获得孵化资金的项目采取清算处理。 二、对于组织资产能够满足所有正在孵化项目预算的，资产分拨到位之后剩余的资产需要经过理事会审议并给出分配方案，由组织所有人 员进行投票。投票结果生效的前提应该同时满足以下两种情况：其一，投票结果应该是具有一定的有效票数。其二，投票的赞成票数需要大于否定票数的一定百分比才能生效。 同时，对应无形资产，主要包含且不限于跟外界的合作、品牌价值及组织内部由价值的品牌归属于终身荣誉常务理事及终身荣誉董事。
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user: 6. 去中心化组织的发起及终止机制设计 对于一个组织的发起和终止机制，均需要通过由共识流程中决定的重大事项决策流程来进行。一般性流程而言，首先是常务理事会发起申请，然后通过董事会审议并通过之后然后进入对应的处理阶段。如果是驳回则不用处理，如果是通过，则进入对应的发起或者 终止流程中。
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user: 7. eonDAO的执行案例的部分逻辑与详细数据 eonDAO自身治理逻辑设计及通证内部流转设计如图3、图4所示。 由图3 eonDAO自身的治理逻辑设计图可以看出，其整体逻辑是通过治理架构保证组织的自组织演化，通过内在通证逻辑来保证组织内部执行层面的闭环实现。由图4可以看到，内部通证逻辑的核心还是在于组织成员的贡献、回报以及相互逻辑关系的思考。 图3. 治理逻辑设计图 图4. 通证内部流转逻辑设计图 同时从数据角度来看，eonDAO项目启动自2018年1月到2018年7月。eonDAO孵化项目六个，完成大项目任务61个，社区人数1000多人，通证账户数1877，交易数2096个。 可以说对于一个去中心化自治组织的实现案例，eonDAO是一个比较成功的小型案例。
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user: 8. 小结与展望 本论文是基于区块链技术来对一个去中心化的组织进行了全面的设计，同时还有一些可以优化的地方，如对自组织的外在经济模型设计、程序执行流程化以及无人化的全流程支持体系还有待完善。
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user: 摘 要 本研究旨在为聋哑人的手语释义“配音”，以帮助聋哑人和普通人进行交流，设计基于MSP430F5529单片机控制传感芯片FDC2214的简单手语识别系统。该系统采用电容式传感芯片来采集并处理手势变化的信号，再将这些信号通过串口线传送给单片机处理。它可以分两种模式输出，一方面将手势的变化情况通过显示屏以文字的形式输出，以便不懂手语的人理解聋哑人的语言；另一方面它可以通过单片机对频率的变化进行处理，找出手势与语音芯片中事先存储语言片段的对应关系，通过指令控制对变化的手势做出相应的语音播报。所设计的系统能够识别十种手势和日常用语的正确输出。 关键词 :传感器，手势，识别，语音 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国聋哑症的发病率约为2‰！按年均人口出生率计算，连同出生后2至3岁婴幼儿，每年总的群体达5700万，听损伤的发病人数约为17万。这一群体因听力障碍、缺乏对外界事物的全面感知，导致大部分人语言表达的缺失。为了解决聋哑人与普通人思想交流的壁垒问题，手语的语音翻译技术应用而生。 目前，现有技术主要有以下几类 [ 1 ]，第一，由美国大学生研发的“Sign Aloud”智能手语翻译手套，当中含有内置传感器 [ 2 ]，可以记录佩戴者的手部位置和动作。第二，是由电子科技大学的学生以数字图像处理技术为出发点，通过对手势图像的识别，来实现对手语的翻译，但这种方法受环境影响因素较大，且后期对图像的处理，相对复杂；并且此技术在图像生成与传递的过程中会使视频图像变得模糊，对于后期处理的难度增大；第三，是MotionSavvy的公司推出的一款UNI平板，该平板内置一个Leap Motion动作传感器 [ 3 ] [ 4 ]，可通过它将聋哑人手势识别处理并转化为文字，然后通过语音合成 [ 5 ] 朗读出来。但在日常生活的使用过程中，很不方便，且每月需支付20美元的订阅费用于软件更新服务，这些价钱对于本就生活不便的聋哑人人群来说，是一笔不小的开支。研发一种价格便宜、能被大部分聋哑人人群经济条件所能接受的便携式聋哑人简单手势识别系统是现实需要。 该项研究对打破聋哑人与正常人之间的沟通壁垒、提高弱势群体的生活和工作质量具有重要的意义和实用价值。
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user: 2. 系统组成 2.1. 系统硬件组成 本设计是基于MSP430F5529单片机控制 [ 6 ] 传感芯片FDC2214研发简单手语识别装置，利用电容式传感芯片控制的感应板来收集手势的变化情况，再通过串口线将采集到的信息传给单片机进行处理 [ 7 ]，分两种模式输出：一部分通过显示屏以文字的形式输出；另一部分，通过ISD2560语音模块，将手语要表达的简要意思“说出来”。如图1所示。 图1. 系统硬件组成框图 图2. 电容传感子系统电路构成图 2.1.1. 系统感测部分设计 图1中，被测电容传感端即“FDC2214的传感平面”为导体材质，当人手接近该导体传感平面时，传感端的电容发生了变化，这就会导致LC电路振荡频率的变化，从而反映手势状态的判定。 图2为传感芯片FDC2214的外围电路图，P1、P2、P3、P4分别感应手势的变化情况，当人手接近该导体传感平面时，传感端的电容发生了变化，这就会导致LC电路振荡频率的变化，以频率变化量的大小来反映手势的变化情况，从而做出对手势变化的判定。 FDC2214是基于LC谐振电路原理的一个电容检测传感器。其基本原理如图3所示，FDC2214由前端谐振电路驱动器组成，后面是一个多路复用器，通过序列进行排序有源通道，将他们连接到测量和数字化传感器频率的核心。在多通道模式下操作时，FDC2214顺序采用活动通道；在单通道模式下，FDC2214则采用单个通道。在芯片每个检测通道的输入端连接一个电感和电容，组成LC电路，被测电容传感端与LC电路相连接，将产生一个振荡频率，根据该频率值可计算出被测电容值。 2.1.2. 系统语音播报部分设计 ISD2560是自带电可擦除只读存储器(EEPROM)，可以将不同电平的模拟量通过采样直接把采样结果存储在这个只读存储器(ROM)的单元中。ISD2560舍掉了一般数字存储芯片的模数转换(ADC)和数模转换(DAC)部分，典型采样频率为8 kHZ。因此，ISD2560避免了一般固体录音电路因量化和压缩造成的附加噪声，而使得这种固态录放技术还原声音更加清晰、逼真。 图3. 传感芯片FDC2214结构与典型电路图 一般地，固体录放电路的存储容量是一定的。当采样频率较低，存储容量满载时，对应录音/放音时间就长；当采样频率较高、存储容量满载时，对应录音/放音时间就变短。但由于同频带内采样频率与采样点的密集程度相关，采样频率越高音质质量越好、采样频率降低音质就会变差。ISD2560允许录放次数很多，达10万次以上，它因具有音质逼真，便携低功耗，可多次擦除、重复录存等特点而得到广泛应用。 ISD2560内部结构可分为：放大、采样存储、滤波、逻辑控制、存储器、语音输出等6个部分。 其中，放大器部分由前置放大器、AGC和模拟放大器构成；采样存储部分由内部振荡器和分频定时器构成；滤波部分是由防混叠滤波器和平滑滤波器构成；逻辑控制部分由逻辑控制线、地址缓冲器组成；语音输出部分是由混合器和驱动器组成；存储器部分由模拟收发器、地址解码器和存储阵列构成，存储阵列是480 k字节的EEPROM。ISD2560有600个地址对应着内部存储单元被均匀划分的600行。此外，ISD2560配设有微控制器输入接口。通过操纵地址和控制线来实现复杂的信息处理功能，能以最小段长为单位灵活组合分段。ISD2560内部原理图如图4所示。 图4. ISD2560内部原理图 由图4可知ISD2560内部集成了高精度的振荡电路，无需外部配置晶振，具有录、放双向功能。当录音时，语音经MIC拾音变化成电信号，此音频微弱电信号经电容隔除直流分量后输入给前置放大器放大后由ANAOUT脚输出，再进入自动增益AGC放大器，然后通过信号整体电平的搬移，使之适应于存储电路的动态范围。为使电路实现对信号的不失真采样，放大后的信号还需一次抗混叠滤波，才能送入存储单元，该抗混叠滤波器为一五极点抗干扰滤波器，高频频限为3.4 K，于是该器件典型带宽为3.4 K。调理完毕的信号在内部时钟的作用下以闭环控制形式送入模拟存储阵列。如图5所示： 图5. 闭环存储电路 录音模式下，音频调理信号经采样保持电路一次取样保持瞬间电平，同时电子被泵入模拟存储单元。以取样保持的瞬时电平将作为基准与泵入模拟存储单元的电平比较，当两者电平相等时则停止向EPROM中写入数据(即泵入电子)，这样模拟信息在比较中得到了存储，继续完成下一次采样所得基准的比较存储，储存结果类似音量指示标志。 在放音模式下，通过取样脉冲的作用，顺序地从模拟矩阵中读出录入的模拟电压并恢复为原始波形，经五极点平滑滤波器后入混合器，以便与外不输入信号混合，而后通过功放驱动送扬声器发声，恢复出原录入声音。 2.2. 系统工作流程 图6是系统工作流程图。此装置通过FDC2214的传感平面来感应聋哑人手势变化， 手势变化会引起电容量的变化，利用电容式传感芯片感测并调理这种变化的电容值；再将电容式传感芯片处理后的信号传送给单片机设置频率变化。最终根据变化信息将手势变化的动作在屏幕上以文字的形式显示出来，通过对变化的频率界定手势并进行定义，然后给语音芯片指令使之对手势做出相对应表达意思的语音播报，以实现手势变化–图文信息–语音播报三者的转变。 聋哑人简单手语识别系统的具体实施步骤如下： 1) 使用者在感应板上进行简单的手语演示，连接在感应板上的电容式传感芯片会对手势变化引起的电容变化信号进行收集并处理； 2) 将电容式传感芯片所收集到的信息传送给单片机处理，设置频率变化的阈值，并进行数据定义； 3) 根据变化的阈值信息将手势变化的动作在屏幕上以文字的形式显示出来，通过对变化的频率进行数据定义，然后给语音芯片指令让其对变化的手势做出相对应的语音播报。
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user: 3. 系统测试结果 将(如图7所示)10种手势分别置于感应极板上，通过对传感数据进行采集，发现可以甄别这些不同手势。 再将事先录入(如表1中列写)的语言表达内容，通过软件把特定手势与语言存放地址对应起来，由MCU检测手势的频率，并寻找语音芯片存储对应表达内容，控制输出相应的语音，同时，根据检测手势在显示屏上输出语言表达的文字形式。测试结果表明：系统能过按照表1设定正确输出结果。 图6. 系统工作流程图 图7. 手语示意图 Table 1 Gestures and expression 手势 编号 示意 对应语言存储内容 表达输出结果 文字输出 语音输出 0 什么也没有 没什么，就这样了 正确 正确 1 向我走来 请过来一下 正确 正确 2 分叉 我有不同意见 正确 正确 3 三生有幸 幸会，见到你很高兴 正确 正确 4 四季发财 祝您好运 正确 正确 5 不遗余力 我会全力以赴 正确 正确 6 大小相差甚远 差的太远了 正确 正确 7 一马当先 太好了 正确 正确 8 瞄准 这就是目的 正确 正确 9 隔三差五 经常联系 正确 正确 表1. 手势与表达内容
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user: 4. 总结 系统通过电容式传感芯片检测并处理所接收到的手势变化引起的电容变化值；利用单片机设置频率变化的阈值与数据定义。通过变化的阈值信息可以将手势变化的动作在屏幕上以文字的形式显示出来，通过对变化的频率进行数据定义，然后语音芯片指令可以让其对变化的手势做出相对应的语音播报。实验验证结果说明，系统实现了简单手势变化转为文字或语音输出。 该系统是以手势投影在电容极板上的面积大小来判断手势类型的，而且还要根据具体人手的大小进行先验学习，手势类型数目和适应性受限。改变这两个不足，寄希望于图像处理的手势识别技术。
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user: 摘 要 细粒度情感分析从多个角度对文本情感极性进行分析，越来越成为情感分析领域的热点问题。不同于以往算法使用属性信息作为嵌入向量和单层注意力机制的LSTM网络，本文提出了一种基于分层注意力机制的多层网络，一方面可以对单词和句子分别给予不同的注意力权重，帮助模型增加对重要部分的注意力，另一方面使用实体信息作为嵌入向量，比属性信息更能表示目标短语的含义。实验结果表明，该模型在SemEval 2014数据集上取得了出色的效果，优于现有的算法。 关键词 :注意力机制，LSTM，细粒度情感分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 背景与简介 情感分析 [ 1 ] 是自然语言处理领域的基本任务之一，特别是aspect-level级别的细粒度情感分析越来越成为研究热点，对于商品评论、舆情分析等领域有重要的现实意义。一般来说情感分析只能对一整段文本进行情感极性判断，而细粒度情感分析针对文本的不同属性做出具体的情感分析。例如，“苹果派很美味，但服务员真的太没礼貌了”。对于这段评论，针对实体“食物(苹果派)”，情感极性判断为“积极”，对于实体“服务(服务员)”，情感极性判断为“消极”。针对一段评论的不同方面，情感极性的判断有可能完全相反。 近来深度学习方法对于自然语言处理领域的各种任务都取得了很好的效果。比如机器翻译 [ 2 ]，文本分类 [ 3 ]，问答 [ 4 ]，文本摘要 [ 5 ] 等等。情感分析作为文本分类的子领域之一，也出现了很多优秀成果。Yoon kim [ 6 ] 提出基于卷积神经网络(CNN)的文本分类模型，成为文本分类问题的一个基准；D Tang [ 7 ] 提出用分层注意力机制分别对句子和文档建模，对文档级别文本进行情感分析；Zhang [ 8 ] 等采用了新的的思路，采用字符级别词嵌入实现文本分类，也取得了很好的效果；D Tang [ 9 ] 提出用记忆网络实现细粒度情感分析。文档和句子级别的情感分析取得了不错的效果，但难度更高、更有实际价值的aspect-level级别的情感分析的研究还处于初级阶段。D Tang [ 10 ] 提出的Target-Dependent LSTM (TD-LSTM)和Target-Connection LSTM (TC-LSTM)实现了不错的效果，通过加入属性嵌入向量，考虑具体的属性信息，实现细粒度情感分析。这些模型仅仅考虑了属性信息，但在aspect-level级别的情感分析中，实体信息更为重要，同时由于一段文本通常会有多个句子，选出那些对情感极性判断有更重要作用的句子也有很重要的意义。 本文提出了一种基于分层注意力机制的多层网络，采取实体信息作为嵌入向量，实现细粒度情感分析。首先，提取实体信息作为嵌入向量，比如“苹果派很美味，但服务员真的太没礼貌了”。这段评论，属性“苹果派”属于实体“食物”，则把“食物”对应的向量表示作为嵌入向量。aspect-level级别的情感分析中，实体信息的提取对结果有重要影响。另外，模型引入了多级注意力机制，注意力机制最先开始被应用于计算机视觉领域，后来被证实在包括机器翻译 [ 11 ]，文本摘要，文本分类等多个自然语言处理处理领域也有重要的作用。由于文本通常包含多个句子，构成了单词–句子的层次结构，因此相应地可以构建句子–文档分层表示，而且由于上下文语境的不同，不同的单词和句子会对语义表达有不同的影响，而分层注意力机制则是很好的解决办法。通过加入多级注意力机制，帮助模型对不同单词、不同句子赋予不同的注意力权重，从而对情感极性做出更为准确的判断。 本文的主要贡献有以下两点：一是采取实体信息而不是属性信息作为嵌入向量，二是使用了分层注意力机制，对不同的单词和句子分别赋予不同的注意力权重。
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user: 2. 相关工作 2.1. 注意力机制 Volodymyr Mnih等人首先将注意力机制应用于图像领域，他们研究的动机也是受到人类注意力机制的启发。该模型是在传统的RNN上加入了attention机制，通过attention去学习一幅图像要处理的部分，每次当前状态，都会根据前一个状态学习得到的要关注的位置和当前输入的图像，去处理注意力部分像素，而不是图像的全部像素。这样的好处就是更少的像素需要处理，减少了任务的复杂度。随后注意力机制也被应用于NLP领域。Bahdanau等人在2014年第一次将注意力机制用于机器翻译，使用encoder-decoder框架，并且在翻译之前使用注意力机制来选择对应外语单词的原始语言的参考单词，基于attention的机器翻译系统把源语言端的每个词学到的表达和当前要预测翻译的词联系了起来。T Luong等人的工作 [ 12 ] 将attention在RNN中进行扩展，这篇论文对后续各种基于attention的模型在NLP应用起到了很大的促进作用。在论文中他们提出了两种attention机制，一种是全局(global)机制，一种是局部(local)机制。Z. Yang等人提出一种分层注意力机制，对句子和单词级别分别使用注意力机制，用于分别对句子和文档中的单词、句子的重要性进行建模。更多注意力机制的应用还包括自然语言问答 [ 13 ]，图像问答 [ 14 ] 等等。注意力机制在图像和文本领域都取得了显而易见的成效。本文将使用一种分层注意力机制，对不同的单词和句子分别赋予不同的注意力权重，提高分类正确率。 2.2. Aspect-Level级别情感分析 aspect-level级别的情感分析是典型的分类问题，正如我们之前提到的，aspect-level级别的情感分析作为一种细粒度的情感分析，能够从多个角度对文本情感极性进行分析，越来越成为情感分析领域的热点问题。目前的大多数方法都是对一个句子整体进行情感极性的分析，而很少针对句子某个方面进行分析。传统的解决这些问题的方法是手动设置一系列特征。Ravichandran等人基于情感词汇的丰富 [ 15 ]、Mohammad等人基于词典的特征 [ 16 ] 来进行细粒度的情感分析，这些研究都是构建具有特征的情感分类器。但是这些方法大都依赖于提取特征的质量，而特征工程本身就是一项繁重的工程。 LSTM网络已经被证明在NLP各个领域都取得了很好的效果。Tang等人提出的TD-LSTM和TC-LSTM在判断句子情感极性时考虑了属性信息，在细粒度情感分析上取得了不错的效果。TC-LSTM通过取目标短语包含的单词的向量平均值来获得嵌入向量，然而，简单地平均目标短语的单词嵌入不足以表示目标短语的语义，效果并不理想。 尽管这些方法取得了一定的效果，但是细粒度的情感分析仍然具有很大的挑战性。本文基于之前的工作提出了一种改进的基于分层注意力机制的网络，可以充分利用实体信息进行细粒度情感分析。
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user: 3. 用于细粒度情感分析的分层注意力机制网络 3.1. 长短期记忆网络 循环神经网络(RNN)能够把以前的信息联系到现在，从而解决现在的问题。这种记忆单元使其成为自然语言处理领域最常用的网络架构，然而标准的RNN会出现梯度爆炸和梯度消失问题，为了解决这些问题，LSTM网络于1997年由Hochreiter等人提出，被广泛地应用于解决各类问题，并取得了非常棒的效果。LSTM的结构主要包括三个门和一个记忆单元。图1展示了标准LSTM的架构。 图1. 标准LSTM网络架构 每一个记忆单元的计算如下： 遗忘门： f t = σ ( W f ∗ [ h t − 1 ， x t ] + b f ) (1) 传入门： i t = σ ( W i ∗ [ h t − 1 ， x t ] + b i ) (2) Δ C t = tanh ( W C ∗ [ h t − 1 ， x t ] + b C ) (3) C t = f t ∗ C t − 1 + i t ∗ Δ C t (4) 输出门： o t = σ ( W o ∗ [ h t − 1 ， x t ] + b o ) (5) h t = o t ∗ tanh ( C t ) (6) 其中， W f ， W i ， W o 是权重矩阵， b f ， b i ， b o 是偏置。 σ 是激活函数，此处是sigmoid函数。 x t 代表记忆单元的输入，具体是指单词的词嵌入向量。 h t 代表隐层的输出向量。实验中将隐层的最后一个输出向量作为句子的向量表示并且将其经过softmax层处理最终输出每个类别的预测概率。 3.2. 分层注意力机制网络 实体信息对于aspect-level级别的细粒度情感分析有着重要的作用，不同于Tang等人将作为属性信息的单词词向量进行平均求值，本文采用实体信息作为嵌入向量。对于一段评论的情感极性，如果考虑的实体信息不同，情感极性可能会有相反的结果。 标准的LSTM只能判断句子的情感极性，但不能检测句子的哪一部分、哪个单词对句子情感极性的判断具有重要作用。因此本文提出一种分层注意力机制网络，在给定具体的实体信息后，通过赋予不同单词、不同句子不同的注意力权重，让网络更注意那些对句子情感极性判断有更重要作用的部分。分层即在句子级别，单词级别分别加入注意力机制，在句子级别，注意力机制可以给予重要的单词更大的注意力权重，在句子级别，注意力机制可以给予重要的句子更大的注意力权重。这样不仅每一个单词有其向量表示，每一个句子也有其向量表示，并且单词和句子都有自己的注意力权重。图2代表了新提出的的分层注意力机制网络。 图2. 分层注意力网络 单词级别： 给定一个包含N个单词的句子，表示为 [ w i 1 ， ⋯ ， w i N ] ，通过一个词向量矩阵 W e ，得到每个单词的词向量表示 x i j = W e w i j ，作为输入。然后使用LSTM网络得到单词级别的隐层表示，即将输入的单词向量抽象成隐层表示，隐层表示包含了输入的信息。 x i j = W e w i j ，     j ∈ [ 1 ， N ] (7) (8) 然后加入实体信息作为嵌入向量，相比于TC-LSTM通过取目标短语包含的单词的向量平均值来获得嵌入向量，实体信息更能表示目标短语的含义。其中嵌入向量 v a ∈ R N × d ，N表示句子长度，d表示隐藏层神经元个数。 并不是所有单词对句子的意义表示都有相同重要的作用，因此引入注意力机制来提取那些对句子意义有更重要作用的单词，通过得到的注意力权重 α 与隐层表示 h i j 加权求和就可以得到句子的向量表示。 M 1 = tanh ( W w [ H 1 ， v a ] ) (9) α w = softmax ( u w T M 1 ) (10) s i = H 1 α w T (11) 首先将嵌入向量 v a 与LSTM输出的隐层表示 h i j 进行拼接作为输入，通过一层MLP网络得到 M i j ，然后用单词级别的向量 u w 来衡量单词的重要程度，通过softmax激活函数得到归一化的注意力权重 α i j ，接下来将注意力权重 α i j 与LSTM的隐层表示进行加权求和，就可以得到一个句子的向量表示 s i 。其中向量 随机初始化，在训练过程与其他参数一起参与训练。 句子级别： Y. Wang等人提出的Attention-based LSTM网络加入嵌入向量后考虑了单词级别的注意力机制，本文提出的分层注意力机制网络则新加入一层句子级别的注意力机制，除了对单词的不同重要程度进行标明，对于一段评论，可能包含多个句子，通过对句子加入注意力机制，可以使模型提取那些跟嵌入向量更符合的句子作为情感极性分析的依据。 将输出的句子表示 作为LSTM网络新的输入，即 [ s 1 ， ⋯ ， s T ] ，T表示句子长度，经过LSTM网络输出句子级别的隐层表示 h i ，此时隐层表示抽象后的句子信息。 h i = LSTM ( s i ) ，     i ∈ [ 1 ， T ] (12) 然后再一次加入实体信息作为嵌入向量。然后在句子级别引入注意力机制，来提取那些对评论的情感极性有更重要作用的句子，通过得到的注意力权重 α 与隐层表示 h i 的输入加权求和就可以得到整个评论的向量表示。 M 2 = tanh ( W s [ H 2 ， v a ] ) (13) α s = softmax ( u s T M 2 ) (14) v = H 2 α s T (15) 这里引入句子级别的向量 u s 来衡量句子的重要程度，最终得到的向量v就是整个评论的向量表示，类似的，向量 u s 也是随机初始化，在训练过程与其他参数一起参与训练。本文参考Rocktaschel的想法，将句子级别的隐层表示 h T 加入最后整个评论的表示。 h * = tanh ( W 1 v + W 2 h T ) (16) y = softmax ( W h * + b ) (17) h * 就是一个高层次的最终的整个评论的向量表示，将 h * 经过softmax层就可以得到最终的分类结果，其中W，b分别是softmax层的权重与偏置。实验结果标明加入隐层表示 h T 后取得了更好的实验结果。 3.3. 模型训练 本文模型使用交叉熵损失作为损失函数，y代表目标评论对应的真实分类结果， y ^ 代表预测的分类结果，训练目标则是最小化交叉熵损失。 loss = − ∑ i ∑ j y i j log y ^ i j + λ ‖ θ ‖ (18) 其中，i代表评论的下标，j代表类别的下标。本文是一个三分类问题。 λ 代表 L 2 正则系数， θ 则代表参数集合。与标准的LSTM网络类似，参数集合包括 { W f ， b f ， W i ， b i ， W C ， b C ， W o ， b o ， W ， b } ，除此之外，网络加入了嵌入向量 v a ，MLP网络的参数 ， W s ，衡量单词和句子重要程度的参数 u w ， u s ，以及 W 1 ， 。因此除了包含标准LSTM网络的参数外，分层注意力机制网络还包括以下参数 { v a ， W w ， W s ， u w ， u s ， W 1 ， W 2 } 。其中词向量和嵌入向量也是在训练过程不断优化。 训练集中大约有5%的单词不在已有的词向量矩阵中，本文将这些单词随机初始化。最后，本文实验采用Adam算法作为我们的优化算法。