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2021-03-16 15:02:21
android
屏幕中控件之间的位置关系
上下左右,前后关系.是有层级概念的
dialog 展示也是有优先级的
如 toast ,展示时是不会被覆盖的,永远在其他空间前面
activity永远都是在dialog后面,被dialog覆盖
优先级越高,展示时越靠近顶部可以用如下方法:
改变dialog的层级if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.O) { window.setType(WindowManager.LayoutParams.TYPE_APPLICATION_OVERLAY); }popupwindow也是类似
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【层级多标签文本分类】科技资源文本层次多标签分类方法
2022-07-03 09:53:27AHMCA通过整合文本、关键词、层次结构等特征构造注意力机制层，对 HMCN-F网络进行改进，将科技资源文档逐级分类到最相关的类别中。展开全文科技资源文本层次多标签分类方法
1、背景
1、作者（第一作者和通讯作者）
王岳，李昂，李雅文
2、单位
北京邮电大学
3、年份
2022
4、来源
计算机工程与应用2、四个问题
1、要解决什么问题？
科技资源文本往往带有关键词字段，本文解决如何利用关键词字段来对科技资源文本分类进行优化2、用了什么方法解决？
提出基于注意力机制的科技资源文本层次多标签分类算法3、效果如何？
实验结果验证了所提方法在科技资源文本层次多标签分类上的有效性4、还存在什么问题？
论文笔记
1、相关工作
作者调研了层次多标签分类问题，指出了目前层次多标签分类存在的问题：忽略了层次结构不同级别之间的依赖关系，这会导致错误预测的向下传播和类成员不一致性。其中，HMCN整合了层次结构中每个层次的预测结果和整体层次结构。然而 HMCN 未能捕捉到文本和层次结构之间的关联。
层次多标签分类方法最重要的步骤之一是从上到下逐级揭示文本与层次结构中每个类别之间的关联，并以此为文本词向量赋予足够的权重，这需要使用到注意力机制。
2、科技资源文本层次多标签分类定义
科技资源文本层次多标签分类中，对于于一组文档，每篇文档包含标题、摘要和关键词。
层级结构定义：
其中，≺代表 PARENT-OF 偏序，它是不对称的、反反身的和传递的科技资源层次多标签分类：给定一个文档集合和对应的层次标签结构，目标是利用 D 和对应的标签结构𝛾学习一个分类模型Ω，该模型可以预测层级分类 L:Ω(𝐷, 𝛾, Θ) → 𝐿，其中Θ是Ω的参数。
3、基于注意力机制的科技资源文本层次多标签分类算法
AHMCA 算法法的主要框架，如图 1 所示，AHMCA 主要包含两个部分，第一个部分是文档表示与注意力机制层，第二层是 HMCN-F 层。
4、实验结果
4.1、数据集
本文使用了两个数据集验证本方法的有效性，第一个数据集是论文数据集，第二个数据集是专利数据集。
4.2、评估指标
本文使用准确率（P），召回率（R），F1-marco 指 标评价科技资源文本层次分类的最终效果:
4.4、实验结果与分析
本文提出的 AHMCA 方法在 4 个性能指标上优于 HMCN、DPCNN、AttConvNet、TextRNN 方法。AHMCA 方法相对于 HMCN 方法在 Marco-F1 上有 2%左右的提升。
可以看出，AHMCA 方法在专利数据集上的性能指标优于其他平坦的多标签分离方法。
图 2 展示了 AHMCA 方法在论文数据集上随着迭代次数的增加，方法在测试集上的 marco-f1 的变化情况，当迭代范围在[1,7]之间时，AHMCA 从训练集拟合的信息提高了方法整体的效果。迭代次数超过10，说明 AHMCA方法逐渐开始与训练集过拟合，在测试数据集上的性能有所下降，所以在相同数据集规模下，应该把迭代次数控制在 20 以内，以节省时间和计算资源。
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