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多任務維度型情感分析之研究

為了解決OpenAI stock的問題，作者林巍 這樣論述：

情感分析作為情感計算研究領域的一個重要問題，近年來受到來自商業應用領域和學術領域越來越多的關注。儘管類別形情感分析取得了長足的進步，但多維度形情感分析仍然是一項具有挑戰性的任務。主要存在兩個問題：首先是模型本身的性能有待提高。其次，與分類方法相比，可用於維度情感分析的資源很少。最近的研究表明，提高特定領域的情感分析準確性變得越來越迫切。因此，在本論文中，我們研究了三種情況下的多任務維度情感分析問題：單領域、多領域和沒有標記數據的領域。對於單領域情況，從情感維度的角度來看，可以將不同的維度視為單個任務。最近的研究還表明，不同的資源和維度可能相互關聯。從這個角度來看，我們提出了一個多維關係模型（

內部和外部）來結合維度之間的關係來進行預測。內部和外部模型都是通過添加額外的神經網路層和任務，來捕獲維度之間的關係。內部模式將多維關係結合到神經網絡中，以基於詞嵌入構建給定句子的向量表示。外部模式建立一個線性回歸模型，可以捕捉維度之間的關係，以細化神經網絡輸出的預測結果。對於多領域情況，傳統方法通常尋求學習特定於域的特徵以覆蓋盡可能多的域。儘管此類方法可以在高質量和大規模的語料數據中獲得不錯的結果，但在數據稀缺的情況下性能會顯著下降。為了解決數據稀缺的問題，我們提出了一種領域蒸餾方法來學習域不變特徵，而不是使用域判別任務來學習域相關特徵。對於沒有標記數據的領域，例如金融，我們提出了一種多任務微

調模型，該模型引入了特定領域的詞典來糾正錯誤預測的單詞。這些方法不僅可以微調維度語料庫中的語言模型，還可以微調特定領域詞典中的語言模型。此外，我們將多任務微調方法與獲得最佳性能的領域適應方法相結合。

應用深度強化學習於動態環境之智慧決策系統

為了解決OpenAI stock的問題，作者雷鈞翔 這樣論述：

本研究針對多代理人數量動態變化的環境提出多代理人強化學習的方法。此類問題可應用於多個領域，並且隨著每個新代理人加到問題中的解答領域呈指數地增長，因此難以制定針對該問題的有效解決方案。儘管如此，本研究提出的深度強化學習解決方案包含兩部分的深度神經網絡：特徵提取器和混合機制。特徵提取器於每個代理人的觀察中計算高級特徵，而混合機制使用自注意力網絡接收這些特徵，組合信息並提取代理人之間的嵌入關係，然後用於生成每個代理人新的動作。這種架構適用於代理人數量可能突然變化的環境。在兩個不同環境中測試了本研究所提的方法。第一個由加密貨幣交易環境組成，其中代理人學習在多種資產之間分配資本以產生利潤。在加密貨幣市

場，新資產不斷出現。因此，藉由為環境中的每個資產設置一個代理人，做為問題的解決策略。第二個應用是多機器人的模擬。多機器人在一個環境中移動，於地圖中隨機分配點作為任務，協調機器人以完成所需的任務，而在此過程中，機器人的數量可能會突然發生變化。實驗結果顯示了本研究所提方法可有效應用於解決上述兩種不同環境，進而展示了本文方法的通用性。