Align Reviews with Topics in Attention Network for Rating Prediction

2019 ◽  
pp. 249-253
Author(s):  
Yile Liang ◽  
Tieyun Qian ◽  
Huilin Yu
Keyword(s):  
Attention Network ◽  
Rating Prediction

ARTAN: Align reviews with topics in attention network for rating prediction

2020 ◽  
Vol 403 ◽  
pp. 337-347
Author(s):  
Yile Liang ◽  
Tieyun Qian ◽  
Huilin Yu
Keyword(s):  
Attention Network ◽  
Rating Prediction

Toward Comprehensive User and Item Representations via Three-tier Attention Network

2021 ◽  
Vol 39 (3) ◽  
pp. 1-22
Author(s):  
Hongtao Liu ◽  
Wenjun Wang ◽  
Qiyao Peng ◽  
Nannan Wu ◽  
Fangzhao Wu ◽  
...  
Keyword(s):  
User Preference ◽  
Product Reviews ◽  
Context Aware ◽  
Multiple Features ◽  
Attention Network ◽  
Word Level ◽  
Item Characteristics ◽  
Rich Information ◽  
Rating Prediction

Product reviews can provide rich information about the opinions users have of products. However, it is nontrivial to effectively infer user preference and item characteristics from reviews due to the complicated semantic understanding. Existing methods usually learn features for users and items from reviews in single static fashions and cannot fully capture user preference and item features. In this article, we propose a neural review-based recommendation approach that aims to learn comprehensive representations of users/items under a three-tier attention framework. We design a review encoder to learn review features from words via a word-level attention, an aspect encoder to learn aspect features via a review-level attention, and a user/item encoder to learn the final representations of users/items via an aspect-level attention. In word- and review-level attentions, we adopt the context-aware mechanism to indicate importance of words and reviews dynamically instead of static attention weights. In addition, the attentions in the word and review levels are of multiple paradigms to learn multiple features effectively, which could indicate the diversity of user/item features. Furthermore, we propose a personalized aspect-level attention module in user/item encoder to learn the final comprehensive features. Extensive experiments are conducted and the results in rating prediction validate the effectiveness of our method.

Neurofeedback-Training bei Kindern mit Aufmerksamkeitsdefizit-/ Hyperaktivitätsstörung (ADHS)

2010 ◽  
Vol 38 (6) ◽  
pp. 409-420 ◽  
Author(s):  
Holger Gevensleben ◽  
Gunther H. Moll ◽  
Hartmut Heinrich
Keyword(s):  
Attention Network Test ◽  
Sich Eine ◽  
Neurofeedback Training ◽  
Attention Network ◽  
Klinische Wirksamkeit

Im Rahmen einer multizentrischen, randomisierten, kontrollierten Studie evaluierten wir die klinische Wirksamkeit eines Neurofeedback-Trainings (NF) bei Kindern mit einer Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) und untersuchten die einem erfolgreichen Training zugrunde liegenden neurophysiologischen Wirkmechanismen. Als Vergleichstraining diente ein computergestütztes Aufmerksamkeitstraining, das dem Setting des Neurofeedback-Trainings in den wesentlichen Anforderungen und Rahmenbedingungen angeglichen war. Auf Verhaltensebene (Eltern- und Lehrerbeurteilung) zeigte sich das NF-Training nach Trainingsende dem Kontrolltraining sowohl hinsichtlich der ADHS-Kernsymptomatik als auch in assoziierten Bereichen überlegen. Für das Hauptzielkriterium (Verbesserung im FBB-HKS Gesamtwert) ergab sich eine mittlere Effektstärke (von 0.6). Sechs Monate nach Trainingsende (follow-up) konnte das gleiche Ergebnismuster gefunden werden. Die Ergebnisse legen somit den Schluss nahe, dass NF einen klinisch wirksamen Therapiebaustein zur Behandlung von Kindern mit ADHS darstellt. Auf neurophysiologischer Ebene (EEG; ereignisbezogene Potentiale, EPs) konnten für die beiden Neurofeedback-Protokolle Theta/Beta-Training und Training langsamer kortikaler Potentiale spezifische Effekte aufgezeigt werden. So war für das Theta/Beta-Training beispielsweise die Abnahme der Theta-Aktivität mit einer Reduzierung der ADHS-Symptomatik assoziiert. Für das SCP-Training wurde u. a. im Attention Network Test eine Erhöhung der kontingenten negativen Variation beobachtet, die die mobilisierten Ressourcen bei Vorbereitungsprozessen widerspiegelt. EEG- und EP-basierte Prädiktorvariablen konnten ermittelt werden. Der vorliegende Artikel bietet einen Gesamtüberblick über die in verschiedenen Publikationen unserer Arbeitsgruppe beschriebenen Ergebnisse der Studie und zeigt zukünftige Fragestellungen auf.

External modulation of the sustained attention network in traumatic brain injury.

2018 ◽  
Vol 32 (5) ◽  
pp. 541-553 ◽  
Author(s):  
Nadine M. Richard ◽  
Charlene O'Connor ◽  
Ayan Dey ◽  
Ian H. Robertson ◽  
Brian Levine
Keyword(s):  
Traumatic Brain Injury ◽  
Brain Injury ◽  
Sustained Attention ◽  
Attention Network ◽  
External Modulation

El Attention Network Test en el estudio de los déficits cognitivos de pacientes con trastorno por déficit de atención

2019 ◽  
Vol 69 (10) ◽  
pp. 423
Author(s):  
Manuel Vázquez Marrufo ◽  
Macarena García-Valdecasas Colell ◽  
Alejandro Galvao Carmona ◽  
Esteban Sarrias Arrabal ◽  
Javier Tirapu Ustárroz
Keyword(s):  
Attention Network Test ◽  
Attention Network

DurIAN: Duration Informed Attention Network for Speech Synthesis

2020 ◽  
Author(s):  
Chengzhu Yu ◽  
Heng Lu ◽  
Na Hu ◽  
Meng Yu ◽  
Chao Weng ◽  
...  
Keyword(s):  
Speech Synthesis ◽  
Attention Network

PREDIKSI PERINGKAT OBLIGASI SYARIAH DI INDONESIA

2014 ◽  
Vol 11 (3) ◽  
pp. 1-15
Author(s):  
Ike Arisanti ◽  
Isti Fadah ◽  
Novi Puspitasari
Keyword(s):  
Profit Sharing ◽  
Sample Collection ◽  
Purposive Sampling ◽  
Financial Factors ◽  
Financial Factor ◽  
Independent Variable ◽  
Rating Prediction ◽  
Collection Methods

This study purposes to analyze the influence of financial and non financial factors to prediction of the rating islamic bond in indonesia. The study used independent variable,that is financial factor (growth, size, profit sharing/fee, liquidity) and non financial factor ( secure and maturity) and dependent variable that is the rating of islamic bond. This study applied logistic regresion analysis with sample collection methods using purposive sampling. After selecting fixed criterias, there were 25 islamic bonds chosen with the numbers of 75 investigation from periods of 2010-2012. The result of this study showed that significantly effect the variable growth (X1) , size(X2), profit sharing/ fee (X3), liquidity (X4), secure (X5), maturity (X6) simultaneously to the rating prediction of islamic bond in indonesia. Partially, variable variables of growth (X1) , size (X2), profit sharing/ fee (X3) which referred not significant affecting to the rating prediction of islamic bond in indonesia. Meanwhile, variables of liquidity (X4), secure (X5), maturity ( X6) referred significant affecting to the rating prediction of islamic bond in indonesia.

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