基于SVM的以词性和依存关系为特征的句子倾向性判断分析

将句法平面词的词性特征、依存关系、依存关系中的词性特征、邻接依存关系、邻接依存关系中的词性特征与倾向性词汇和倾向性搭配作为支持向量机（SVM）分类器的特征集,以句子为单位对多个领域的文本进行倾向性判断．通过交叉验证的方式,估计出分类器的精度为95．6％．据此提出句子倾向性分析可不以句子倾向性判断为前提．     

基于温升速率的煤自燃倾向性测定方法

为了准确判定煤炭真实条件下自燃倾向性,选取具有代表性的2种褐煤、2种烟煤及2种无烟煤在煤自燃测定装置上展开研究。研究结果表明,褐煤在低温缓慢氧化阶段、高温加速氧化阶段升温速率最快,烟煤次之,无烟煤最慢。利用热分析仪对煤样的着火温度进行了测定,发现褐煤着火温度最低,烟煤次之,无烟煤着火温度最高;综合评判煤自燃倾向性判定指数,I200为强自燃倾向,200≤I≤400为中等自燃倾向,I400为弱自燃倾向。     

基于双粒度模型的中文情感特征词提取研究

为了能够快速准确地提取出海量文本信息中的情感特征词,提出从情感词语集中通过人工筛选得到种子词并对其情感强度赋值,同时,以这些种子词为基准计算出情感词语集中其他词语的情感强度值,从而得到各特征词在词语级及句子级的倾向性贡献度值。然后,将特征词在词语级、句子级这2种不同粒度情况下计算出的情感倾向性贡献度值有机结合起来,构造出基于双粒度模型的中文情感特征词提取模型。该提取方法考虑了特征词在词语级和句子级2个方面的情感倾向,使最终提取出的情感词的准确率得到了提高。实验表明,只要有一个全面的情感词典系统和一组准确恰当的种子词,提出的方法可以获得良好的准确率和召回率。     

基于中文微博语料的情感倾向性分析

微博的兴起与传播使得短文本情感分类成为目前的热门研究领域。通过对中文微博语料的情感倾向性分析进行研究,提出了一种新的情感分类方法。首先构建了两级情感词典,并对不同级别情感词作不同增强;然后在情感特征方面使用N-Gram方法,尽量获取有限长度博文中的未登录情感词和情感信息。经实验验证与传统方式相比较,该方法的准确率和召回率都有所提高,在COAE2014微博情感倾向性评测任务中也取得了较好的成绩。     

从复制比和选题看英语专业本科毕业论文现状

近年来高校大学生毕业论文质量呈逐年下滑的趋势,大段抄袭、捏造数据、东拼西凑的现象比较严重,已经引起社会的高度关注和担忧。在对2013届英语专业本科毕业生的毕业论文进行复制比的检测和分析并对学生论文选题方向的倾向性进行分析的基础上,认为应当加强对学生选题的指导和审查,提高学生写作基本功并运用技术手段对论文写作进行监督,才能提高本科毕业论文质量。     

用不同语义单元度量的句子相似度计算

提出了一种基于不同语义单元度量的句子相似度计算方法.将句子按词块分割为对应的公共词块和非公共词块,利用外部语义资源进行同义词替换和语义消歧处理.分别用词、词块和字为语义单元度量句子相似度,以不同的权重调节各语义单元对句子相似度的贡献.实验结果表明,该方法综合考虑的因素更加全面,有较高的准确率.     

煤的绝热低温自热氧化试验研究

利用绝热低温自热氧化试验方法,研究了褐煤在完全干燥和潮湿与烟煤低温氧化过程．得到了褐煤和烟煤自加热温升曲线和温升速率．同时分析了水分对煤炭低温自热氧化影响。研究了利用绝热试验方法判断煤的自燃倾向性可行性。     

中文微博句子倾向性分类中特征抽取研究

针对中文微博句子倾向性分类问题,在充分降低由于情感词典的扩充工作带来系统开销的基础上,抽取了中文微博句子中标点符号、情感词权重、词汇级和句法级等新型平面和结构化特征,探索了有效的特征选择方法.在基准COAE和NLP&CC中文微博语料上进行双向交叉和独立实验,并研究了有效的不平衡性语料的处理方法.实验结果表明:采用该文提出的特征后,中文微博句子倾向性分类的性能得到显著提升.     

面向新闻的情感关键句抽取与判定

情感倾向的分析已经成为当前研究的热点.面向新闻的情感关键句抽取与判定主要运用的技术有对文本进行预处理、计算文本中词项权重、提取情感关键句、用SVM分类器对情感关键句进行情感倾向性分析.实验结果表明:JXNUIIP系统对情感关键句提取问题有良好的效果.     

中文句子倾向性分析

针对句子的倾向性进行判断,采用SentiWordNet构建中文倾向性词表,通过剔除停用词等降低句子向量的维数,以此来提高句子向量化速度,然后利用支持向量机分类器进行句子倾向性判断,最后提出两种新的置信度计量方法对倾向性句子进行排序.实验结果表明,构建的识别系统在一定程度上能有效识别倾向性句子.