基于语义分析的中文微博情感分类方法

通过分析微博的结构特点,提出了一种基于语义分析的中文微博情感分类方法。首先构建了表情符号情感词典和网络用语情感词典;然后结合词典资源对微博文本进行依存句法分析并且构建情感表达式树;最后根据制定的规则计算微博文本的情感强度,依据强度值判断微博的情感倾向类别。实验结果验证了该方法的有效性,也表明所构建的表情符号情感词典和网络用语情感词典能够有效增强情感分类器的性能。     

Experimental study of fatigue degree quantification for multi-feature fusion identification

A comprehensive quantification method of fatigue degree is proposed concerning subjective and objective quantifications. Using the fatigue degree test software, fatigue degree is objectively quanti- fied by analyzing the reaction and operation abilities of drivers about traffic signals. By comparison experiment with that EEG signal based, multivariate statistical analysis and fusion identification based on BP neural network （ BPNN） results show that the experimental procedure is simple and practical, and the proposed method can reveal the correlation between fatigue feature parameters and fatigue degree in theory, and also can achieve accurate and reliable quantification of fatigue degree, especially under the associated action of multiple fatigue feature parameters.     

语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法

当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发,尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上,加入了微博表情这一重要元素,采用与文本情感值加权的方式参与微博情感计算,使得对含有表情的微博情感判定结果有了一定程度的提高;在语义规则部分,基本涵盖了汉语中最常用的几种句型规则和句间关系规则,使得对复杂语句的情感分析更加准确。同时,还对每条微博的情感给出了具体的数值,并在正确率、召回率、F 值的基础上,提出合格率这一指标,对微博情感判别方法得到的数值准确性进行评价。通过搭建 Hadoop 平台对测试集的1万条数据进行测试,验证了融合算法的有效性。     

基于售后服务记录的卡车动力转向系统漏油分析与预测

为了分析卡车动力转向系统的漏油原因,同时避免车辆漏油问题的进一步恶化,提出一种基于售后服务记录的漏油分析预测方法。首先采用自然语言情感分析技术,通过结合注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型(Att-BiLSTM)根据漏油描述文本进行漏油程度量化;然后采用随机森林(RF)算法并结合BP神经网络,基于卡车相关生产数据对漏油的主要原因进行分析,并建立漏油程度预测模型。通过实例验证了本文方法的有效性。对漏油相关原因的分析结果可为卡车制造企业提供工艺改进的依据,同时,根据预测模型分析漏油程度的恶化趋势,可避免严重漏油事故的发生。     

结合主动学习和自动标注的评价对象抽取方法

提出了结合主动学习和自动标注的评价对象抽取方法。具体实现过程中,首先,利用少量的已标注样本训练分类器,对非标注样本进行测试,获取自动标注结果及其置信度:其次,通过置信度计算每个样本的整体置信度,挑选出低置信度即不确定性高的样本待标注:最后,对待标注样本中置信度低的词语进行人工标注,而置信度高的部分则采用自动标注结果。实验表明,该方法可以在确保抽取性能的同时有效地减小人工标注语料的开销。     

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.     

基于多特征融合的中文评论情感分类算法

为解决情感分类中词间的语义关系难以表达和分析的问题,提出了一种基于词向量(word representation)和支持向量机(support vector machine)的情感分类算法,对电子商务在线评论的情感分类问题进行研究.首先使用word2vec聚类相似特征,然后使用word2vec和SVM对情感数据进行训练和分类,并分别使用基于词特征和基于词性标注的方法进行特征选择.在京东评论数据上进行的实验结果表明,与现有方法相比,分类准确率和召回率得到了提高.     

基于社会关系网络的半监督情感分类

基于样本的社会关系, 提出一种新的半监督学习方法, 创建一种基于文档?词及社会关系的二部图模型, 并根据标签传播算法将未标注样本加入到分类器的构建中。实验结果表明, 加入社会关系网络的半监督情感分类方法明显优于传统的仅利用评论文本信息的半监督情感分类方法。     

面向微博短文本的细粒度情感特征抽取方法

结合TF-IDF方法与方差统计方法, 提出一种实现多分类特征抽取的计算方法。采用先极性判断, 后细粒度情感判断的处理方法, 构建细粒度情感分析与判断流程, 并将其应用于微博短文本的细粒度情感判断。通过NLP&CC2013评测所提供的训练语料对该方法有效性进行验证, 结果表明该方法具有较好的抽取效果。     

体育在学生全面素质培养中的作用

学校体育不仅可以增强学生的学习能力,提高学生的运动能力,帮助学生养成自我锻炼的习惯,还可以改善学生的交际能力,培养学生的自我评价能力,强化学生的适应能力,塑造学生良好的品德,陶冶学生美的情操.