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1.
方面级情感分析 (aspect-based sentiment analysis, ABSA) 旨在预测给定文本中特定目标的情感极性. 研究表明, 利用注意力机制对目标及其上下文进行建模, 可以获得更有效的情感分类特征表达. 然而, 目前常用的方法是通过对特定目标使用平均向量来计算该目标上下文的注意权值, 这类方法无法突出文本中个别单词对于整个句子的重要性. 因此, 提出了一种基于内联关系的方面级情感分析方法, 该方法可以对目标和上下文进行建模, 将关注点放在目标的关键词上, 以学习更有效的上下文表示. 首先使用门控循环单元 (gated recurrent unit, GRU) 对方面信息和句中单词进行融合分布式表达; 然后将分布式表达输入到结合注意力机制的长短时记忆网络 (long short-term memory network, LSTM), 通过查询机制来增加内联关系的权重, 最终得到方面级情感分类. 该模型在公开数据集上进行的实验结果表明, 该方法是有效的, 精确度均超过基线模型.  相似文献   
2.
为提高汽车销量的预测精度,从而为企业估算销售收入、制定生产计划和进行发展战略决策提供有效支撑,提出了一种考虑评论感知情感和宏观经济指标的汽车销量预测方法.首先通过构建领域专有情感词典,对口碑评论进行情感分数提取,其后基于前景理论和归因理论对评论情感的影响机理进行研究,获得评论感知情感指数,最后结合经济指标和历史销量,通过线性回归模型对真实汽车车型销量进行预测.结果表明:与仅使用历史销量数据相比,模型中加入评论感知情感和宏观经济指标有效提升了销量预测精度.  相似文献   
3.
为了辨别在线评论的情感倾向,了解大众舆情对某一事件或产品的看法,采用层叠CRFs模型,把在线评论语句进行主客观分类、极性分类以及评论语句的褒贬强度分类,充分利用极性分类和褒贬强度分类之间的层次关系来改善情感分类的冗余关系,以期借助改进的条件随机场模型实现文本情感倾向及强度的分析,实现篇章级文本集的情感分析.  相似文献   
4.
针对分析用户感性评价时出现的数据采集范围不够广、成本高、数据准确性低、非结构化数据利用率低等问题,提出一种基于情感分析的工业设计感性评价方法,以纯电动汽车为例,构建电动汽车造型感性意象的预测模型。首先基于情感分析量化用户的主观评论,获得感性意象评分,然后针对纯电动汽车的造型特征,提取了与传统内燃机汽车存在差异的主要设计要素,最后通过数量化理论I建立感性意象评分与设计要素的映射模型。以电动汽车设计方案优化为例,证明了该方法的可行性,预测结果的相对误差为5.41%。该方法符合用户的主观认知,能够有效预测用户对方案的感性评价,从而辅助设计师根据感性评价优化产品设计,具有实际应用价值。  相似文献   
5.
6.
探讨人与"智能"机器人系统进行交互过程中机器人行为方式对人类主观感知的影响。通过利用自动化抽屉的2个自变量:"表现力"与"主动性",研究20位测试对象与一组自动化抽屉进行交互并合作完成装配任务的过程。结果表明,有"表现力"的自动化设备能展现出机器的参与感,使用户表达出对交互感兴趣;而机器人的"主动性"可能会对用户的地位感知产生下降的负面影响,相应的机器人的"表现力"却对此没有太大的影响。在设计与人类协作的具有一定社交功能的机器人时,应该建立注重机器人的"表现力"、警惕"主动性"的设计原则。  相似文献   
7.
提出利用卷积神经网络(CNN)预测英文单词情感极性,并利用英文单词情感极性设计量化篇章情感倾向的方法.首先,利用fastText技术训练词嵌入模型,将英文单词转化为定长、稠密的词向量;接着,以词向量作为输入,构造一维CNN模型,并设计出多种具有不同深度的架构;最后,利用CNN预测模型计算篇章中所含英文单词的平均情感极性作为篇章情感倾向的量化分值.实验结果表明:相比于传统的机器学习模型,提出的CNN预测模型能够提升英文单词情感预测精度,所设计的篇章情感量化方法,也与主观判决情感色彩有较好的一致性.  相似文献   
8.
将短视频社交媒体与目的地形象、游客行为意向相结合,根据短视频表征内容开发目的地形象测量表,构建变量之间的结构方程模型.结果表明,抖音短视频显著影响旅游者对目的地认知形象、情感形象的感知;游客认知形象感知对情感形象产生显著影响,与情感形象共同影响整体形象感知;旅游者对目的地整体形象感知显著影响旅游者的行为意向;短视频对行为意向影响路径被目的地形象完全中介.将短视频、认知形象、情感形象、整体形象、行为意向等概念相结合,丰富了目的地形象的理论研究,同时可为目的地营销者、目的地管理者提供参考.  相似文献   
9.
为促进我国冷链农产品电商企业的发展,提高消费者对商品的满意度和购买欲望,本文从消费者的角度出发,对冷链农产品电商企业的用户评价进行了情感分析,首先依存句法关系制定3种规则提取情感单元,再结合词的词性和依存关系制定情感计算规则,将情感单元分为好评和差评,接着通过LDA主题模型分别对好评与差评进行聚类,根据评价指数S的最大值来确定主题数,最后对聚类的结果进行分析,找出消费者不满意的地方并加以改进。结果表明,提高用户体验、吸引更多消费者,需要从商品的分拣加工、冷链设施的改善、运输配送路程等方面进行优化。本文的研究为整个冷链农产品电商企业的进一步发展提供了借鉴意义。  相似文献   
10.
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