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。     

智能搜索引擎中个性化信息检索技术研究

信息检索的一个难点是构造一个可以精确表达用户信息需求的检索式。个性化信息检索从某种程度上促进了这个问题的解决,它把用户区别对待,认识到了用户之间的不同之处,它为不同的用户提供不同的服务,以满足不同的需求。从智能搜索引擎中的个性化信息检索服务的角度出发,对其中用户建模的关键技术进行了研究,使用向量空间模型来表示网页和用户兴趣模型,并在此基础上,根据用户浏览网页的日志信息,通过隐性反馈技术,动态地调整用户模型,使用户模型的质量更高、描述用户的兴趣偏好更准确。经过模拟实验验证,该个性化检索算法能够有效地提高检索的查准率,并且具有良好的适应性。