面向散文的低频情感词语抽取与情绪标签确定

文章提出了一种基于随机游走模型,用于抽取散文体裁情感词语的方法。首先利用一般词典确定种子集词语,然后通过词语之间的共现关系确定词语间的相关性,再利用Word2Vec计算词语间的语义相似度,在此基础上构建随机游走图,用于确定候选词语的情绪标签。通过实验表明,随机游走模型方法在散文体裁的低频情感词语抽取和情绪标签确定上取得了较好的效果。     

基于改进互信息的动名搭配自动获取方法

根据动名搭配的结构特点,对基于互信息的搭配知识获取方法进行了改进,使之成功地应用于动名搭配识别.对200万熟语料的实验结果表明,改进的方法比互信息方法的F值有了较大提高.     

融合上下文信息的隐式情感句判别方法

文本情感分析作为自然语言处理领域中热点研究方向之一受到持续的广泛关注。相较于显式情感表达,隐式情感表达本身所提供的信息不足。文章提出一种融合上下文信息的隐式情感句判别方法。使用多极性正交注意力机制对隐式情感句嵌入表示,建立融合上下文的多极性注意层,对上下文信息进行建模,以挖掘上下文中的关键信息。最后,将上下文信息表示与隐式情感句表示拼接,以弥补隐式情感句本身信息不足的问题。在SMP2019-ECISA隐式情感分析数据集上的实验结果表明,该模型充分利用了上下文信息,提升了隐式情感句判别的效果。     

线性表及其应用浅谈

本文根据作者多年的教学经验 ,论述了线性表在《数据结构》课程中的地位及学习好线性表的重要性     

基于句法结构迁移和领域融合的跨领域情感分类

用于文本情感分析的深度学习模型如递归神经网络等参数较多，因此需要大量高质量标记训练数据对模型进行训练和优化。在实际应用中，特定领域难以获取高质量带情感标签评论数据。在跨领域文本情感分类任务中，针对不同领域数据分布差异性，提出了基于句法结构迁移和领域融合的跨领域文本情感分类方法，可以解决特定领域对带标签数据依赖问题。句法结构迁移方面，将依存语法特征加入到递归神经网络中，设计了一种可迁移的依存句法递归神经网络模型，通过句法结构迁移有效地迁移跨领域结构信息，为情感迁移提供支撑。领域融合方面，在传统的最大均值差异领域度量方法上细化了跨领域同类别距离度量信息。通过约束源领域和目标领域的分布，可以保证2个领域距离在学习过程中尽可能减小，有效地提取领域通用特征。实验结果表明，该方法比已有方法有效提高了跨领域情感分类准确率。     

基于模糊区分矩阵的区间值信息系统属性约简

首先分析了区间量的测量过程,根据误差理论定义了一种能够合理反映两个区间量相似程度的相似关系.在区间量的相似性度量基础上,将属性集映射到论域笛卡尔积上的一个模糊集簇,建立了基于模糊区分矩阵的属性约简理论,讨论了其特点,提出了将区分度离散化的观点,探讨了它对于系统鲁棒性的意义.最后设计了基于属性重要度的约简算法并通过实例验证了其有效性.     

基于序列模式的汉语比较句识别方法

比较句中蕴含着大量的比较观点信息.文章根据汉语比较句特点,利用序列模式挖掘算法获取比较模式.为了提高挖掘算法的性能,对MS-PS算法进行改进,将比较句识别贡献较大的一些项名词和比较特征词设置较低的最小支持度,其余项的最小支持度取项支持度的倍数和1/N(N为序列集大小)中较大值.最后,将获取的序列模式直接匹配待识别的句子.在两种数据集上进行实验,结果表明本文所给出的SeqPattMine算法是可行的.     

一种基于邻域关系和模糊决策的特征选择方法

数据特征空间的高维性使得学习过程耗费了相对较多的时间,而且可能影响分类性能.邻域粗糙集模型可以用来解决特征选择问题,但该模型未能描述现实存在的样本的模糊性,可能导致信息的丢失.因此,建立了一种新的单标记特征选择模型,采用两种不同的隶属度计算方法获得样本对等价类的模糊隶属度,将每个等价类中最小隶属度值作为隶属度阈值.然后利用邻域样本隶属度与阈值的关系重新定义邻域粗糙上、下近似,进而通过衡量决策属性对特征子集依赖度的大小进行特征选择.在七个公开的UCI数据集上进行了实验,实验结果表明,与已有的几种特征选择方法相对比,分类准确度得到了进一步提高,选择的特征数目明显减少.     

面向高考阅读理解观点类问题的答案抽取方法

为了克服高考阅读理解观点类问题中仅仅利用关键词进行答案句抽取的不足,通过对单篇文章建立LDA(latent dirichlet allocation)模型,计算阅读材料中每一句话与问题的主题分布相似度.利用SVM(support vector machine)分类器,对主题分布相似度高的句子进行分类,用于获取具有观点特征的候选观点句,最后将其与问题观点进行相似度计算并排序,选取排名前α个句子作为题目的答案句.该方法在标注好的高考观点类问题的答案句识别中,总体正确率达到了47.8%,并能将答案句的排序提前.实验结果表明,散文阅读理解题中采用多主题方法比单主题时具有更好的效果.     

广义控制系统的集中固定模

本文提出了广义控制系统的集中固定模(包括有穷集中固定模和脉冲集中固定模)的概念,给出了广义控制系统没有脉冲集中固定模的充要条件和广义控制系统的有穷集中固定模的性质和计算方法。