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1.
针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.  相似文献   
2.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.  相似文献   
3.
《创新科技》2018,(12):77-80
本文运用网络文本分析法对洛阳旅游形象感知进行研究,通过携程、马蜂窝、去哪儿等知名旅游网站获得洛阳旅游的相关游记,利用内容分析法提取出旅游者对洛阳旅游形象感知的高频词汇,从"旅游空间感知形象、旅游景观感知形象、旅游服务与设施感知形象、旅游体验感知形象"4个维度进行研究,并在此基础上进一步提出改善旅游设施、挖掘丝绸之路新形象、推进智慧旅游城市等建议来提升洛阳旅游形象。  相似文献   
4.
通过对焦作市云台山景区的景点名称汉译英的现状分析,关注不同出处译名中存在的误译和一名多译的现象。依据云台山景区的景点名称汉译英特点,归纳了相应翻译方法并重新衡量了现有英文译名,以期与同行商榷,实现云台山景区及其它景区的景点名称翻译的规范化。  相似文献   
5.
生态翻译学视域下的旅游翻译,主张译者对旅游翻译整体生态环境的适应,包括营销传播、语言文本、翻译群落、政治社会等的多元化和多层次选择。生态翻译的基本原则是平衡和谐、多维整合、多元共生、译者责任,并着重在语言维的信息传达、文化维的文化记忆构建和交际维营销传播目标的实现。浙西旅游翻译调研发现,违反生态翻译原则导致景区诸多语言性、语用性、文化性和交际性翻译失误。掏空、依归、补建、仿生等生态翻译策略为改译提供了可能路径。  相似文献   
6.
网络舆情热点发现是一种常用且处理速度要求较高的应用.针对网络舆情热点发现这一特殊应用场合,本文提出了一种基于随机N-Gram的文本聚类方法AR-Grams.该方法通过随机N-Gram的文本相似度计算方法,确立待聚类文档集中各个初始聚类的标志文档并完成初步的聚类操作,继而通过聚类元素数阈值来确定初始聚类,并可根据实际情况确定是否执行聚类合并.该方法生成的聚类内聚性好,准确率高.另外,为了便于评估整体的聚类效果,提出了聚类的整体覆盖率和正确覆盖率.实验结果表明:与对比方法DR-Grams相比,在低阈值时,AR-Grams的准确率、召回率、F-score、正确覆盖率分别提高了11.9%、9.1%、10.2%和9.2%,提升效果尤为明显;在高阈值时,效果基本相当;在整体上,前述4项指标则分别提高了4.5%、2.9%、3.5%和3.0%,优于对比方法DR-Grams.  相似文献   
7.
文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。  相似文献   
8.
大数据蕴含着巨大的商业价值和社会价值。针对大数据的分析与应用面临的新挑战,文章重点阐述了文本分析、Web分析、网络分析及移动数据分析等数据分析技术,并从商务智能挖掘、公共安全预警等领域介绍了大数据分析与挖掘的热点应用。  相似文献   
9.
手机短信修辞文本独特的建构方式主要表现为跳跃式和分行式两类。使用这种文本建构方式的原因有三方面:一是现代化的手机短信服务功能的完善性为他们提供了使用的可能性;二是年轻人为了满足个人的标新立异心理;三是为了省时省力。新颖的建构文本方式的使用给人们带来了新的视觉享受,但同时也存在不完善之处,有待继续改进完善。  相似文献   
10.
中医名词英译:应用系统化原则的翻译模式   总被引:7,自引:0,他引:7  
虽然近几十年来中医已广受西方国家的欢迎,但还未有规范化的中医英文词汇。中国传统医学的词汇极为庞大复杂,在《中医大词典》中即收词逾30000个,因此,在任何译入语中制定对应词汇必然工程浩大,规范化的过程亦将极为复杂。曾经有许多中医汉英双语词表问世,但其所用的翻译方法不一,  相似文献   
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