特定主题词库建立的相关技术的研究

本文对分类文档提取主题词,建立按主题划分的主题词库,用于信息提取和主题分类。通过对文档预处理,运用权重计算公式,按权重大小提取每篇文档的主题词,并通过对文档的不断训练,扩充主题词库,最终形成按主题分类的主题词库。通过实验表明,该方法对主题词的抽取具有较高的准确率,建立的主题词库对专业文档的主题词的提取既快速又准确。该词库的建立满足了对专业文档处理的要求,对于信息提取和文本分类提出了新方法和思路。     

一种领域特定语言的研究与实现

为满足软件设计中复杂和变化的业务逻辑及算法,以Smart Packer设计软件研发为背景,提出了一种新的软件设计方法,以帮助用户研发一套领域特定语言,达到用户自定义业务逻辑及算法的目的．此外,通过展示领域特定语言研究与实现过程,让用户对本领域业务逻辑描述更加接近自然语言,从而有效提高开发人员的生产力,并增进与领域专家的有效沟通．结果表明,领域特定语言的使用将大大提高软件的可用性．     

软件重用技术研究及在特定领域内的应用

软件重用技术是当前软件开发过程中快速构建系统的有益方法,利用此技术可以提高软件的开发效率,保证软件开发的质量,便于软件的后期维护,特别是在特定领域内的软件重用效果更加明显。本文论述软件重用技术并介绍其在特定领域内的应用。     

基于产品特征的领域情感本体构建

研究构建领域情感本体,显式描述产品与产品部件、产品与产品属性之间的语义关系;设计词性模式匹配方法提取特征词和情感词的固定搭配,并采用评论句的极性标签结合否定词典,逆向推测搭配组合的情感极性,建立特征词与情感词的关联关系;进一步设计本体节点匹配规则进行情感分析,提高对电商网站评论文本情感分析的性能. 实验结果表明,领域情感本体的构建有利于消除情感词的领域依赖性及识别评论中的隐性特征.      

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。     

基于卷积神经网络的特定目标文本情感分析模型

在特定目标文本情感分析过程中,文本序列分类受标注方式的限制,导致分析结果的准确率和召回率较低.为了解决这个问题,构建了基于卷积神经网络的特定目标文本情感分析模型(文本分析模型).根据情感差异分析特定目标文本序列,在输入层将文本特征矩阵作为卷积神经网络语言模型的输入数据,拼接成词性序列矩阵;分段池化捕获文本序列不同的关键特征,并分类处理提取到的特征向量;加入dropout机制完成特定目标文本情感分类,确定文本中每个词的重要度信息,实现特定目标文本情感分析.实验结果表明,文本分析模型的准确率高于84%,召回率最大值为87%,能够有效实现特定目标文本情感分析.     

利用高频词和互信息面向特定领域提取多字词表达

在阐述了多字词表达定义的基础上,对面向特定领域的多字词表达提取的技术路线进行了详细说明.以大规模的真实文本为研究对象,利用领域高频词和互信息统计量提取多字词表达,确定了多字词表达的最大提取长度,并通过停用词表法对候选多字词表达进行噪声处理.实验结果表明:笔者提出的方法在处理对象规模、效率等方面均有所提高.     

基于领域词典的留园构成要素情感分析

在对旅游景点的评论挖掘中常以多景点横向对比为研究切入点,为景点间的横向比较及游人选择景点服务,而较少针对单一景点深入分析,为景点单要素精准提升服务.以留园为例,按照构成元素构建聚类,并基于领域词典进行整体与分要素聚类的情感分析.结果表明,留园中"山石"要素相关的正面情感占比66％,低于分要素平均正面情感78.3％.可见基于园林构成要素聚类分析可帮助精准提取互联网评论情感分析.研究成果对园林等旅游景点管理方优化、品牌形象提升提供了一种易于操作的、更精准的理论与方法.     

基于特定领域的Web文本信息获取系统的研究

从特定领域用户获取Web文本信息的实际应用角度出发,在分析了系统相关开发理论基础上,通过从内容和语义上指导Web信息的搜索,尝试设计了一个基于特定领域的Web文本信息获取系统模型,并从实现技术上提出了开发这个系统的体系结构,分析了各组成模块的主要特点及其功能。着重研究了该系统的几项关键技术:Robot技术、Web页面内容的分析和站点结构的分析技术、中文文本的分类问题,包括中文的分词、特征提取、特征匹配及权值计算等的综合应用技术。     

情感态度与价值观:信息技术课程目标的重要领域

作为信息技术课程目标的重要领域，情感态度与价值观既描述了从感性世界到理性世界的不同侧面，也体现了从主观到客观、从个体到社会的层次递进性．其分类体系是参照凯尔曼的态度转变“三阶段说”建立的．其具体目标还需要在实施过程中进一步研究和探索，情感态度与价值观的评价可以采用无结构的参与观察法、档案袋评价法和论文题评价法等方法。     

基于句型结构的领域倾向词表构建

分析了句型结构中的否定句和转折句对倾向词极性的影响,提出一种基于句型结构的领域倾向性词表构建算法.该方法不仅考虑了词与词之间的相关性,也考虑了词与文档之间的相关性信息.该算法利用改进的拉普拉斯平滑方法来计算候选词和基准词之间的语义相关性,同时结合词与文档的相关性信息,加入了对转折句和否定句的处理,最后采用改进的信息瓶颈...     

一种基于极性词典的情感分析方法

极性词典是文本情感分析和倾向性分析的基础。本文构建了一个全面、高效的极性词典,包括基础词典、领域词典、网络词词典以及修饰词词典,深入研究了修饰词对极性词的影响,将极性词与修饰词组合成极性短语作为极性计算的基本单元,提出了一种基于极性词典的情感分析方法。实验结果表明,利用本文构建的词典进行倾向性分析效果不错。     

基于词典与规则的新闻文本情感倾向性分析

通过对新闻类文体的结构分析,将新闻文体按段落划分,采用一种基于情感词典和语义规则相结合的情感关键句抽取方法,对段落内的句子进行情感分析。综合考虑情感、转折、否定、程度和归总等词语信息构建情感词典,根据规则切割新闻文本,将新闻划分为意群、句子、段落以及篇章,通过制定的规则计算情感关键句倾向值,最终获得段落以及整个篇章的情感倾向值,从而得出新闻的情感倾向。与情感词典和SVM情感分类方法的实验结果对比表明,本文方法在对新闻文本进行倾向判别时效果较好,方法具可行性。     

Methods of constructing optimal wavelet filters based on genetic algorithm

In this paper, algorithms of constructing wavelet filters based on genetic algorithm are studied with emphasis on how to construct the optimal wavelet filters used to compress a given image,due to efficient coding of the chromosome and the fitness function, and due to the global optimization algorithm, this method turns out to be perfect for the compression of the images. Foundation item: Supported by the Natural Science Foundation of Education of Hunan Province(21010506) Biography: Wen Gao-jin( 1978-), male, Master candidate, research direction: evolutionary computing.     

基于情感字典与连词结合的中文文本情感分类

本文首先利用基础情感词典以及基准词对所需研究领域的评论文本进行分析,以此获得特定领域具有感情倾向的特征词语。而后利用基准词以及获得的特征词语对评论进行分析,对于有感情词的句子,采用计算感情值来判别其感情倾向以及感情程度,对于无感情词的句子,采用连词的方法来进行感情的判别。实验结果表明,该方法能够对不同领域的评论得到较好的感情分类效果。     

采用混合遗传算法的建筑结构优化设计

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了建筑结构优化模型。并提出一种离散变毓结构优化设计的进退搜索算法与标准遗传算法结合成混合遗传算法,既发挥了进退搜索算法高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,这种混合遗传算法收敛快、精度高,优于标准遗传算法和进退搜索算法：是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化方法,可以直接用于多种建筑结构的优化设计。     

基因遗传算法在文本情感分类中的应用

本文以微博文本为主要实验对象,提出适合卷积神经网络进行自我优化的编码方式,分别将每一层看做是一个染色体,将每一层中的参数看做是一个基因片段,采用混合双重非数值编码的方式编码每个CNN框架,设计出适合于CNN网络的选择、交叉和变异的算法,并且把基因遗传算法(GA)和与卷积神经网络相结合,提出了基于情感分析算法的遗传算法(GA-CNN).通过对传统算法与GA-CNN的实验与对比分析,良好地展示了自我优化性.     

遗传算法最优同步综合换热网络

换热网络综合作为过程系统综合的一个重要研究分支，目前已经开发出多种综合方法。为克服这些方法存在的局限性，采用遗传算法，对无分流换热网络综合问题提出改进的优化模型及优化策略。该方法不仅能够自动、迅速地得到换热网络的结构与参数，而且具有获得全局最优解的能力。最后通过实例说明本方法的有效性。     

基于遗传算法的地下发电厂房动态识别

结构的材料参数和边界条件是地下发电厂房动力特性分析研究中极为重要亦很难确定的控制参数。在借鉴以往反分析成果的基础上引入改进的遗传算法,实现了其与ANSYS软件的接口,并建立了结构最优化遗传动力识别通用模型。结合某抽水蓄能电站地下厂房结构的测试资料,反演识别了混凝土材料的动态弹性模量和围岩边界动态参数,可为工程应用提供参考。     

基于遗传算法的复杂系统可靠度和冗余数设计分配优化

研究了复杂系统可靠度和冗余数分配优化问题，给出了子系统单元件可靠度指标和冗余个数一体化并发设计问题的提法；将遗传算法应用于求解系统可靠度优化配置问题，建立了优化配置子系统单元可靠度和冗余数的优化方法，具体设计优化了一复杂系统的可靠度分配问题，结果表明本文的问题描述合理，算法有效可行。