基于LDA模型与语义网络对评论文本挖掘研究

通过主题模型与语义网络对旅游电商中的评论文本进行挖掘,从而引导消费者与商家对评论信息作出重要决策;提出一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题聚类与语义网络模型(LDA topic clustering and semantic network model,LTC-SNM)的方法对酒店在线评论文本进行研究;获取在线评论文本进行数据预处理,使用Word2vec生成词向量,利用机器学习算法对评论文本进行情感分类;通过LDA主题模型对分类后的文本进行聚类,生成酒店的特征主题词;通过ROSTCM将特征主题词与所修饰的情感词生成语义网络,缓解了挖掘文本信息的复杂性;实验结果表明:提出的LTC-SNM文本挖掘方法使得在线用户评价的主题更具表达性。     

无监督的主题情感混合模型研究

提出了一种基于LDA-Col模型的无监督主题情感混合(UTSU)模型。采用词序流对文本进行表示,对每个句子采样情感标签,对每个词采样主题标签,得到文本的主题情感分布。这种采样方式既符合语言的情感表达,又不会缩小词之间的主题联系,克服了ASUM模型和JST模型在同一层盘子中采样主题标签和情感标签的缺陷。实验表明,UTSU模型的情感分类性能比有监督的情感分类方法稍差,但在无监督的情感分类方法中效果最好,情感分类综合指标比ASUM模型提高了3%,比JST模型提高了17%。     

基于LDA模型和语义网络的线上文本挖掘方法

传统线上文本挖掘方法在克服相似性干扰时,需要加入大量约束条件,降低了挖掘准确率。为此,本文提出基于LDA模型和语义网络的线上文本挖掘方法。采用滤波处理法对线上文本信息进行滤波处理,获得线上文本的抗干扰向量,提取线上文本信息的频谱特征。利用语义网络构建线上文本的语义网络挖掘模型,计算线上文本挖掘信息的相似度。基于LDA模型对获取的线上文本阈值进行分类,得到线上文本挖掘权值,将挖掘到的关系词带入到概念属性内,实现线上文本的挖掘。实验结果表明,基于LDA模型和语义网络的线上文本挖掘方法不仅可以提高挖掘精度,还具有更强的收敛性。     

基于局部特征和全局特征融合的微博情感分析

目前的神经网络一般只将词粒度层面的词向量作为输入,忽略了语义层面的全局语义特征.针对此问题,提出了一种基于局部特征和全局特征融合的情感分类方法,以解决评论特征稀疏和主题聚焦性差的问题.对于局部特征,选择基于情感词典和BiLSTM神经网络模型提取基于词向量的文本特征.对于文本集的全局主题特征,采用神经主题模型提取文本主题特征,并将其作为全局特征来表示短文本信息.最终将基于局部加权词向量的文本特征和基于神经主题模型的文本主题特征进行拼接,并通过Softmax层输出,完成文本情感分类.结果表明：融合全局主题语义和局部加权词向量可以更加丰富神经网络的特征,从而有效地提高情感分类的准确率.     

一种新的自动文本分类的算法

研究了统计语言模型中b igram模型在自动文本分类中的应用,针对传统的向量空间模型在计算文本相似度时假设特征项相互独立的缺点,提出了一种新的利用词对及词序信息来改善文本分类结果的方法.实验结果表明:该方法是可行且有效的.     

基于双重注意力模型的微博情感分析方法

微博情感分析是获取微博用户观点的基础。该文针对现有大多数情感分析方法将深度学习模型与情感符号相剥离的现状,提出了一种基于双重注意力模型的微博情感分析方法。该方法利用现有的情感知识库构建了一个包含情感词、程度副词、否定词、微博表情符号和常用网络用语的微博情感符号库;采用双向长短记忆网络模型和全连接网络,分别对微博文本和文本中包含的情感符号进行编码;采用注意力模型分别构建微博文本和情感符号的语义表示,并将两者的语义表示进行融合,以构建微博文本的最终语义表示;基于所构建的语义表示对情感分类模型进行训练。该方法通过将注意力模型和情感符号相结合,有效增强了对微博文本情感语义的捕获能力,提高了微博情感分类的性能。基于自然语言处理与中文计算会议(NLPCC)微博情感测评公共数据集,对所提出的模型进行评测,结果表明:该模型在多个情感分类任务中都取得了最佳效果,相对于已知最好的模型,在2013年的数据集上,宏平均和微平均的F1值分别提升了1.39%和1.26%,在2014年的数据集上,宏平均和微平均的F1值分别提升了2.02%和2.21%。     

基于特征融合的中文文本情感分析方法

针对现有的中文文本情感分析方法不能从句法结构、上下文信息和局部语义特征等方面综合考量文本语义信息的问题,提出一种基于特征融合的中文文本情感分析方法.首先,采用Jieba分词工具对评论文本进行分词和词性标注,并采用词向量训练工具GloVe获取融入词性的预训练词向量;然后,将词向量分别作为引入Self-Attention的BiGRU和TextCNN的输入,使用引入Self-Attention的BiGRU从文本的句法结构和文本的上下文信息两个方面综合提取全局特征,使用TextCNN提取文本的局部语义特征;最后,将全局特征和局部语义特征进行融合,并使用Softmax进行文本情感分类.实验结果表明,本文方法可以有效提高文本情感分析的准确率.     

扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.      

基于卷积注意力的情感增强微博立场检测

立场检测任务的目的是通过分析用户对特定话题发表的评论以判断其对该话题是支持还是反对的,该任务的关键是捕捉文本信息与其对应话题的相关特征。针对目前已有的微博立场检测模型存在仅考虑文本特征,而未结合话题特征,以及忽略了情感信息对微博立场检测的影响而导致分类效果差的问题,文章提出基于卷积注意力的情感增强微博立场检测模型。该模型通过卷积注意力对文本信息和其对应的话题信息提取特征,同时捕捉其相关特征,然后通过情感增强中词语级情感增强获得带有情感信息的词向量表示,将其与相关特征点相乘得到针对话题的情感增强句向量,其次通过拼接句子级情感增强特征以丰富最终的语义表示,最后对该语义表示进行分类。该模型在NLPCC-2016数据集中取得了较好的结果,相对于目前最优模型在五个话题上分别提高了7.9%、5.8%、5.3%、1.3%和5.2%。     

基于TF-IDF和多头注意力Transformer模型的文本情感分析

文本情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理,是自然语言处理中一项重要任务。针对现有的计算方法不能充分处理复杂度和混淆度较高的文本数据集的问题,提出了一种基于TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)和多头注意力Transformer模型的文本情感分析模型。在文本预处理阶段,利用TF-IDF算法对影响文本情感倾向较大的词语进行初步筛选,舍去常见的停用词及其他文本所属邻域对文本情感倾向影响较小的专有名词。然后,利用多头注意力Transformer模型编码器进行特征提取,抓取文本内部重要的语义信息,提高模型对语义的分析和泛化能力。该模型在多领域、多类型评论语料库数据集上取得了98.17%的准确率。     

对经济模型的同构变换和条件转化的研究

首先是对投入产出模型、差分模型和经济计量模型对于状态空间模型的同构变换研究;其次是对AD模型对于ECM模型以及线性规划模型对于动态规划模型的同构变换研究;最后是对AR(P)模型和传递函数模型对于ARMA(P,q)模型以及移动平均模型对于指数平滑模型的条件转化研究。     

城市产业规划的经济分析模型库设计

针对城市产业规划中经济分析模型的复杂化特点,从减少模型库冗余性的角度,提出5条模型库设计原则,区分部件模型与执行模型,以可执行文件为部件模型形式,以数据序列描述执行模型,通过代数式数据化和执行模型数据化,增强了关系数据库的知识表达能力,改善了模型的可读性,并给出了混合型模型库管理系统的逻辑设计.     

面向对象的OMT建模技术的应用

通过一个生产质量监造系统具体地介绍了面向对象的建模过程,即如何对一个实际系统进行分析,建立对象模型、动态模型及功能模型,然后优化设计。     

智能决策支持系统中的模型库及其管理系统

给出了模型、模型章及模型库管理系统的基本概念,介绍了模型的常用分类,阐述了模型的表示方法,对模型的生成进行了分类及详细的探讨,最后指出了模型系统的发展方向。     

简论数学模型方法

本文简述了数学模型的产生与发展指出了数学模型的分类,功能及建构模型的方法。     

邕江北大码头河段水工模型试验研究

根据邕江北大码头河段的地形资料和实测河道水文资料，进行糙率分析和室内模型试验研究，各项指标均达到足够精度，为论证北大码头对邕江河段行洪影响提供科学依据。     

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。     

原子核结构模型理论的研究与发展

综述了原子核结构模型理论的研究与发展,首重介绍了低能有核结构模型－－壳层模型,集体运动几何模型,集体运动代数模型的研究思想,方法和适用范围。     

网络教育技术模式比较研究

研究了网络教育环境的技术构成 ,提出三种网络教育的技术模式 ,即模拟型、数字型和综合型 ,并对其教育传播特性进行横向对比研究 .     

DOCV专家系统的数字诊断

计算机医学专家系统是当代计算机科学中人工智能的重要领域之一,而医学专家系统面临的重要问题之一就是对医学诊断系统进行定量的数字描述,建立较为精确的数字诊断系统,进而利用计算机及其智能语言进行处理;本文在这种思想的指导下,对心血管系统中扩张型心肌病、冠心病、心包积液和风心病的鉴别诊断进行了较为精确的数字描述以及数字诊断方法的一个数学模型的建立,为计算机医学专家系统提供了一个心血管方面的算法;最后对该算法进行了五十例的检验,未发现不符者:所以我们充分确信此算法是可靠的。