土耳其与北约：跛脚的同盟关系

北大西洋公约组织自诩为"史上最成功联盟"之一,近年却陷入内部分裂危机,而多数情况下的矛盾焦点都指向了土耳其。表面看,土耳其是北约的"另类",其鲜明的非西方特征在北约这个传统"西方俱乐部"中总显得格格不入,但实际上,土耳其与北约关系的发展始终与特定的历史条件和时代背景相联系。     

基于多任务深度学习的文本情感原因分析

多任务学习利用不同任务之间的相似性辅助决策,与单任务学习相比,多任务学习能够利用更多的信息,从而可以弥补单任务学习信息利用不足的缺陷。本文选择NTCIR-ECA数据集中的中文和英文文本数据作为实验数据,以情感原因分析作为研究任务,提出了一种结合多任务学习和深度学习的模型MTDLM(multi-task deep learning model),实现不同语种下的情感原因分析。实验结果表明,在数据不平衡的情况下,MTDLM模型对英文语种的情感原因识别的最优F值为39%,优于单任务学习(F值为0)和传统基线模型(LR的F值为33%),从而验证了模型的有效性。     

奥斯卡金牌推手的公关末路 韦恩斯坦的“中年危机”

过度掌控人心,有时候也难免会失去人心。作为奥斯卡奖项的顶级猎手,哈维·韦恩斯坦已经连续两年空手而归,明年或者后年,他会以什么样的姿态卷土重来,让人不由得愈加期待。对于哈维·韦恩斯坦而言,2015年的颁奖季无疑并不愉快。虽然其执掌的韦恩斯坦影业主推的《模仿游戏》,顺利获得了最佳影片、最佳导演、最佳男演员等多项重量级提名,但从目前的形势来看,要想成功突围,面临的对手并不仅仅是一个两个。所以想要复制当年《莎翁情史》成功掀翻《拯救大兵瑞恩》的经典一战,并不仅仅是投入数倍于别人的公关经费就可以达成     

关注艺术专业大学生外语学习中情感因素的必要性研究

本文从人本主义教育理论、情感过滤假说、建构主义学习理论、情绪生理学理论四个方面阐述了关注大学艺术生外语学习中情感因素的必要性,以期对艺术专业师生的外语学习和教学有所启示。     

线上福流与下线后的积极情感:生活满意度的中介作用

福流是人们从事某一活动时全神贯注、完全投入的一种情绪状态,包含9个特征。针对网络娱乐活动(游戏除外)的福流,采用倾向性福流量表(DFS-2),生活满意度量表和积极情感消极情感量表(PANAS)对247名大学生进行调查,探讨线上福流的特征和维度,及其生活满意度在线上福流与下线后积极情感中的中介效应。结果表明:线上福流和其它日常活动的福流一样有9个特征,并且这9个特征可以归为福流的前提条件和福流过程中的体验状态两个维度。线上福流对下线后的积极情感没有直接作用,但是可以通过生活满意度间接影响积极情感,即生活满意度在线上福流和下线后的积极情感中起着完全中介的作用。     

基于双粒度模型的中文情感特征词提取研究

为了能够快速准确地提取出海量文本信息中的情感特征词,提出从情感词语集中通过人工筛选得到种子词并对其情感强度赋值,同时,以这些种子词为基准计算出情感词语集中其他词语的情感强度值,从而得到各特征词在词语级及句子级的倾向性贡献度值。然后,将特征词在词语级、句子级这2种不同粒度情况下计算出的情感倾向性贡献度值有机结合起来,构造出基于双粒度模型的中文情感特征词提取模型。该提取方法考虑了特征词在词语级和句子级2个方面的情感倾向,使最终提取出的情感词的准确率得到了提高。实验表明,只要有一个全面的情感词典系统和一组准确恰当的种子词,提出的方法可以获得良好的准确率和召回率。     

基于中文微博语料的情感倾向性分析

微博的兴起与传播使得短文本情感分类成为目前的热门研究领域。通过对中文微博语料的情感倾向性分析进行研究,提出了一种新的情感分类方法。首先构建了两级情感词典,并对不同级别情感词作不同增强;然后在情感特征方面使用N-Gram方法,尽量获取有限长度博文中的未登录情感词和情感信息。经实验验证与传统方式相比较,该方法的准确率和召回率都有所提高,在COAE2014微博情感倾向性评测任务中也取得了较好的成绩。     

后危机时代江苏外贸面临的挑战与机遇

后金融危机时期江苏外贸面临国际经济呈现复苏态势,多双边经贸合作诉求增强,省内经济快速发展等机遇,但同时也面临着需求不足,出口成本增加、人民币升值压力和贸易保护主义等诸多挑战。针对江苏外贸面临的严峻形势,政府和外贸企业应调整政策和战略来提高外贸竞争力,共同促进江苏对外贸易的平稳发展。     

基于语义分析的中文微博情感分类方法

通过分析微博的结构特点,提出了一种基于语义分析的中文微博情感分类方法。首先构建了表情符号情感词典和网络用语情感词典;然后结合词典资源对微博文本进行依存句法分析并且构建情感表达式树;最后根据制定的规则计算微博文本的情感强度,依据强度值判断微博的情感倾向类别。实验结果验证了该方法的有效性,也表明所构建的表情符号情感词典和网络用语情感词典能够有效增强情感分类器的性能。