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1.
文本情感分析   总被引:33,自引:0,他引:33       下载免费PDF全文
赵妍妍  秦 兵  刘 挺 《软件学报》2010,21(8):1834-1848
对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为3项主要任务,即情感信息抽取、情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析.  相似文献
2.
基于浅层句法特征的评价对象抽取研究   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
徐冰  赵铁军  王山雨  郑德权 《自动化学报》2011,37(10):1241-1247
随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注. 句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值. 评论句中的评价对象抽取是句子级情感分析要研究的关键问题之一. 为了提高评价对象抽取的性能,本文提出在系统模型的训练过程中引入浅层句法信息和启发式位置信息,同时在不增加领域词典的情况下, 有效提高系统的精确率.实验结果表明,将本文提出的特征引入到条件随机域模型和对比模型后,系统的各项指标均有所提高, 并且条件随机域模型的结果优于对比模型.同时,将条件随机域模型的结果与2008年国内中文评测的最大值比较,其F值超过最大值 5%.  相似文献
3.
中文文本情感分析研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
对中文文本情感分析的研究进行了综述。将情感分类划分为信息抽取和情感识别两类任务,并分别介绍了各自的研究进展;总结了情感分析的应用现状,最后提出了存在的问题及不足。  相似文献
4.
基于情感向量空间模型的歌词情感分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
音频信号在歌曲情感分析中难以奏效,所以该文提出以歌词作为歌曲情感分析的依据,采取基于情感单元的情感向量空间模型(s-VSM)进行歌词情感分析。该模型较好地解决了基于词汇的向量空间模型(w-VSM)在文本表示效率、歧义、情感功能和数据稀疏性等方面的不足。同时,该文将情感词词频与Thayer二维情感压力模型相结合,提出了轻松、压抑之外的复杂、含蓄两类新的情感压力类别。实验证明:(1)s-VSM模型在歌词情感分类中优于传统方法;(2)四类情感压力模型对歌词情感分析很有帮助。  相似文献
5.
文本情感分类是指通过挖掘和分析文本中的观点、意见和看法等主观信息,对文本的情感倾向做出类别判断。基于集成情感成员模型提出一种文本情感分析方法。把基于改进的神经网络、基于语义特征和基于条件随机场的三个情感分类模型作为成员模型集成在一起。集成后的模型能够涵盖不同的情感特征,从而克服了传统集成学习中仅关注成员模型处理结果的不足。以公开语料进行实验,集成模型融合了多个成员模型的优势,分类正确率达到了88.2%,远高于任一成员模型的效果。  相似文献
6.
近年来随着计算机、人工智能、心理学等学科交叉领域的不断延伸,情感分析引起了很多研究人员的兴趣。情感分析主要是对主观性文本进行挖掘与分析,从中获取有价值的信息。本文针对中文文本情感分析的研究现状与进展进行总结。首先介绍文本情感分析的内容,并按粒度层次,从词语级、语句级介绍相关的技术,分析了近年来的一些研究进展。接着介绍了中文文本情感分析的方法,最后总结了中文文本情感分析的研究难点与未来的研究方向。  相似文献
7.
情感的迁移变化是外界刺激与个体感知共同作用的结果,本文着重就个体感知进行了探讨。首先就文本中情感的迁移规律进行了分析,讨论了心情与人格要素对情感迁移的影响。在此基础上,采用将语言特征与情感间迁移规律相结合的方法,通过机器学习实现了文本的情感分类。实验结果表明,情感分类的精确率相对传统方法提高了9.21%,方法的有效性得到了证明。  相似文献
8.
随着互联网的迅猛发展,对网络文本带有观点性内容的主观性信息的自动情感分析成为了近期Web信息处理的一个新兴研究热点.文中对英文博客文本的情感分析进行了研究.提出了以词为单位进行特征的选取,并在文本的情感分析中加入了预处理过程.使用机器学习的方法,采用电影评审文本作为语料库,选取在英文文本分类领域较好的支持向量机作为训练器,特征的选取分别采用信息增益、互信息和x2统计的方法.实验结果表明,该方法获得了较满意的结果,与传统的基于N-Gram特征选取方法及基于无监督学习的方法相比,该方法较之都有所提高.  相似文献
9.
随着移动互联网时代的到来,针对各大网站产生的海量发帖信息,该文设计了一个恶意发帖检测系统,将海量的帖子进行分析整理,找到恶意发帖信息。本系统采用文本情感分析和数据挖掘技术,对互联网中的帖子信息进行分类整理,建立帖子库,接着对帖子进行文本情感分析,聚类恶意发帖信息,最后采用SVM算法对恶意发帖进行分类,识别出具体的恶意发帖并进行预警处理,具有较高的实际应用价值。  相似文献
10.
随着移动互联网时代的到来,针对各大网站产生的海量发帖信息,该文设计了一个恶意发帖检测系统,将海量的帖子进行分析整理,找到恶意发帖信息。本系统采用文本情感分析和数据挖掘技术,对互联网中的帖子信息进行分类整理,建立帖子库,接着对帖子进行文本情感分析,聚类恶意发帖信息,最后采用SVM算法对恶意发帖进行分类,识别出具体的恶意发帖并进行预警处理,具有较高的实际应用价值。  相似文献
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