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在微博情感倾向性分析中,一种典型分析方法是先对微博进行主客观分类,再对判定为主观的微博进行褒贬分类,但其问题在于主客观分类错误将直接传导到褒贬分类。针对这一问题,本文提出了一个主客观分类和褒贬分类融合的评估情感倾向性强度的模型。首先使用改进的逻辑回归模型构建主客观分类模型,并结合情感词典构建褒贬分类模型;然后,将二者融合,构建情感倾向性强度模型来选出具有较强情感的微博;最后应用褒贬分类模型判定情感倾向性。该方法在第六届中文倾向性分析评测(COAE2014)的微博观点句识别任务中获得了主要指标Micro_F1值和Macro_F1值的第二名。 相似文献
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4.
针对长句子引起句法分析性能下降的问题,本文提出了一种基于SVM的句子片段划分方法:先根据语法结构将句子划分为多个片段,识别出每个片段的类别;然后根据片段的类别将句子分割为几个部分,每个部分作为句法分析的基本单元;最后将句法分析之后的各个部分进行合并,形成完整的分析结果.该方法减小了句法分析的复杂度,提高了分析的准确率. 相似文献
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基于子话题分治匹配的新事件检测 总被引:4,自引:0,他引:4
新事件检测是话题检测与跟踪领域的一项重要研究,其任务是实时监控新闻报道流并从中识别新话题.现有方法将话题和报道描述为单一结构的特征向量进行匹配,造成子话题间互为噪声并形成错误语义,从而误导新话题的识别.针对这一缺陷,文中提出基于子话题分治匹配的新事件检测方法,将话题和报道划分为不同子话题,根据相关子话题的比例关系和分布关系建立新话题识别模型.实验在TDT4和TDT5中获得显著改进,最小检测错误代价为0.4061,相应漏检率为0.1859. 相似文献
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9.
基于移动代理的分布式入侵检测系统的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
目前的分布式入侵检测系统存在单点失效、网络带宽占用高、扩展性不强等缺点.文中针对这些缺点提出了一种基于移动代理的分布式入侵检测系统模型.该系统运用移动代理作为各种入侵的独立检测实体到主机监控代理上收集数据并聚集、关联这些数据,这使得系统减小了数据传输量、分散了计算,同时也提高了系统的可扩展性.着重讨论了系统部件失效的检测和自动恢复机制,使系统更加稳定可靠.对实验结果分析表明这种结构很好地减少了带宽的占用,容易对新的攻击进行扩展,失效的代理也能自动准确地恢复. 相似文献
10.