中文微博情感分析方法概述

微博短文本的情感分析是Web数据挖掘的研究热点之一,中文微博情感分析主要有两类方法,一是基于情感词典的分析方法,一是基于机器学习的分析方法。本文首先介绍了中文微博情感分析的过程,然后介绍了各种情感分析方法的特点,为面向中文微博情感分析的研究提供参考。     

建筑评论中的情感标准

建筑评论所研究的对象是与建筑有关的现象和活动,有时也对建筑问题作细致的分析,并提出对解决问题可能途径的见解。建筑评论活动的开展,活跃了建筑创作活动,促进了建筑事业的正常发展,有时也为新的建筑思潮和年轻建筑师们提供了展示自己观点的论坛。在建筑评论的往来论战中,建筑师或是对以往的工作加以反思,或是看到未来的发展趋势,而广大的非专业人士则通过建筑评论深化对建筑和建筑者的认识,在更大范围内加大了建筑和建筑活动的影响。一般说来,建筑评论的作者多是与建筑界息息相关的业内人士或理论学者,他们来自不同的国家,不同民族,受过…     

网络文本评论中的情感分析探讨

对评论进行情感倾向分析,就是对评论文本表达的态度和情感进行分析,判断评论文本对产品的情感倾向性,是肯定该产品还是否定该产品。本文对情感分析的概念以及研究内容作了明确的分析,并且对情感分析的研究现状进行了探讨。为情感分析的进一步研究提供了理论基础。     

视频弹幕的特征和使用动机分析

随着我国互联网设施的完善和数字化战略的不断推进,我国的网民数量不断攀升。在新媒体环境下,视频弹幕越来越受到大众的欢迎。本文从视频弹幕的兴起及特征、受众的使用动机分析弹幕的吸引人之处,并根据弹幕使用过程中出现的问题提出改进措施。     

弹幕视频——小众网民互动新形式

弹幕视频网站是近年来出现的一种新型视频分享与网民互动网站,用户评论以字幕的形式出现在视频上,弹幕视频的功能并不是给用户带来大量有用的信息,而是通过一种集体围观吐槽某一视频的形式,为用户构建一种共享的观看经验。本文通过对弹幕网站和弹幕爱好者的观察,试图探讨这种小众化网络互动模式的特点。     

基于弱监督迭代法的情感倾向分析

针对目前情感倾向分析过于依赖现有经验和大规模语料库的不足,本文提出基于弱监督迭代法的情感倾向分析模型。本模型以较少的种子情感词汇做引导,通过弱监督迭代计算,不断更新、扩充情感词典。在此基础上完成情感倾向分析任务。并将该模型应用到评论情感倾向分析中,验证了方法的有效性。     

关于博客评论情感倾向对个人投资者行为影响分析

随着网络的蓬勃发展,以博客为代表的各种网络应用吸引了越来越多的用户。在博客空间中,人们可以自由地对自己关注的事物进行评论。这类包含大量评论性信息的文字,成为许多用户购买商品时做出决定的重要依据。博客的商品评论情感倾向分析,随着博客言论影响力的提升而引起学界重视。目前博客的使用人数众多,人们可以在里面畅所欲言,这些评论对消费者的投资产生了重要影响。股票发行方应该合理使用博客,鼓励博客主传播正面的评论,这将会在一定程度上增加投资者的关注,进而影响其投资欲望。     

基于CRFs的中文微博情感倾向性研究

本文针对中文微博短文本情感倾向性进行了深入分析。以HowNet情感分析用词作为基本词典,结合常见的网络非正式表达词汇及微博表情图,构建了一个情感词典,并采用机器学习中的CRFs算法,对中文微博短文本的情感倾向性分类进行了研究。对比试验表明,CRFs算法在以短文本为主的微博情感倾向性分析评测中,相较于句法分析,取得了较好的效果。     

基于大学英语教学中的情感分析

影响大学英语教学的情感因素有很多。就教学效果来说,可以分为积极情感和消极情感两类。积极情感如学生的积极性、自信心等因素;而消极因素往往指的是学生由于某种因素而产生的焦虑等情绪。不同的情感对英语学习产生不同的影响。文章就大学英语教学中的三种主要情感即学习动机、自信和焦虑分析了情感因素对英语教学的影响,提出了如何依靠情感因素来提高英语教学效率的途径。     

绘画中线的情感分析

绘画中线与情感的关系是复杂的。线的表达是有情感的,可以表现人的内在情感变化。在点、线、面三个基本要素中,线是最富有生命力的元素,也是最常用的基本造型手段。