面向高校学生微博的跨粒度情感分析

传统的微博情感分析往往忽略不带感情色彩的情感词对微博情感的影响,并缺乏对复杂句式的分析。为此,提出结合条件随机场（conditional random filed,CRF）和复杂句式的跨粒度情感分析方法。该方法在CRF模型的基础上,融合复杂句式特征和语义依存特征,对学生微博进行细粒度情感分析,识别出微博文本中的情感要素,在此基础上,通过基于复杂句式的粗粒度情感分析方法分析微博文本的情感倾向,实现对学生总体情感倾向的跨粒度分析。实验结果显示,跨粒度情感分析方法的提出,使得情感要素识别的综合准确率达88%左右,微博情感分析的综合准确率达87%左右。比起传统的情感分析方法,准确率更高,分类效果更好。     

基于微博文本的情感倾向分析

微博作为一种用户发表看法和观点的载体已成为互联网上一个重要的情感交流平台,博文搜索为这种交流提供了方便快捷的途径。基于How Net等中文情感词典的微博情感词的抽取和分类,计算词语语义相似度和倾向性。对文本情感倾向的加权值、表情、和情感词增强因素等进行综合考虑。实验结果表明表情情感倾向对微博情感倾向起着重要作用;在表情和文本情感倾向比值固定的情况下,调整因素和中性区间的选择会对情感倾向判断准确率产生影响;通过与基于How Net语义相似度的计算模型比较,该文方法使得情感倾向判断准确率有所提高。     

多特征融合的图文微博情感分析

现有的微博情感分析方法已经注意到了微博文本与图片之间的互补作用,但较少注意用户情感表达的差异和微博内容中除文字之外的特征,为此提出一种多特征融合的图文微博情感分析方法。首先构建文本情感分类模型,将对情感具有很好指示作用的内容特征和用户特征与微博句子进行融合, 然后构造了基于参数迁移和微调的图片情感分类模型。最后设计特征层和决策层融合的方法,将文本和图片情感分类模型进行融合。实验结果表明,内容特征和用户特征有效增强了模型捕捉情感语义的能力,并在多项性能指标上都取得了很好的效果, 构建的图文情感分类模型和融合方法可获得更好的性能。     

基于二元搭配词的微博情感特征选择

分析和监测微博文本中所包含的情感信息,能够挖掘用户行为,为微博舆情监管提供借鉴。但微博文本具有长度较短、不规范、存在大量变形词和新词等特点,仅以情感词为特征对微博进行分类的方法准确率较低,难以满足实际使用。为此,基于微博语料构建二元搭配词库,并根据PMI-IR算法结合语料库统计信息,提出搭配词组情感权值的计算方法PMI-IR-P。结合情感词典,采用统计方法生成微博情感特征向量,利用机器学习中的C4.5算法构建分类模型,对微博文本进行情感倾向分类。分别使用不同的数据集用于构建搭配词库及分类模型,并与基于情感词典的分类方法以及朴素贝叶斯分类方法进行对比。实验结果表明,提出的情感特征通过运用C4.5算法对微博文本情感分类的准确率达到87%,具有较好的效果。     

基于BERT和超图对偶注意力网络的文本情感分析

针对网络短文本存在大量的噪声和缺乏上下文信息的问题,提出一种基于BERT和超图对偶注意力机制的文本情感分析模型。首先利用BERT预训练模型强大的表征学习能力,对情感文本进行动态特征提取;同时挖掘文本的上下文顺序信息、主题信息和语义依存信息将其建模成超图,通过对偶图注意力机制来对以上关联信息进行聚合;最终将BERT和超图对偶注意力网络两个模块提取出的特征进行拼接,经过softmax层得到对文本情感倾向的预测结果。该模型在电商评论二分类数据集和微博文本六分类数据集上的准确率分别达到95.49%和79.83%,相较于基准模型分别提高2.27%～3.45%和6.97%～11.69%;同时还设计了消融实验验证模型各部分对分类结果的增益。实验结果表明,该模型能够显著提高针对中文网络短文本情感分析的准确率。     

中文文本情感主题句分析与提取研究

提出一种提取中文文本情感主题句子的方法。首先评估文本中语义概念的概括和归纳能力,确定文本主题概念。将包含主题概念的句子作为候选主题句子,计算各个候选句子的重要度,最终确定文本主题句。然后采用条件随机场模型,选取情感倾向特征和转移词特征训练模型,从文本主题句集合中提取情感主题句。实验证明,以提出的方法为基础进行文本情感分析,避免了与主题无关的句子对分析结果的影响,有效地提高了文本情感分析的准确率。     

Bert在微博短文本情感分类中的应用与优化

微博短文本是一种典型的用户生成数据(user generate data),蕴含了丰富的用户情感信息,微博短文本情感分类在舆情分析等众多应用中具有较强的实用价值.微博短文本具有简洁不规范、话题性强等特征,现有研究表明基于有监督的深度学习模型能够显著提升分类效果.本文针对广播电视领域微博文本展开情感分类研究,实验对比了多种文本分类模型,结果表明基于Bert的情感分类方法准确率最高.深入分析实验结果发现,Bert模型对于困难样本的分类错误率较高,为此本文引入Focal Loss作为Bert模型的损失函数,提出一种基于Bert与Focal Loss的微博短文本情感分类方法(简称为Bert-FL方法),使得Bert模型能够更容易学习到困难样本的类别边界信息,实验表明Bert-FL方法的分类准确率绝对提升了0.8%,同时对困难样本的分类准确率也有显著提升.     

基于NLP的股票选择策略的优化研究

由于股评、新闻对股票价格变化有巨大影响,为选出优质股票以提高投资的收益率,采用了自然语言处理NLP技术对股评数据和新闻数据进行分析,基于朴素贝叶斯模型建立了文本情感倾向分类模型,模型预测准确率达到84%,生成了股评因子。基于LDA主题模型对新闻文本进行话题建模,快速获取新闻文本主题,并引入困惑度寻找文档最优主题数,生成了新闻因子,将股评因子和新闻因子作为筛选股票的依据,从股评和新闻信息中获取对股市带来的影响因素,从而优化选股策略。对于股票基本面数据,采用决策树模型进行因子的重要性分析,选出重要性最高的前5个因子,模型预测准确率达到88%。通过决策树模型,可以更准确地确定哪些因子在影响股价变化方面发挥着关键作用,这种改进的方法能够提高选股策略的有效性和准确性。最终使用主成分分析（PCA）对数据进行降维处理,依据主成分数值的高低来进行股票选择。     

基于注意力机制Bi-LSTM算法的双语文本情感分析

针对双语微博情感分析方法稀缺且准确率低的问题,根据相同英文词汇在不同语境下对文本情感作用不同这一事实,提出基于注意力机制的双语文本情感分析神经网络模型。该模型使用双向循环神经网络模型学习文本的特征表示,并引入注意力机制,为文本不同词语赋予不同权重,得到融合特征后新的知识表示,从而实现双语文本情感识别。实验结果显示,与纯中文作为网络输入、纯英文作为网络输入和中英混合文本作为网络输入相比,注意力机制明显优于其他方法;与现有双语情感分析算法相比,该模型有效提升了情感分析的准确率。     

基于微博文本的词对主题演化模型

针对传统主题模型忽略了微博短文本和文本动态演化的问题,提出了基于微博文本的词对主题演化（BToT）模型,并根据所提模型对数据集进行主题演化分析。BToT模型在文本生成过程中引入连续的时间变量具体描述时间维度上的主题动态演化,同时在文档中构成主题共享的“词对”结构,扩充了短文本特征。采用Gibbs采样方法对BToT参数进行估计,根据获得的主题-时间分布参数对主题进行演化分析。在真实微博数据集上进行验证,结果表明,BToT模型可以描述微博数据集中潜在的主题演化规律,获得的困惑度评价系数低于潜在狄利克雷分配（LDA）、词对主题模型（BTM）和主题演化模型（ToT）。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。