基于词典和弱标注信息的电影评论情感分析

针对评论文本情感分析研究中数据标注费时费力的问题,提出了一种新的数据自动标注方法。首先,通过基于情感词典的方法计算出评论文本的情感倾向;其次,利用用户评分的弱标注信息和基于词典方法的情感倾向对评论文本自动标注;最后,利用支持向量机（SVM）对评论文本进行情感分类。所提出的数据自动标注方法在两种类型数据集情感分类准确率上分别达到了77.2%和77.8%,相对于单一的利用用户评分对数据标注的方法,分别提高了1.7个百分点和2.1个百分点。实验结果表明,提出的数据自动标注方法在电影评论情感分析中能提高分类效果。     

应用于可携式产品液晶显示器之低靜态电流与晶片面积的源极驱动电路架构

在这篇论文中,我们提出一种适用于 QCIF 解析度、262千色的薄膜电晶体液晶显示器,具有低静态电流和晶片面积的源极驱动电路架构.此类驱动晶片可以实际被应用于行动电话或其他高阶可攜式电子产品上.传统A、B、C等三种形式的源极驱动电路,需使用大量的运算放大器来驱动面板中的画素,和较大阻值的电阻式数位类比转换电路来产生珈玛电压,以保有最低的静态消耗电流.而我们提出的第四种源极驱动电路架构,仅使用二个运算放大器和较低电阻的电阻式数位类比转换电路,而且并不会增加静态消耗电流.因此,这颗源极驱动晶片,不仅可省下晶片面积、增加产品竞爭力,更可以降低静态功率的消耗以延长电池的续航力.我们所提出的运算放大器和源极驱动电路之原型晶片,是利用 3.3 V、0.35 μm ACMOS的制程技术来实现的.运算放大器电路的核心尺寸大小为 100 μm×50 μm,源极驱动电路为 400 μm×650 μm.由我们所提出的第四种驱动电路架构,晶片面积约可减少 54.25%,而静态消耗电流仅需 2.6%.     

纳米二氧化硅改性黄麻非织造布的拒水性能

为赋予黄麻纤维较好的拒水性能,采用正硅酸乙酯(TEOS)为反应前驱体,通过溶胶凝胶法在黄麻非织造布表面附着纳米SiO₂颗粒,再以5%十八烷基三氯硅烷(OTS)的正己烷溶液进行疏水改性。研究了TEOS、无水乙醇、浓氨水和去离子水的浓度以及反应温度和时间对制备的纳米SiO₂颗粒粒径大小的影响,分析纳米SiO₂颗粒在黄麻非织造布表面的附着情况。结果表明：TEOS、无水乙醇用量和反应时间的增加使SiO₂粒径增大,反应温度升高使SiO₂颗粒粒径减小。去离子水、氨水用量的增加都会影响SiO₂颗粒粒径,使其呈现先增加后减小的趋势。经试验优化,TEOS、无水乙醇、浓氨水、去离子水用量分别为13.5、225、9、90 mL,反应时间为6 h,反应温度为20℃时,纳米SiO₂颗粒粒径均值为260 nm。SiO₂颗粒在纤维表面分布均匀,接触角从未改性前的85.1°提高至129.9°,黄麻非织造布具备了拒水性能。     

基于关键词相似度的短文本分类方法研究

在传统的文本分类中,文本向量空间矩阵存在“维数灾难”和极度稀疏等问题,而提取与类别最相关的关键词作为文本分类的特征有助于解决以上两个问题。针对以上结论进行研究,提出了一种基于关键词相似度的短文本分类框架。该框架首先通过大量语料训练得到word2vec词向量模型;然后通过TextRank获得每一类文本的关键词,在关键词集合中进行去重操作作为特征集合。对于任意特征,通过词向量模型计算短文本中每个词与该特征的相似度,选择最大相似度作为该特征的权重。最后选择K近邻（KNN）和支持向量机（SVM）作为分类器训练算法。实验基于中文新闻标题数据集,与传统的短文本分类方法相比,分类效果约平均提升了6%,从而验证了该框架的有效性。     

试论城市环境保护管理的途径

城市环境污染造成的危害日益受到人们的关注。据有关部门的调查数据显示，环境污染的60％是因管理不善造成的。所以，人类在进一步认识自然、探索未来、创造新世界的过程中，应该注意环境的保护和管理。本文分析了城市环境污染的原因，介绍了如何处理好城市发展和城市环境之间的关系，并在此基础上提出了加强城市环境管理的措施。