纳米二氧化钛/聚丙烯酸酯复合乳液的研究进展

对纳米二氧化钛/聚丙烯酸酯复合乳液的制备方法进行了综述,并对其存在的问题和未来的发展前景进行了展望。     

基于多层次语言特征的弱监督评论倾向性分析

该文提出一种基于多层次语言特征的弱监督的情感分析方法, 先以少量情感词构成初始情感词典,用这些种子词汇作引导,根据评论文本在单词、短语及句子级别的语言特征结合上下文挖掘目标文本中潜在的具有情感倾向的词汇/短语。通过自训练不断扩充情感词典,最终得到一个具有领域特征的情感词典,并用所得到的情感词典对目标文本的情感倾向进行判断。与其他方法在同一数据上的结果相比,该方法以很小的词典规模取得了最高的F-score,并且得到的情感词含义明确。方法用于不同领域也取得了较高的精度,表明方法具有较好的领域适应性。     

基于反相微乳液法的改性纳米二氧化钛溶胶的制备与结构

以十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)为乳化剂,丙烯酸(AA)为助乳化剂,甲基丙烯酸甲酯为油相,配合适量的水,构建反相(W/O)微乳液,研究了该微乳液体系的相行为。利用该微乳液体系,通过钛酸丁酯水解制备了纳米二氧化钛(TiO2)溶胶,并用γ-甲基丙烯酰氧基丙基三甲氧基硅烷对其进行改性,采用红外光谱和透射电镜对改性前后纳米TiO2的结构进行了表征。结果表明,当CTAB/AA质量比为2/3,形成的反相微乳液单相区最大。KH-570以化学键的形式接枝到纳米TiO2表面,改性纳米TiO2的平均粒径在10nm左右且分散均匀。     

一种消除情绪孤立点的中文微博情绪分析

随着互联网的迅速发展,微博已经成了人们抒发个人情绪的重要平台,对微博文本的意见挖掘和情绪分析也受到了大量学者的关注和研究.其中,由于微博主题的发散性以及情绪的多元性,导致微博文本中出现了大量的情绪孤立点,干扰了微博情绪的判断.因此,论文提出通过情绪相似度的方法来消除语料中的情绪孤立点,并利用规则方法来判断微博文本的情绪.实验表明,消除语料中的情绪孤立点有效地提高微博情绪分析的准确性和精确率.     

一种基于情绪激励度的情绪词加权方法

在不同的上下文中,情绪词对情绪的激励程度会发生变化。现有情绪词典中大多数只标注了情绪词的情绪类别而未涉及情绪词的激励度。在极少数标注情绪强度的词典中,所标注的强度未考虑上下文的影响。提出一种根据上下文形成的情境评估情绪词对情绪的激励程度并据此对情绪词加权的方法。通过比较情绪词的共现模式与自身情绪类的分布模式计算情绪词的激励程度。然后根据激励程度计算情绪词的情绪权重并将其用于微博情绪识别。实验结果表明,与现有词典中的情绪强度相比,本文方法计算的情绪权重更准确地描述了情绪词在语料中表达的情绪,有效地提高了情绪分析的精度。并且本文方法还能够有效综合多个词典的优势,进一步提高微博情绪分析的准确率。