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根据动名搭配的结构特点,对基于互信息的搭配知识获取方法进行了改进,使之成功地应用于动名搭配识别.对200万熟语料的实验结果表明,改进的方法比互信息方法的F值有了较大提高. 相似文献
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文章提出了一种基于随机游走模型,用于抽取散文体裁情感词语的方法。首先利用一般词典确定种子集词语,然后通过词语之间的共现关系确定词语间的相关性,再利用Word2Vec计算词语间的语义相似度,在此基础上构建随机游走图,用于确定候选词语的情绪标签。通过实验表明,随机游走模型方法在散文体裁的低频情感词语抽取和情绪标签确定上取得了较好的效果。 相似文献
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提出一种端到端的基于产品方面的神经网络推荐模型。该模型利用产品方面标签注意力机制,建模了用户偏好和项目特性之间的联系,并对用户和项目采用方面级别的表示,模拟用户与项目间的细粒度交互过程,从而获得更精确和更具解释性的推荐结果。在COAE中文汽车领域数据集和Yelp基准数据集上分别进行实验,结果表明,所提模型的性能明显优于ANR和NARRE模型。 相似文献
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文本情感分析作为自然语言处理领域中热点研究方向之一受到持续的广泛关注。相较于显式情感表达,隐式情感表达本身所提供的信息不足。文章提出一种融合上下文信息的隐式情感句判别方法。使用多极性正交注意力机制对隐式情感句嵌入表示,建立融合上下文的多极性注意层,对上下文信息进行建模,以挖掘上下文中的关键信息。最后,将上下文信息表示与隐式情感句表示拼接,以弥补隐式情感句本身信息不足的问题。在SMP2019-ECISA隐式情感分析数据集上的实验结果表明,该模型充分利用了上下文信息,提升了隐式情感句判别的效果。 相似文献
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用于文本情感分析的深度学习模型如递归神经网络等参数较多，因此需要大量高质量标记训练数据对模型进行训练和优化。在实际应用中，特定领域难以获取高质量带情感标签评论数据。在跨领域文本情感分类任务中，针对不同领域数据分布差异性，提出了基于句法结构迁移和领域融合的跨领域文本情感分类方法，可以解决特定领域对带标签数据依赖问题。句法结构迁移方面，将依存语法特征加入到递归神经网络中，设计了一种可迁移的依存句法递归神经网络模型，通过句法结构迁移有效地迁移跨领域结构信息，为情感迁移提供支撑。领域融合方面，在传统的最大均值差异领域度量方法上细化了跨领域同类别距离度量信息。通过约束源领域和目标领域的分布，可以保证2个领域距离在学习过程中尽可能减小，有效地提取领域通用特征。实验结果表明，该方法比已有方法有效提高了跨领域情感分类准确率。 相似文献
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首先分析了区间量的测量过程,根据误差理论定义了一种能够合理反映两个区间量相似程度的相似关系.在区间量的相似性度量基础上,将属性集映射到论域笛卡尔积上的一个模糊集簇,建立了基于模糊区分矩阵的属性约简理论,讨论了其特点,提出了将区分度离散化的观点,探讨了它对于系统鲁棒性的意义.最后设计了基于属性重要度的约简算法并通过实例验证了其有效性. 相似文献
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比较句中蕴含着大量的比较观点信息.文章根据汉语比较句特点,利用序列模式挖掘算法获取比较模式.为了提高挖掘算法的性能,对MS-PS算法进行改进,将比较句识别贡献较大的一些项名词和比较特征词设置较低的最小支持度,其余项的最小支持度取项支持度的倍数和1/N(N为序列集大小)中较大值.最后,将获取的序列模式直接匹配待识别的句子.在两种数据集上进行实验,结果表明本文所给出的SeqPattMine算法是可行的. 相似文献
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互联网业已深入每个人的生活,团购平台、在线商店、在线消费等形式的电子商务平台已成为人们时下最流行的消费方式。几乎所有的电商平台都允许和鼓励用户在消费之后对产品或者服务进行评论,而且用户评论对潜在消费者和商家都具有极高的价值。这使得广告、虚假评论等形式的垃圾评论被人为地夹杂在用户评论中,以期达到虚假宣传、推广产品或者诋毁其他商家信誉的目的。垃圾评论检测和分析便是在这样一种应用背景下,研究如何有效地排除垃圾评论干扰,发挥有效评论价值的方法。针对COAE2015设定的垃圾评论识别任务,利用其提供的语料资源,设计了一种基于启发式规则的半监督垃圾评论分类方法。实验结果证明,提出的方法可以有效地识别垃圾评论,同时能够保持对有效评论的识别精度。 相似文献
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王素格 《山西大学学报(自然科学版)》1993,16(3):261-265
本文提出了广义控制系统的集中固定模(包括有穷集中固定模和脉冲集中固定模)的概念,给出了广义控制系统没有脉冲集中固定模的充要条件和广义控制系统的有穷集中固定模的性质和计算方法。 相似文献