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题名检验测验效度的互信息方法
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作者
余嘉元
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出处
《南京师大学报（社会科学版）》
CSSCI
1993年第4期40-44,共5页
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文摘
本文针对经典测验理论中计算效标关联效度的缺点,提出采用互信息方法对测验效度进行检验。该方法是根据信息接受者在收到信息后所消除的不确定性的量,来表示测验的效度。
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关键词
不确定性
信息论
互信息方法
有效性
离散变量
测验效度
检测手段
小样本
正态分布
相关系数
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分类号
G65
[文化科学—教育学]
C55
[社会学]
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题名基于互信息和贝叶斯算法的天然气合成润滑油鉴别技术
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作者
张伟亚
宋保靓
陈向阳
晏金灿
谭智毅
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机构
深圳海关工业品检测技术中心
深圳市检验检疫科学研究院
中山大学惠州研究院
广州海关技术中心
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出处
《石油与天然气化工》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期115-120,共6页
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基金
深圳海关科研项目“GTL润滑油和矿物油基润滑油的鉴别方法研究”(2022SZHK002)
深圳海关科研项目“基于大数据与AI的固体废物属性鉴别关键技术的研究及应用”(2021SZHK010)。
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文摘
目的为完善润滑油的关税鉴定,提出了一种基于互信息和贝叶斯算法的天然气合成润滑油鉴别技术。方法首先,提取了天然气合成润滑油和常规矿物油基润滑油的特征参数,并运用互信息方法对其进行特征指标选择,筛选出具有鉴别能力的特征指标。然后,对所选特征指标采用贝叶斯算法进行建模,最终实现了天然气合成润滑油和常规矿物润滑油的分类鉴别。结果实验结果表明,该方法所建立的模型能够有效鉴别天然气合成润滑油和常规矿物润滑油。结论该方法所建立的模型具有良好的稳定性和可靠性,为润滑油行业和关税鉴定提供了一种全面和准确的鉴别工具。
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关键词
天然气合成润滑油
互信息方法
特征选择
贝叶斯算法
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Keywords
gas-to-liquid lubricant
mutual information method
feature selection
Bayesian algorithm
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分类号
TE626.3
[石油与天然气工程—油气加工工程]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于汉语组块产品特征——观点对提取与情感分析研究
被引量：4
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作者
刘臣
韩林
李丹丹
安咏雪
霍良安
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第10期2942-2945,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71401107
71303157)
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文摘
针对用户评论中产品特征—观点对的提取及情感分析问题进行了研究。为了提高提取及分析的准确性,利用组块分析提取产品特征,从中寻找到频繁项集,并用逐点互信息量(PMI)对候选产品特征进行过滤,得到产品的特征集合;利用特征与情感词在位置上的邻近关系,提取情感词并组成特征—观点对,通过点互信息方法(SO-PMI)进行情感倾向分析。为验证该方法的有效性,以酒店评论文本为例,从中提取酒店的特征—观点对并进行情感分析,准确率为76.68%,召回率为70.84%。实验结果表明,引入组块分析可以有效地解决商品评论的细粒度情感分类问题。
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关键词
情感分析
汉语组块分析
特征-观点对提取
点互信息方法
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Keywords
sentiment analysis
Chinese chunk parsing
feature-opinion extraction
SO-PMI method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于类别的组合型文本特征选择
被引量：2
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作者
刘海峰
赵华
刘守生
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机构
解放军理工大学理学院
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出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2010年第4期744-748,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目（编号：70571087）
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文摘
文本特征降维对文本分类的精确性有着非常重要的影响。本文针对传统的TF-IDF没有考虑特征项的类间分布状况以及对类属低频词的抑制现象、MI在训练样本类别分布偏斜条件下的不足问题分别进行了改进,进而提出了一种基于类别的组合型文本特征选择算法。随后的文本分类试验表明,本文提出的加权模型相比较于传统的TF-IDF以及MI方法可以有效提高文本分类的精度。
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关键词
文本分类
特征选择
互信息方法
特征加权
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Keywords
text categorization
feature reduction
multi-information
feature weighting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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