-
题名基于LS-SO算法的情感文本分类方法
被引量：9
- 1
-
-
作者
姚艳秋
郑雅雯
吕妍欣
-
机构
长春师范大学计算机科学与技术学院
吉林大学计算机科学与技术学院
-
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2019年第2期375-379,共5页
-
基金
国家自然科学基金(批准号:61472159)
-
文摘
首先,基于点互信息与信息检索(PMI-IR)算法,提出一种Laplace平滑情感判定(LS-SO)算法,对情感词典与表情符号情感词典进行自动扩充,得到了具有一定规模、高质量的情感词典,包括基础情感词典、目标情感词典、网络用语情感词典、表情符号情感词典、否定词词典、疑问词词典、程度副词词典和连词词典.其次,通过细化文本语义分析规则计算文本情感值.实验结果验证了该方法的有效性.
-
关键词
情感文本分类
情感词典
点互信息与信息检索(PMI-IR)算法
Laplace平滑情感判定(LS-SO)算法
-
Keywords
emotional text classification
emotional dictionary
pointwise mutual information-information retrieval(PMI-IR)algorithm
Laplace smoothing-sentiment opinion(LS-SO)algorithm
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名融合可拓学与在线评论挖掘的产品改进需求识别研究
被引量：4
- 2
-
-
作者
于志刚
成思源
杨雪荣
谢通
-
机构
广东工业大学机电工程学院
-
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期1047-1059,共13页
-
基金
广东省研究生教育创新计划项目(2021JGXM043)
广东省科技计划项目(2014A040402004)。
-
文摘
利用形式化、条理化的手段从在线评论当中挖掘并理清不同类别的产品改进需求是产品改进中亟待解决的问题,考虑到产品设计信息的多层次、多特征性,提出一种基于基元模型的在线评论产品设计信息分层表示及识别产品改进需求的可拓分析方法。利用PYLDA-vis交互式可视化库从在线评论中提取产品要素,将产品要素划分为实体-功能-属性3个层次,并采用物元模型进行分层表达;结合情感倾向点互信息算法计算各个层次用户观点的评价值,借助事元模型对评价值较低的对象特征进行用户需求表达;利用相关网分析方法确定缺陷物元之间的关联关系,蕴含系分析方法找出产品改进需求的实现途径。以一款养生壶的在线评论为例,通过对在线评论的挖掘找到用户对该产品的改进需求,并识别出实现需求的途径。融合可拓学与在线评论挖掘的产品改进需求识别方法可实现用户需求的分层表达,形式化、条理化地理清产品改进设计信息,为识别产品改进途径提供科学依据和有效方法。
-
关键词
可拓学
在线评论
物元模型
事元模型
情感倾向点互信息算法
相关网
蕴含系
需求识别
-
Keywords
topology
online comment
matter-element model
affair-element model
emotion inclination pointwise mu-tual information algorithm
correlative network
implication system
demand identification
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
