文本细粒度情感分析综述

对情感分析的研究进展进行了介绍和总结,从粗粒度情感分析到细粒度情感分析的发展过程,重点阐述了细粒度情感分析的目标、方法、技术等.归纳出了细粒度情感分析任务中的两个核心问题:属性抽取和属性情感分类.属性抽取可分为"属性分类识别"和"属性词抽取",属性识别的任务是对评论句中属性词进行分类.属性词抽取是对评论句中属性词进行抽...     

E-learning评论文本的情感分类研究

自本世纪初起,E—learning作为一种灵活、丰富、高效的学习方式,被越来越多的学习者接受,而伴随着学习技术的逐步成熟,学习者对E—learning应用的要求也从最初的知识推送提升到能够在讲授者与学习者之间搭建有效的沟通桥梁,将零反馈的封闭式学习变成多反馈的协作学习。E—learning的评论信息隐含了学习者在学习中遇到的问题和建议,从中可挖掘学习者对学习资源及授课者的意见。这对改善教学模式、完善教学支持服务意义重要。现有E—learning系统所提供的海量评论信息中正面评论与负面评论夹杂,给挖掘学习者的真实意见和需求带来困难。本文对文本情感分类过程进行归纳,构建了一种情感分类应用模型,在完成预处理、创建词典、提取情感特征后实现了一个情感分类引擎,并将该引擎与实际系统整合。改进后的系统能够将学习者的评论文本自动分为正面评论、负面评论和中性评论,实际性能及用户体验评价结果表明,新的基于情感单元的情感分类方法能满足E—learning评论文本的情感分类需求。     

文本情感分析综述

近年来,随着互联网和社交网络的发展,网络上文本信息迅速增长,对文本情感进行分析成为研究热点。根据文本情感分析方法的不同,总结了近年来文本情感分析的研究进展。将文本情感分析分为基于词典的方法和基于机器学习的方法两大类：基于词典的文本情感分析方法分为人工构建和自动构建两种;基于机器学习的文本情感分析方法分为基于贝叶斯算法、基于最大熵算法和基于SVM的文本情感分析3种。通过梳理国内外研究现状,对两类情感分析方法进行了深入分析,对文本情感分析进行了总结和展望。     

文本情感分析动态研究

中国的情绪分析研究主要集中在商业价值领域,如医院、旅游、餐饮和金融。使用Bicomb软件和SPSS数据分析软件来分析研究中国知网2000—2020年收录的954篇文献。提取文献关键词,对文本情感分析研究进行归类和分析,研究文本情感分析的热点和发展趋势,为数据挖掘提供研究方向。     

基于突发事件新闻网页的文本分类方法研究

从对突发事件新闻结构特点的分析出发,进行了特定领域文本分类方法的探讨。其中根据文本特点,摒除信息量小的部分,将标题、首部等作为标引源,提高了分类速度。在特征抽取中综合考虑字与词对于文本分类的作用,提高了分类精度。     

公安领域案件文本信息抽取研究综述

公安领域存在大量非结构化案件文本,使人工查询与整理存有困难。信息抽取作为应对海量信息的一门技术,能够有效处理案件信息的结构化问题。本文总结了目前信息抽取的方法技术,在实体识别、触发词获取和事件抽取等子任务方面所达到的水平,以及信息抽取在公安领域案件文本中的应用情况,并提出了未来的研究趋势。     

文本分类技术研究

通过介绍文本分类的过程及其关键技术，讨论了文本表示、分类算法、分类器性能评价原理和方法；最后，指出了当前文本分类过程中存在的问题，并对今后的发展进行了展望．     

文本挖掘及其教育应用

文本挖掘是从非结构化或半结构化文本材料中获取有效、新颖、潜在有用的、可理解的知识模式的过程。本文首先对文本挖掘的定义、过程和实现途径作了论述,然后试图从信息检索、游览检索结果的效率、垃玻邮件的过滤、个人化主页服务、文档的管理和BBS文档的鉴别和过滤六个方面,对文本挖掘在教育中的应用作了探讨。最后,还对文本挖掘的一些应用系统作了简要介绍。     

情感维度英语文本解读

一、问题的思考(一)我们离文本解读有多远在以传统教学思想主宰的教学年代里,老师们似乎是教材的膜拜者,教材是老师们的重要法宝,上课基本上就是照本宣科,多了一份对文本的尊重,却少了一份教师对文本的自身诠释;而在教学观念不断跟进的今天的教学中,很多时候,教材似乎又成了浮光掠影,老师们少了一些对文本的拘泥,但也少了     

中文产品评论细粒度情感分析综述

消费者在购物网站上发表的购后评论既包含对产品的总体评价,也包含对产品某些特征的评价,如何从评论文本中挖掘出细粒度情感信息是消费者和企业亟待解决的问题。从中文产品评论的特征识别、观点识别和情感词典构建等方面介绍了相关技术及研究进展,并指出了各自的优势与不足,最后展望了中文产品评论细粒度情感分析未来的研究方向。     

文本情感分析在虚假评论识别中的应用研究

随着各个在线平台用户生成内容的普及,在线评论对品牌方、消费者、平台的影响越来越大,针对在线评论文本情感分析的技术成为研究热点。与此同时,为提升自身信誉或诋毁竞争对手的虚假评论泛滥,对消费者的购买决策及产品的网络口碑带来不利影响。使用文献研究、案例分析等方法,以虚假评论识别方法研究为基础,探讨其文本情感特点,总结出当前多是通过情感极性的角度来识别虚假评论,并对未来有针对性地构建更合理完善的情感词典及对新媒体平台的虚假评论识别进行展望。     

挖掘英语文本浸润情感教育

教师应在教学中不断激发并强化学生的学习兴趣,引导他们逐渐将兴趣转化为稳定的学习动机,以使他们树立自信心,锻炼意志,认识自己学习的优势与不足,养成和谐、健康、向上的品格.在教学时,教师要善于解读并挖掘出文本深处的内涵,破译“文本密码”,让学生在学习中时刻感受到情感的熏陶与教育.     

挖掘英语文本 浸润情感教育

教师应在教学中不断激发并强化学生的学习兴趣,引导他们逐渐将兴趣转化为稳定的学习动机,以使他们树立自信心,锻炼意志,认识自己学习的优势与不足,养成和谐、健康、向上的品格。在教学时,教师要善于解读并挖掘出文本深处的内涵,破译"文本密码",让学生在学习中时刻感受到情感的熏陶与教育。     

网络环境下文本自动分类方法研究综述

介绍了网络环境下文本自动分类的过程,针对文本信息自动分类的研究方法,分析了当前我国文本信息自动分类研究中存在的问题,提出了其未来发展的趋势。     

品读文本,体验情感

在教学中,教师要引导学生去品读文章,让学生学会用自己的阅读思维与情感和文本、作者进行充分地对话,使他们能深入文本进行体验与感悟,对语言文字有独特的见解,从而形成富有个性化的阅读体验,促使学生的语文综合素养得到充分地发展。     

基于语言模式对政治文本进行正反两方面分类方法探索

对于给定的有争议的政治性议题,可以将该议题按正方两方进行分类。该文的方法提取自话题相关的术语、正反双方相关的术语以及使用这些作为基础提出正面和反面的问题。遵循语言模式的技术标准,将文献分为正面的和反面的两个方面。实验显示该方法是有优越性的。     

基于语言模式对政治文本进行正反两方面分类方法探索

对于给定的有争议的政治性议题,可以将该议题按正方两方进行分类。该文的方法提取自话题相关的术语、正反双方相关的术语以及使用这些作为基础提出正面和反面的问题。遵循语言模式的技术标准,将文献分为正面的和反面的两个方面。实验显示该方法是有优越性的。     

品读,深入文本情感的金钥匙

在语文阅读教学中,教师要引导学生用多种方式品读课文,让学生在读中理解,在读中感悟,在读中受到情感的熏陶,在读中形成正确的价值观和人生观。一、重点式品读——品文本情感之厚教材中的课文大多是名家名篇,但由于时间有限,教学时不可能做到字字咀嚼、句句揣摩。这就要求进行重点式品读,通过抓住一个精彩的片段、几句精彩的描写,甚至几个精妙的词语等,把学生带入     

基于ESA的文本分类算法研究

本文借助中文维基百科知识库,提出基于ESA算法的文本分类算法.并选取2015年3月5日在中文维基百科网站下载的主题文章,对其进行适当处理,将处理结果作为该算法使用的语义概念知识库.在复旦大学中文文本分类语料上显示的实验结果表明,该方法比纯粹的词袋模型方法效果要好.     

情感因素在文本语言分析中的回归--谈文本语言分析的潜在情境论

文本语言分析是对文学文本进行的理论批评。在当今文化分析方兴未艾的理论背景下,反思新批评以来的文本语言分析理论的得失,完成文本分析到文化分析的过渡,理应成为当务之急。新批评的文本分析理论、结构主义的文本分析理论和解构主义的文本分析理论,固然重视了对文本的语言组织特点加以分析,但是对文本语言潜在情感因素的重视是远远不够的,对此提出对文本语言情感因素的挖掘,重视对文本语言潜在情感因素的分析。