【摘 要】
：
在人工智能和大数据时代,通过分析数据来发现规律已经成为一种趋势.作为当前较为普遍且流行的数据信息,文本数据已经广泛地被用于各种分析.在文本数据分析领域,文本语句的褒贬含义研究是目前的一个重要研究方向.通过对一些主观性言论情感色彩的倾向性分析,这种研究有助于了解公众对某些热点事件的看法和意见.本文通过基于信息熵的文本挖掘理论,结合褒贬词的比例,提出一种文本语句整体褒贬判断的方法—比例信息熵.实验结果表明,相比于目前所流行的几种典型的信息熵方法,比例信息熵对文本整体信息的褒贬倾向性分析是有效的.
【机 构】
：
上海第二工业大学文理学部,上海201209;武汉大学经济与管理学院,湖北武汉430072
论文部分内容阅读
在人工智能和大数据时代,通过分析数据来发现规律已经成为一种趋势.作为当前较为普遍且流行的数据信息,文本数据已经广泛地被用于各种分析.在文本数据分析领域,文本语句的褒贬含义研究是目前的一个重要研究方向.通过对一些主观性言论情感色彩的倾向性分析,这种研究有助于了解公众对某些热点事件的看法和意见.本文通过基于信息熵的文本挖掘理论,结合褒贬词的比例,提出一种文本语句整体褒贬判断的方法—比例信息熵.实验结果表明,相比于目前所流行的几种典型的信息熵方法,比例信息熵对文本整体信息的褒贬倾向性分析是有效的.
其他文献
随着城市轨道交通的快速发展,列车运营安全的要求也在不断提高,受电弓作为列车重要的受流装置,其状态的好坏直接影响列车的运行安全和可靠性,传统人工检测已不再能满足当前的检修效率和精度要求.介绍了一种列车受电弓轨旁检测系统,采用非接触式图像采集和识别技术,并提出一种自适应阈值的图像分割方法,使整个系统能够实时反馈列车的受电弓状态,检修人员能够及时收到受电弓故障报警并在PC端查看,此系统的应用降低了受电弓的检测成本,提高了检修效率,提升了运营质量.
在双创背景下,提高高职院校创新能力培养的效果,适应双创环境、双创大赛的需求,培养学生的创新意识、创新思维和创新创业能力,缓解就业压力,为创新型经济和创新型国家建设贡献力量是教学改革研究的重点.在分析高职院校创新能力培养教学现状的基础上,结合TRIZ理论,将其融入到以创新能力培养为目标的教学过程,探究教学模式的改革与实践.
水电站弧形舌瓣门是一种用于水利水电工程泄水和排漂的弧形组合闸门,由门叶顶部带有开口的弧形闸门和铰接在弧形闸门开口内的舌瓣门组成,在弧形闸门关闭挡水的情况下,可通过启闭舌瓣门排放坝前漂浮物.依托乌干达伊辛巴水电站引水发电系统金属结构工程弧形舌瓣门的制作拼装,对现有工艺进行改进,研制出一种舌瓣门加工装置,完成大尺寸舌瓣门平面加工和铰接装置装配方法.解决在常规设备条件下大型舌瓣门制作、拼装等关键工序的技术难题,为大型弧形舌瓣门的制作拼装工艺推广运用提供技术保证.
“卫星导航应用只受想象力的限制”,北斗系统提供全球服务一年多来,北斗全面进入全球应用阶段,各色应用层出不穷,世界也在共享北斗带来的中国服务与中国智慧.rn随着5G、人工智能、物联网、云计算等新兴技术发展,为卫星导航注入新的生机.“北斗+”“+北斗”的新应用模式与新生态不断涌现,而且与我们的生活越来越近,真正“飞入寻常百姓家”.
玻璃幕墙的隔热保温是玻璃幕墙性能评价的重要指标,从传热学角度分析玻璃幕墙的隔热保温技术与方法,通过降低辐射换热量,避免阳光直射与增大或减少通风量调整换热量的两个途径的研究提高玻璃幕墙隔热保温的效果.
随着中国经济和科技的不断发展,信息化、智能化技术的应用范围也越来越广泛,对各项事业的发展起到了很大的推动作用.与此同时,建筑行业的发展也十分迅速,电气工程作为建筑项目的重要组成部分,是维持各项基础功能正常运转的重要保障.经济的进步让中国人民的生活质量水平得到明显提升,人民对于美好生活的愿景越来越强烈,希望能够在更加安全且舒适的建筑中生活、工作与学习.将智能化与建筑电气工程结合在一起能够帮助人民实现这一愿景,结合了智能化技术的建筑电气工程其安全性大幅提升,在计算机的监控与管理下,能够及时地发现问题,减少事故
传统的商场综合体选址决策模型,考虑的数据不具备多样性、实时性,导致商场综合体的选址方案不是最优,通过引入移动通信数据并进行深入分析,研究全新的商场综合体选址高维度动态决策模型.通过设计决策模型指标选取架构,理清决策模型与指标体系的关系,利用移动通信大数据潜在的规律,预测人口流动性,高维度动态决策模型明确客户行为特征,设置决策变量,利用判断矩阵,构建面向商场综合体选址应用的最优决策机制.选取某一城市的现有商圈作为案例实证仿真验证载体,在所有测试参量不变的前提下,与3种传统决策模型进行多维比较,结果表明,基于
由于传统的遗传算法存在局部寻优精度不高,搜索时间较长,且容易存在局部最优的问题,在路径规划及其他方面的应用不是很广泛,因此提出了一种新的改进型的遗传算法,即在遗传算法的基础上加入模拟退火算法.该算法可以对交叉变异算子进行改进,使得该算法能够有效地避免陷入局部最优问题,搜索能力更强,同时根据模拟退火的算法得到新的种群,具有更强的自适应性,全局寻优能力更强,通过对改进遗传算法进行仿真研究的实验结果表明了该算法具有相对较好的优越性及可行性.
为实现电网组织结构的全局路径规划,提出基于深度神经网络的电网设备铭牌识别方法.按照主要网络体系的连接要求,设置调节电网编码器及电力卷积层结构,完成基于深度神经网络的电网架构匹配处理.在此基础上,实施铭牌字符预处理技术,结合候选字符的识别与排列标准,建立集中性的识别规则,实现基于深度神经网络电网设备铭牌识别方法的顺利应用.对比实验结果表明,与OpenCV识别手段相比,应用新型识别方法后,单位时间内累积的电子数据总量开始大幅下降,铭牌信息定位精准性也提升至90％以上,整个电网组织结构的全局路径规划问题得到有效
XMMT系统排歧的“约束”方法研究深度不足,排歧效果不理想,因此通过嵌入外挂函数改善其排歧效果,可以提高汉英机器翻译准确度.设计一种二元语义模式规则库,并于XMMT系统中嵌入了Semantic Value语义函数,计算待归约成分与二元语义模式库的匹配度进行排歧,使得优化后的系统排歧效果得到改善.在对2000组随机短语进行排歧时,词义排歧正确率为79.9％,结构排歧正确率为85.7％,比原系统分别提高了8.6％和3.9％.