本文關(guān)鍵詞：中文微影評(píng)文本情感傾向性識(shí)別技術(shù)研究

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【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及改變著人們的生活方式和情感表達(dá)方式,越來(lái)越多的人特別是青少年習(xí)慣于通過(guò)微博、論壇、社區(qū)等網(wǎng)絡(luò)載體表達(dá)自己的主觀情感,如喜歡、厭惡、高興、悲傷等等。在網(wǎng)絡(luò)中,包含主觀情感態(tài)度的文本數(shù)據(jù)巨大,且快速增長(zhǎng),大量具有潛在經(jīng)濟(jì)價(jià)值或社會(huì)價(jià)值的信息包含于這些文本中,例如分析產(chǎn)品評(píng)論,可以幫助商家改進(jìn)產(chǎn)品,拓寬銷(xiāo)路,增加經(jīng)濟(jì)效益；政府通過(guò)分析大眾對(duì)某一政策的評(píng)論可以了解民聲,更好地為人民服務(wù)。因此,高效的文本情感傾向性識(shí)別技術(shù)具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。 本文研究的最終目的是希望將文本情感傾向性識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于教師教學(xué)評(píng)價(jià)中,實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與教育兩個(gè)領(lǐng)域的結(jié)合,由于網(wǎng)絡(luò)中缺少專(zhuān)門(mén)評(píng)價(jià)教師教學(xué)技能、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)效果的網(wǎng)站,或者即使有,數(shù)據(jù)量也不夠大。因而難以收集關(guān)于教師評(píng)價(jià)方面的數(shù)據(jù)集。有鑒于此,本文以微影評(píng)為研究對(duì)象,研究微影評(píng)情感傾向性識(shí)別算法,并以教學(xué)視頻評(píng)論的情感傾向性識(shí)別作為示范應(yīng)用。 本文首先分析了國(guó)內(nèi)外文本情感傾向性的研究現(xiàn)狀,在微影評(píng)數(shù)據(jù)收集階段,采用針對(duì)特定影評(píng)網(wǎng)站設(shè)計(jì)的微影評(píng)自動(dòng)爬取程序,高效準(zhǔn)確地爬取微影評(píng)并保存為后續(xù)實(shí)驗(yàn)所需的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和格式。微影評(píng)文本是短文本類(lèi)型,文本特征稀疏且具有鑒別力的信息容易在特征提取時(shí)遺失,因此在文本特征提取與選擇階段運(yùn)用N-gram和主成分分析(PCA)技術(shù)。然后本文呈現(xiàn)了基于集成概率推理模型(Ens-PRM)的情感傾向性識(shí)別算法,該算法集合了PCA、隨機(jī)特征子空間劃分以及概率推理模型幾個(gè)元素,將多個(gè)弱分類(lèi)器集成為一個(gè)分類(lèi)性能較強(qiáng)的分類(lèi)器。本文基于微影評(píng)數(shù)據(jù)集,采用簡(jiǎn)單的基于詞典的算法、多項(xiàng)式貝葉斯算法和Ens-PRM進(jìn)行二值分類(lèi),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明Ens-PRM的分類(lèi)性能比較理想。
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1;G434

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1233567