情感分析技術(shù)在研究生評(píng)教文本中的應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2021-10-14 19:04
教學(xué)評(píng)價(jià)情感特征不明顯,復(fù)雜句式使用較多,而傳統(tǒng)的情感分析方法往往忽略對(duì)復(fù)雜句式的分析。針對(duì)評(píng)教文本上述特點(diǎn),提出一種基于情感詞典的情感分析方法,該方法基于評(píng)教領(lǐng)域情感詞典,融合復(fù)雜句式特征,定量計(jì)算文本的情感強(qiáng)度。將該方法應(yīng)用于南京理工大學(xué)研究生綜合管理信息系統(tǒng)中的評(píng)教文本,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法有效地解決了評(píng)教文本的情感分類問題,具有較強(qiáng)的實(shí)用性。
【文章來源】:計(jì)算機(jī)時(shí)代. 2019,(01)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2 情感分析算法與建議抽取
2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.1.1 數(shù)據(jù)清洗
2.1.2 文本分詞
2.1.3 評(píng)教領(lǐng)域情感詞典構(gòu)建
2.2 情感分析算法
2.2.1 特征選擇
2.2.2 情感分析
2.3 建議提取
3 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于語言模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本情感分析[J]. 陳軍清,張毓. 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版). 2018(07)
[2]基于不同分詞模式的文本分類研究[J]. 孔希希,廖述魁,程兵. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2018(01)
[3]基于CP-CNN的中文短文本分類研究[J]. 余本功,張連彬. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(04)
[4]教育部:更好發(fā)揮課程學(xué)習(xí)在研究生培養(yǎng)中的作用[J]. 中國大學(xué)生就業(yè). 2015(05)
[5]文本情感分析[J]. 趙妍妍,秦兵,劉挺. 軟件學(xué)報(bào). 2010(08)
[6]程度副詞的特點(diǎn)范圍與分類[J]. 藺璜,郭姝慧. 山西大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版). 2003(02)
本文編號(hào):3436682
【文章來源】:計(jì)算機(jī)時(shí)代. 2019,(01)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2 情感分析算法與建議抽取
2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.1.1 數(shù)據(jù)清洗
2.1.2 文本分詞
2.1.3 評(píng)教領(lǐng)域情感詞典構(gòu)建
2.2 情感分析算法
2.2.1 特征選擇
2.2.2 情感分析
2.3 建議提取
3 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于語言模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本情感分析[J]. 陳軍清,張毓. 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版). 2018(07)
[2]基于不同分詞模式的文本分類研究[J]. 孔希希,廖述魁,程兵. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2018(01)
[3]基于CP-CNN的中文短文本分類研究[J]. 余本功,張連彬. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(04)
[4]教育部:更好發(fā)揮課程學(xué)習(xí)在研究生培養(yǎng)中的作用[J]. 中國大學(xué)生就業(yè). 2015(05)
[5]文本情感分析[J]. 趙妍妍,秦兵,劉挺. 軟件學(xué)報(bào). 2010(08)
[6]程度副詞的特點(diǎn)范圍與分類[J]. 藺璜,郭姝慧. 山西大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版). 2003(02)
本文編號(hào):3436682
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