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21.
基于情感倾向识别的汽车评论挖掘系统构建 总被引：2，自引：0，他引：2
文本情感识别是一个具有广泛应用前景的研究领域,它在信息检索、文本过滤、产品在线跟踪评价、民情民意调查分析、智能教学系统中都有着广泛应用。而汽车情感识别正在成为人们日益关注的研究热点。本文利用文本分类技术,采用分步骤分模型的设计方法,构建出汽车情感倾向识别系统,通过对汽车评论进行挖掘和分析,识别其情感倾向和演化规律,并以可视化的界面将结果展现给用户,从而向汽车生产商提供反馈信息,同时可以为汽车消费者提供购车指导。另外本文还就汽车语料库的建立,分类模型的构建以及本系统构建过程中的一些关键问题进行了分析和探讨。 相似文献
22.
首先对共词分析法中存在的问题进行了分析,指出解决共词分词法中存在问题的关键在于将专家知识集成到共词分词法中;为实现共词分词过程中专家知识的集成,提出一种基于语义的共词分析法,该方法利用主题图来描述专家知识,以该主题图为指导进行共词分析,能有效克服共词分词中存在的问题;最后,本文以人际情报网络这一研究领域作为实现对象,验证了该方法的科学性和可行性。 相似文献
24.
[目的/意义]突发事件的快速蔓延与恶化使得应急管理部门需实时评估突发事件的严重性,并建立科学的预警机制。微博等社交媒体平台为突发事件的实时研判提供了丰富的线索。[方法/过程]从网民作用、网媒作用、事态扩散、态度倾向、网民情感等维度构建突发事件严重性评估指标,提出突发事件严重性指标的影响倾向分析及特征比较方法。以2018年“8?24乐清女孩乘车遇害案”“5?6郑州空姐打车遇害案”“8·27昆山持刀砍人案”和2017年“携程亲子园虐童事件”这4个社会安全事件的1107308条微博数据为例,通过突发事件严重性指标的影响倾向分析,划分突发事件严重性等级,建立突发事件预警机制。[结果/结论]研究结果建立了突发事件的量化分级标准,为政府及时采取应急管理措施提供方法指引与数据支持。 相似文献
25.
[目的/意义]突发事件情境下,及时有效地回应舆论关切成为舆情管理中的重要议题,梳理总结突发事件舆情观点研究现状与发展趋势有助于该领域研究开展与实践指导。[研究设计/方法]采集国内外有关突发事件舆情观点的科学文献,从信息分析过程角度出发,分为舆情观点识别、舆情观点组织和舆情观点分析三个方面进行综述。[结论/发现]随着知识图谱等技术优化与应用的不断推进,舆情观点研究可从识别细粒化、组织结构化、分析系统化等方面加以深化,在构建层次化舆情观点信息组织架构及图谱原型的基础上,建立系统化舆情观点多维演化分析框架与应用范式。[创新/价值]从信息分析过程的角度对突发事件舆情观点研究进行总结评述,为突发事件情境下舆情观点与知识图谱的深入融合应用提供参考。 相似文献
26.
数字图像的语义描述与标注是解决图像检索中语义鸿沟问题的关键。由于缺乏面向领域的有效的数字图像描述方法规范,基于图像底层视觉特征的机器标注和基于专家知识的人为标注的标注结果都存在标注信息质量不高和结果不统一的问题。针对这一现实问题,本文基于图像元数据和信息需求理论,针对敦煌壁画数字图像这一特定文化遗产领域,提出了语义描述框架和领域主题词表相结合的数字图像内容语义描述方法,详细阐述了语义层次及其相互关系。同时,从图像语义描述粒度的角度讨论了语义粒度大小对标注成本的影响,以及该语义描述框架的可移植性问题。图4。表5。参考文献25。 相似文献
27.
医院隐性知识是医院保持其核心竞争力的关键,因此,加强医院隐性知识管理对医院的生存、发展具有重要意义。本文试图规避以往从行为学角度对医院隐性知识进行管理的一些障碍,侧重于加强医院隐性知识的共享与利用,有针对性地提出组建医学专家虚拟团队会诊和构建案例库两种方式,以期为医院隐性知识的管理提供一个新的视角。 相似文献
28.
29.
为完善和优化共词分析方法,本文从共词分析过程中概念术语的词源选择、高频词的选定、术语相关性计算以及多元统计分析四个方面系统地总结共词分析存在的局限性。在词源选择方面,论述不同类型的文献分析单元、术语的规范化以及术语表征差异性对共词分析的影响;在高频词选定方面,分析国内外相关研究在设定高频词阈值、考虑术语语义类型特征以及低频 相似文献
30.
[目的/意义] 社交媒介不仅提供了用户间知识交流的平台,而且形成了知识复用的渠道。一部分社交网络用户在信息传播、知识共享等方面都能够对其他用户产生影响,称之为“小众专家”。对“小众专家”群体的研究对于社交网络中信息传播具有促进作用。[方法/过程] 以MetaFilter数据集为例,利用用户社交网络活动数据,生成用户关系网络,结合网络分析与时序分析筛选“小众专家”,分析“小众专家”群体在不同语义环境下的“稳定-迁移”特征,并提出评测指标,进行验证分析。[结果/结论] 结果显示：只有极少部分“小众专家”能够在多种语义环境下保持稳定性,而大部分“小众专家”只能在单一语义环境中保持稳定性。 相似文献