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  • 【专利】 面向情感语音识别的情感维度PAD预测方法

    作者:孙颖 ; 张雪英 ; 胡艳香 ; 王少玄 ; 李凤莲 年份:2018
    摘要:本发明涉及一种情感维度预测技术领域,具体是一种面向情感语音识别的情感维度PAD预测方法。解决了现有情感特征仅从信号处理的角度识别情感,而忽略情感连续性的问题,包括以下步骤,采集数据,对情感语音数据库进行PAD维度值的标注,确定样本训练集与测试集;特征选择,对情感语音数据库提取情感特征;通过对训练集的情感特征与人工标注PAD进行GRA关联度分析选择关联性大的主要情感特征;对主要情感特征进行PCA降维,得到最优特征;PAD维度预测,利用LSSVM回归模型,基于选择后的情感特征实现对情感维度P、A、D的预测;PAD维度情感识别,采用从心理学角度描述情感的、客观预测的连续情感维度PAD进行语音情感识别。本发明具有预测效果好、识别精度高优点。
  • 【专利】 一种基于情感轮模型的情感词典快速构建方法

    作者:冯冲 ; 王阳 年份:2018
    摘要:本发明涉及一种基于情感轮模型的情感词典快速构建方法,属于自然语言处理应用技术领域。首先对大规模语料进行规范化处理,使用CBOW模型训练出词向量,获得词语语义空间表示;再使用词向量和少量人工筛选进行情感种子词构建,得到情感种子词集;最后基于情感轮模型完成语义空间到情感空间的映射,构建词汇级情感词典资源。本发明通过设计更加准确的四维情感模型,克服了传统二维情感模型将句子倾向性绑定到词汇倾向性上导致评价不准确的缺点;本发明构建词汇级情感词典资源的过程仅需极少的人工干预,因此可以在不同语种上快速构建情感词典;本发明构建的词汇级情感词典资源在情感分析的多个任务中都取得很好的效果。
  • 【专利】 一种基于情感对的GIF动画情感识别方法

    作者:纪荣嵘 ; 曹冬林 ; 蔡政 年份:2016
    摘要:一种基于情感对的GIF动画情感识别方法,涉及动画情感识别。包括以下步骤:(1)训练情感对序列检测子;(2)训练中层表示到情感倾向的分类器。提出了基于GIF动画情感识别方法,相对于基于静态图片的情感识别方法更具有挑战性,并且解决了底层特征不匹配的问题和词与词之间关系扁平的问题。解决了GIF动画情感识别问题,相比目前的基于底层特征的情感识别方法,识别准确率更高。可以应用于微博情感识别领域。相对于基于静态图片的情感识别方法更具有挑战性,并且解决了底层特征不匹配的问题和词与词之间关系扁平的问题。
  • 【专利】 一种基于特定领域情感词的文档级情感分析方法

    作者:田刚 ; 王芳 ; 孙承爱 ; 李堂军 ; 任艳伟 年份:2018
    摘要:本发明提供了一种基于特定领域情感词的文档级情感分析方法,按如下顺序进行:收集文档数据集,使用Skip‑gram词向量模型训练原型单词的集合,得到每个原型单词对应的词向量,并利用注意力机制对词向量进行重组,捕获词向量中非连续词之间的关系;分别使用非对称卷积神经网络和基于注意力机制的双向门循环神经网络对词和句子进行合成,形成文档向量特征;利用Skip‑gram词向量模型的领域情感词典,生成情感特征向量;最后,利用线性结合层将文档向量特征和情感特征向量相结合,形成有利于文档分类的文档特征。情感分析被广泛应用于产品分析、商品推荐、股票价格趋势预测等,本发明提供的方法能准确、高效地对文档进行情感分析,具有很大的商业价值。
  • 【期刊】 基于改进情感词域识别的舆情情感分析研究

    刊名:电子技术与软件工程 作者:王宝成 ; 何新宇 关键词:舆情分析 ; 情感词识别 ; 语法分析 机构:北方工业大学计算机学院 ; 北方工业大学计算机学院 ; 北方工业大学电子信息学院信息与通信工程系 年份:2016
    摘要:网络作为人们发表其观点和看法的新载体早已成为一个重要的情感抒发与交流平台。对网络中人们所发表的文章、言论进行分析,其中不仅限于包括观点及情感分析,对于有效掌握舆论话题情报、研究网民心里以及预测话题走向就有着重要帮助。本文探讨了目前关于舆情文本情感分析技术现状,使用一种根据情感词识别的优化方法,利用情感词修饰域的判别同时结合语法分析,以提高对于文本情感倾向分析的准确性。
  • 【期刊】 用于涉军网络舆情情感分析的情感词典构建

    刊名:信息系统工程 作者:刘鑫磊 ; 张备 ; 沈建京 ; 刘静 关键词:网络舆情 ; 情感分析 ; 情感词典 机构:解放军信息工程大学 ; 解放军信息工程大学 年份:2016
    摘要:针对涉军网络舆情的特征,提出了用于涉军网络舆情分析的中文情感词典的构建方法,该词典应包括基础情感词典、涉军舆情领域专业情感词汇和新兴网络情感词汇三个模块。在合并现有通用情感词典生成基础情感词典基础上,进行涉军领域情感词汇和网络新兴情感词汇的选择,并针对这两种词汇形成特点和语料依赖强度的不同,分别选用SO-PMI算法和匹配方法对新得词汇的情感倾向进行计算。最后对所构建词典的有效性进行了分析验证。
  • 【期刊】 基于情感词典与LDA模型的股市文本情感分析

    刊名:电子测量技术 作者:延丰 ; 杜腾飞 ; 毛建华 ; 刘学锋 关键词:股票 ; 文本情感分析 ; 情感词典 ; LDA ; 支持向量机 ; K均值 机构:上海大学通信与信息工程学院 ; 上海大学通信与信息工程学院 年份:2017
    摘要:建立了一种基于股票情感词典与LDA分析股票文本情感倾向的模型。针对股票文本情感分析中情感词典不全面与句子分析片面的问题,构建较为全面的股票情感词典,同时以句子的倾向性、程度性与相关性三方面分析股票文本情感。引入针对股票的词语、程度性词语与转折性词语构建较为全面的情感词典;抽取预处理之后的股票文本句子的情感词;利用句子算法计算句子倾向、程度向量,并对句子向量利用支持向量机(SVM)和K均值算法分类;利用LDA(latent dirichlet allocation)对情感词计算文档--主题、文档--词语概率分布,以此概率分布获取句子的相关性;综合句子的倾向性、程度性、相关性计算句子情感;最后,通过句子情感获取股票文本的情感倾向比例。通过对百度新闻经济板块收集的股票文本进行实验并与其他算法比较,该模型对句子与文本分类准确率提高到82.78%与84.14%。
  • 【期刊】 PAD情感空间内人工情感建模及人机交互实验

    刊名:哈尔滨工业大学学报 作者:吴伟国 ; 李虹漫 关键词:PAD情感空间 ; 人工情感模型 ; 特征选择 ; 随机森林算法 ; 仿人头像机器人 ; 人-机器人交互 机构:哈尔滨工业大学机电工程学院 ; 哈尔滨工业大学机电工程学院 年份:2019
    摘要:针对未来仿人机器人与人类长期共存将会带来的机器人对人的心理影响以及个性化匹配问题,在PAD(Pleasure、Arousal、Dominance)三维情感空间内,建立一种更具普遍性的人工情感计算模型.人工情感模型总体框架分为外部事件检测及处理、情绪响应向量生成及修正和情绪离散化三部分.提出一种有效的外界刺激三维标注方法;建立可对外界刺激进行自主情绪响应的情感计算模型,并将性格和心情模型引入其中,实现个性化的情绪响应;提出一种情绪响应向量离散化方法,并在具体情绪种类的基础上建立情绪强度计算式;根据情感模型所产生的情绪种类及强度,建立机器人的表情合成及语音回答模型,在H&F robot-III型仿人头像机器人平台上进行人-机器人情感交互实验.语音对话和表情状态迁移实验结果表明:所建立的人工情感模型可针对外界刺激自主地产生个性化情绪响应,有效模拟人类情绪的变化过程.
  • 【期刊】 基于情感直方图特征的中文文本情感分类方法

    刊名:计算机工程与设计 作者:韩毅 ; 张涵 ; 李跃新 关键词:情感分类 ; 情感直方图特征 ; 文本分类 ; 神经网络 ; 随机森林 机构:安阳工学院计算机科学与信息工程学院 ; 安阳工学院计算机科学与信息工程学院 ; 华中科技大学国家数控系统工程技术研究中心 ; 湖北大学计算机工程与通信学院 年份:2018
    摘要:为解决传统的情感极性得分无法有效表达词汇的每一种极性及词汇之间关联关系的问题,提出一种基于情感直方图特征的情感分类方法,采用BP神经网络训练词性分类器,实现主观词汇与客观词汇的分类。对于主观词汇,在情感极性得分特征的基础上,引入图像处理领域的直方图特征,提取文本的情感直方图特征,充分描述不同文本的情感差异,采用随机森林学习方法构建情感特征分类器,实现情感分类。实验结果表明,提出方法在词性分类和情感分类方面优于传统的基于情感极性得分特征的情感分类方法。
  • 【期刊】 基于互联网文本情感分析的消费情感指数构建

    刊名:统计与信息论坛 作者:刘苗 ; 李蔚 ; 朱述政 ; 喻燕君 ; 刘扬 ; 纪宏 关键词:消费者信心 ; 消费情感指数 ; 情感分析 ; 深度学习 ; 网络舆论 机构:中央财经大学统计与数学学院 ; 中央财经大学统计与数学学院 ; 首都经济贸易大学统计学院 年份:2018
    摘要:消费者信心指数主要反映消费者对于经济发展、就业状况、物价水平、生活状况、购房和投资6方面的信心情况。从以上6个维度出发,基于百度搜索采集2011—2017年消费者信心相关新闻文本174 606条,利用情感分析、深度神经网络学习等方法得到新闻文本的情感倾向,并以此为基础提出并构建了消费情感指数,用于反映中国消费者的信心情况,并将结果与传统问卷调查得到的消费者信心指数进行对比,研究发现,消费情感指数与传统消费者信心指数走势具有较强相似性,相关性约为0.7,对消费短期趋势判断更灵敏,对传统指数及经济景气指数具有一定的先导作用,体现了消费情感指数的可靠性、时效性,从侧面反映了舆论对消费者信心的影响。
  • 【期刊】 基于情感词典和集成学习的情感极性分类方法

    刊名:《计算机应用》 作者:朱军 ; 刘嘉勇 ; 张腾飞 ; 邱利茂 关键词:情感极性分类 ; 机器学习 ; 情感词典 ; Word2Vec ; 朴素贝叶斯 机构:四川大学信息安全研究所 ; 四川大学信息安全研究所 年份:2018
    摘要:当前情感极性分析时使用机器学习方法进行褒贬分析需要完备的语料库,但对特定领域的语料库构建困难,而只使用情感词典的分类方法准确率低。针对以上缺点提出了一种改进的机器学习方法和情感词典结合的集成学习情感极性分类方法。首先,使用Word2Vec特征提取方法将每条评论表示成固定维度向量,使用常见的机器学习分类方法进行分类,找出效果最好的分类方法;然后使用基于情感词典的朴素贝叶斯分类方法进行情感极性分类。最后将基于情感词典和集成学习的方法相结合,使用谭松波公开的数据集酒店评论数据进行实验。理论分析和实验表明,使用Word2Vec作为特征提取方法的支持向量机(SVM)分类方法结合基于情感词典的朴素贝叶斯分类方法的集成学习方法可以将积极类的准确率和宏平均分别提高6.9个百分点和3个百分点,将消极类的召回率和宏平均分别提高8.8个百分点和5.1个百分点,有效提升了情感极性分类效果。
  • 【期刊】 基于情感时序距离和转折同化的文本情感分类

    刊名:计算机工程与应用 作者:郑诚 ; 谈小雨 ; 于秀开 ; 曹杨 关键词:文本情感分类 ; 支持向量机 ; 情感距离 ; 转折同化 机构:安徽大学计算机科学与技术学院 ; 安徽大学计算机科学与技术学院 年份:2018
    摘要:考虑到中文评价文本的整体情感倾向性与其表达的情感顺序有很大关系,且在具有情感倾向的中文文本中,越是靠近文本最后所表达的情感倾向,对于整个文本的情感分类影响越大。因此对于情感倾向表达不明显或者表达不单一的短文本,通过考虑文本中情感节点出现的顺序以及情感转折同化来对文本进行情感分类。在来自某购物网站爬取的中评评价文本数据集上的实验结果显示,提出的分类方法明显高于单纯基于词特征的支持向量机(SVM)分类器。
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