基于双语词典的微博多类情感分析方法

现有微博文本情感分析方法多面向单一语种语料,如:中文语料.但是,中英文搭配使用的表达习惯已逐渐成为个体意见表达的重要形式.本文提出一种基于双语词典的多类情感分析方法,通过构建双语多类情感词典对微博文本进行多分类语义倾向性分析,以便更准确有效捕捉群体意见,及时发现社会舆论倾向.通过与多数投票算法、支持向量机算法、基于余弦距离的K近邻分类算法相比,本文提出的基于双语词典的多类情感分析模型具有良好的分类效果,其在分类准确率、F1值等方面都有明显提高.

基于改进粗糙化粒子滤波的磁偶极子跟踪

针对一般非线性滤波方法对磁偶极子跟踪时存在精度不高和滤波发散的问题,提出了一种改进粗糙化粒子滤波算法进行求解.该算法基于欧拉离散化方法,将连续随机滤波方法引入粗糙化粒子滤波框架,计算出在K-L散度意义下的最优控制量,将其作为粗糙化均值,以克服粒子贫化问题.建立了磁偶极子目标跟踪的连续时间状态空间模型,并给出了算法具体实现,通过仿真实验,将该算法与目前采用的磁偶极子目标跟踪算法进行对比,结果表明所提出的算法精度较高,且性能稳定.