基于文本情感分析模型的心理健康智能评测系统设计

常用系统构建心理健康评测指标体系时,仅考虑了指标与心理健康的关联,忽略了指标与评测对象的相关性,导致系统预警心理问题的准确性较差。为此设计基于文本情感分析模型的心理健康智能评测系统,建立心理健康评测海量指标体系,通过相关性分析和主成分分析,筛选海量指标,确保剩余指标对评测对象具有显著影响,根据指标总排序权重,标记情感标签,得到序列文本数据,输入文本情感分析模型,预测心理健康等级。实验结果表明,设计系统相比常用系统,降低了心理亚健康、不健康报警的误报率和漏报率,心理问题报警更为准确。

面向酒店评论的情感分析模型

提出一种基于文本特征的专门面向酒店评论领域的情感分析模型,通过构建酒店评论领域专用情感词典,并结合酒店评论的句式特征、语法特点,解决了通用情感分析模型应用在酒店评论领域时,情感匹配不全面,情感值计算不精确等问题.本文实验结果表明,基于文本特征的情感分析模型能对酒店评论情感分析取得较好的分类效果.

基于大数据舆情的高校学生情感分析模型

文章拟开发的高等院校学生情感分析模型,将通过信息技术对在线互联网中的文本、图片等数据进行语义学解析,用于理解其中的态度、意见及情绪。通过对学生情感的解读,深度挖掘情绪变化下学生心理健康指数波动情况,构建完备的心理健康评价体系。

航天话题公众关注热点和情感分析

发展航天事业是国家重大规划之一,了解公众对航天事业的关注热点和态度对政府决策获得公众支持有重要意义。本文以知乎问答社区的回答为信息来源,使用LDA模型对文本主题进行进行抽取,并对各主题下公众情感倾向的演变进行实证分析。结果分析发现公众对于航天事业的相关主题的回答持较积极的态度。

用移动设备研究大学生情感变化:方法及其分析模型

情感研究历史悠久。西方近代在达尔文的影响下,跨学科情感研究成果丰富,研究方法和分析模型层出不穷。本文简要回顾了脸部表情研究法、诱发事件分析法与结果反推法、实验法以及人工智能、情感机器人与情感计算,并在此基础上探讨用移动设备研究情感变化的方法及其分析模型。志愿者每隔一小时用移动设备自录音录像,记录当下情感。前后有22位大学生、研究生志愿者参加。采录到的语料构成了由转写文字、语音流和视频流三类数据组成的多模态专门用途语料库。文章根据多模态语料库语言学原理勾画了语料处理的概念建模、数据建模和操作实施评估三阶段法,并对本方法的优劣加以讨论。

基于产品评论的消费者情感波动分析模型构建及实证研究

【目的】基于网络产品评论信息构建消费者的情感波动分析模型。【方法】该分析模型以文本挖掘技术理论为基础,运用产品评论挖掘技术和情感分析技术,在情感分析的同时充分考虑不同类型连词对句子情感倾向性的影响,并采用相应的权值计算方法。【结果】从京东和中关村在线抓取某款手机从2013年11月到2015年1月这段时间内产品评论信息并进行分析,验证了该模型的有效性。【局限】在分析消费者情感波动主要影响因素方面,该分析模型主要考虑相邻时间段内产品特征词个数的变化以及产品特征词在评论信息中出现次数的变化这两个维度,其他维度并未涉及。【结论】该模型有效地分析了消费者在一段时间内的情感波动趋势,以及产生情感波动的因素,能够为企业决策提供一定的参考。

基于LBS的个性化旅游线路推荐算法研究

LBS算法通过情感分析模型分析各旅游景点评论信息,分析用户的喜好,然后使用基于用户的协同过滤模型,配合用户和景点的地理信息,设计出一种旅游行程推荐算法,结合用户的喜好信息以及旅行模式,从而为旅行用户推荐满足其个人信息爱好的个性化的行程规划表。