基于文本语义的热点事件网络暴力分析方法

网络暴力识别与多维度分析对网络舆情态势感知和管控具有十分重要的意义,当前的网络暴力研究主要集中在用户负面情感分析、舆情危机治理及外部网络生态优化等方面,缺乏对网络暴力的定量分析研究,无法在复杂的网络环境中及时感知网络暴力发展态势和组成结构。通过分析网络暴力在文本中的存在形式和结构特征,提出了一种基于文本语义的网络暴力分析方法(text semantic based approach for cyber violence analysis,TSCA)。该方法首先运用互信息理论创建暴力领域情感词典,根据暴力领域情感词典和语义环境从评论语料库中生成负面情感词组集;然后,通过卡方检验对负面情感词组集进行暴力特征筛选,生词暴力词组集;最后,从文本和用户角度对网络暴力进行定量计算和多维度分析。在真实的网络热点事件评论文本数据集上与其他方法进行了对比,实验结果表明:该方法达到了良好的网络暴力特征识别效果。

智能化的未来:新计算与新发展

近年来,以深度学习为开路先锋的人工智能技术从学术与特殊领域,广泛进入实际应用领域。人工智能再次"复兴","智能"成为了社会最流行的词汇之一。虽然人类在智能理论原理上并没有实质性突破,但信息技术应用的智能化在近十余年中无疑取得了惊人的成就,而且仍在继续突飞猛进,对人类社会的发展产生了颠覆性影响。这主要有两个方面原因:一方面是信息技术本质上是智能技术,并不取决于人类是否掌握了智能理论原理;另一方面是集成电路的发展让人类获得了空前的"暴力计算"能力,可以在业已存在的理论原理之上获得过去无法想象的效果。从人类整体生存层面来看,意识性的智能化信息技术正在实质性地改变人类的基本生存状态。

二项分布参数p置信区间评估算法分析

二项分布是各种试验中经常遇到的一种分布类型,当前有很多参数评估方法,但是包括工程标准在内的很多方法性能并不是很优。根据二项分布离散性的特点提出了一种二项分布参数p置信区间评估的暴力算法。算法对二项分布参数p进行精细步长的遍历,在每一个参数值点根据置信水平对置信区间进行修正,遍历完所有的参数即可得到所需的置信区间。给出置信区间的3项评价指标,通过和其他置信区间评估方法的对比分析可知,算法正确、有效。