基于语义理解的文本情感分类方法研究

文本情感分类方法在信息过滤、信息安全、信息推荐中都有广泛的应用。提出一种基于语义理解的文本情感分类方法,在情感词识别中引入了情感义原,通过赋予概念情感语义,重新定义概念的情感相似度,得到词语情感语义值。分析语义层副词的出现规律及其对文本倾向性判定的影响,实现了基于语义理解的文本情感分类。实验表明,该方法能有效地判定文本情感倾向性。

基于语义准则函数的中文评论性文本极性聚类算法研究

通常用于评论性文本极性挖掘的方法是采用有监督的学习算法完成的,但有监督的学习算法需要大量人工标注的训练集,而且其在处理文本集时还会面临维数灾难、稀疏向量、高时空复杂度、低召回率和精确率等问题而无法用于海量的文本极性分类任务。经典的K-means均值聚类算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一,其具有诸多的优良特性和不足。针对上述情况,本文将语义引入经典K-means均值聚类算法中,构造了专门针对中文评论文本极性判断的极性词语义词典,提出了一种基于语义准则函数的K-means均值聚类算法。这项研究是运用基于语义的聚类方法对汉语主观性文本处理的一次探索。实验结果显示总平均召回率达到了80.70%,总平均精确率达到了67.75%,说明该算法是可行和有效的。

基于μC/OS-Ⅱ焊接系统任务的定义与分析

将嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ移植到LPC2119微处理器,实现嵌入式操作系统管理的数字化焊接系统,并对配置参数进行优化,将逆变电源系统中的软件工作以任务的形式进行划分,并分配任务的优先级,任务越重要,赋予的优先级应越高,系统总是运行就绪任务中优先级别最高的任务;为了避免多个任务同时对系统中的同一个共享资源进行访问,系统引入了ADCSem和LCDSem两个信号量,任何任务只有获得了该信号量后才能使用该资源;消息邮箱是系统的一种通信方式,通过传递消息,实现了多任务之间的信息交流。

一类非光滑Chua's电路的同步控制

本文研究两个带x|x|非线性项的Chua's电路的全局指数同步和全局同步的控制问题.证明这两个系统在未加控制时不可能同步,但设计不同的控制器可以实现这两个系统的全局指数同步和全局同步.

词语情感倾向性识别

中文倾向性研究是针对文本内容获得有用的倾向性信息和知识,它已经成为自然语言处理的研究热点.本文首先分析了国内外关于倾向性的研究现状,然后重点介绍了情感词识别和情感词极性判别的方法和技术.同时在对现有的情感词极性判别技术的基础上,提出了一种基于改进的HowNet处理情感词极性判别的方法.实验结果表明,本方法在词语级上达到了较好的效果.

率失真理论及在H.264/AVC中的应用

率失真理论主要是研究在限定失真条件下能够恢复信源符号所需的最小信息率.本文首先分析视频图像编码中的率失真思想,接着具体分析目前最先进的视频编码标准H.264/AVC中是如何利用率失真理论来指导编码以获得较高的编码性能的,并具体分析率失真优化理论在运动估计和宏块编码模式选择中的具体应用,最后给出了H.264/AVC验证模型JM12.2中的宏块编码的率失真优化算法的实现流程.