桂林
- 作品数：8 被引量：91H指数：4
- 供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金深圳市基础研究计划项目广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程航空宇航科学技术更多>>
- 温度对复合材料-金属机械连接结构静强度影响研究
- 随着复合材料在航空航天领域的深入应用，不可避免的出现金属与复合材料连接结构，而螺栓连接因为其可靠性高，拆卸方便，可重复使用的特点在连接结构中广泛使用。在螺栓连接服役过程中，不可避免的出现高温工况，而温度对于复合材料的影响...
- 桂林
- 关键词：复合材料螺栓连接有限元分析
- 文献传递
- 跨语言细粒度情感分析技术研究
- 情感分析主要研究如何识别和分析文本中包含的主观性情感信息。在粗粒度的句子、文档级文本倾向性判断问题上,相关的技术日趋成熟。在此基础上,主观情感表达的细粒度分析,即情感的发出者和评价对象识别问题也逐渐成为了新的研究热点。基...
- 桂林
- 关键词：情感分析支持向量机
- 面向微博文本的情绪标注语料库构建被引量：17
- 2014年
- 文本情绪分析研究近年来发展迅速,但相关的中文情绪语料库,特别是面向微博文本的语料库构建尚不完善。为了对微博文本情绪表达特点进行分析以及对情绪分析算法性能进行评估,该文在对微博文本情绪表达特点进行深入观察和分析的基础上,设计了一套完整的情绪标注规范。遵循这一规范,首先对微博文本进行了微博级情绪标注,对微博是否包含情绪及有情绪微博所包含的情绪类别进行多标签标注。而后,对微博中的句子进行有无情绪及情绪类别进行标注,并标注了各情绪类别对应的强度。目前,已完成14 000条微博,45 431句子的情绪标注语料库构建。应用该语料库组织了NLP&CC2013中文微博情绪分析评测,有力地促进了微博情绪分析相关研究。
- 姚源林王树伟徐睿峰刘滨桂林陆勤王晓龙
- 关键词：语料库构建
- 面向理解的文本情感分析研究
- 伴随着互联网的飞速发展，用户使用网络的方式悄然转变。用户正在从单纯的信息获取者成为信息的发布者。这种转变使得大量带有个人情感的信息在网络中传播、发酵、聚集，并作用于真实社会。如何对网络中的情感信息进行分析和理解是自然语言...
- 桂林
- 关键词：文本情感分析自然语言处理语义表示
- 结合卷积神经网络和词语情感序列特征的中文情感分析被引量：49
- 2015年
- 目前基于词嵌入的卷积神经网络文本分类方法已经在情感分析研究中取得了很好的效果。此类方法主要使用基于上下文的词嵌入特征,但在词嵌入过程中通常并未考虑词语本身的情感极性,同时此类方法往往缺乏对大量人工构建情感词典等资源的有效利用。针对这些问题,该文提出了一种结合情感词典和卷积神经网络的情感分类方法,利用情感词典中的词条对文本中的词语进行抽象表示,在此基础上利用卷积神经网络提取抽象词语的序列特征,并用于情感极性分类。该文提出的相关方法在中文倾向性分析评测COAE2014数据集上取得了比目前主流的卷积神经网络以及朴素贝叶斯支持向量机更好的性能。
- 陈钊徐睿峰桂林陆勤
- 关键词：卷积神经网络情感分析
- 伺服壳体类产品智能制造自动化物料系统建设研究
- 随着智能制造和物联网理论的提出,当今世界已经进入了一个崭新的工业变革时期。航天产品由于其高可靠、高精度、高成本和结构复杂等固有特性,产品的制造水平一直在我国的高端制造领域中名列前茅。自进入21世纪以来,随着世界经济、政治...
- 桂林
- 关键词：信息管理系统
- 一种基于情绪表达与情绪认知分离的新型情绪词典被引量：9
- 2013年
- 目前的情绪词典通常对情绪词语进行情绪类别和强度的标注,但缺乏对词语的情绪表达和情绪认知结果进行区分的能力。同时,直接在词语条目上进行标注经常由于词语的语义歧义导致情绪标注结果存在歧义。该文在对个体情绪产生和迁移机制进行分析的基础上,建立了基于"刺激认知—反射表达"的文本情绪计算框架。并在此框架下对情绪相关词语的功能和特性进行分析,探索了一种新型情绪词典建设方法。首先,引入HowNet提供的词语语义信息,将同一词语转变为不同语义的多个词条进行标注减少情绪标注歧义。其次,将词语的情绪表达方式和情绪认知结果加以区分,分别标注从不同角度观测到的词条情绪类别和强度,同时对词语的情绪表达和情绪认知类型进行了细化分类。最终初步构建出一个具有清晰框架、丰富情绪信息和较低歧义的新型情绪词典。
- 徐睿峰邹承天郑燕珍徐军桂林刘滨王晓龙
- 关键词：情绪认知情绪表达词语语义
- 基于深度表示学习和高斯过程迁移学习的情感分析方法被引量：13
- 2017年
- 情感分析是自然语言处理领域的重要研究问题。现有方法往往难以克服样本偏置与领域依赖问题,严重制约了情感分析的发展和应用。为此,该文提出了一种基于深度表示学习和高斯过程知识迁移学习的情感分析方法。该方法首先利用深度神经网络获得文本样本的分布式表示,而后基于深度高斯过程,从辅助数据中迁移与测试集数据分布相符的高质量样例扩充训练数据集用于分类器训练,以此提高文本情感分类系统性能。在COAE2014文本情感分类数据集上进行的实验结果显示,该文提出的方法可以有效提高文本情感分类性能,同时可以有效缓解训练数据的样本偏置以及领域依赖问题的影响。
- 吴冬茵桂林陈钊徐睿峰
- 关键词：情感分析高斯过程
