您的位置： 专家智库 > >

马凤闸

作品数：3 被引量：6H指数：1
供职机构：大连理工大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：文化科学社会学经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇专利

领域

  • 1篇经济管理
  • 1篇社会学
  • 1篇文化科学

主题

  • 1篇信息处理
  • 1篇信息处理技术
  • 1篇信息设计
  • 1篇语义
  • 1篇语义迁移
  • 1篇平面布局
  • 1篇情感
  • 1篇情感分类
  • 1篇中文
  • 1篇主题
  • 1篇主题图
  • 1篇聚类
  • 1篇计算机
  • 1篇计算机信息
  • 1篇计算机信息处...
  • 1篇计算机信息处...
  • 1篇层次信息
  • 1篇处理技术

机构

  • 3篇大连理工大学

作者

  • 3篇马凤闸
  • 2篇吴江宁
  • 1篇王桂才
  • 1篇宣照国
  • 1篇杨光飞

传媒

  • 1篇情报学报

年份

  • 2篇2012
  • 1篇2010
共 3 条 记 录，以下是 1-3
全选 清除 导出
排序方式：
基于迁移学习的中文评论情感分类方法研究
网络的快速发展极大地改变了人们表达自己观点与意见的途径和方式。尤其是随着电子商务的发展,包含消费者对产品或服务的主观态度的评论信息越来越多地出现在各种网站中,这些评论对消费者和生产厂商来说包含了很多重要的信息,其商业价值...
马凤闸
关键词：情感分类语义迁移
文献传递
基于双重选择策略的跨领域情感倾向性分析被引量：5
2012年
情感倾向性分析旨在识别评论中隐含的情感信息，在产品声誉分析、舆情监控、个性推荐等方面具有广阔的应用前景。在评测消费者对新发布产品的态度时，本产品领域中可供参考的已分类评论数据往往较少，而其他相关领域可能存在大量的已分类的评论数据，利用其他产品已标注的评论数据对新产品进行情感倾向性分析，属于跨领域的情感分类问题。针对这一问题，本文引入迁移学习机制，将经典迁移学习TrAdaBoost算法的样本迁移机制应用于情感倾向性分析，并针对积极类和消极类分类精度不均衡问题提出了改进策略，首先根据评论样本权重进行第一次选择，其次结合分类置信度对评论样本进行第二次选择。实验结果表明，在整体分类精度有所提高的前提下，改进算法的优势在于均衡了积极类和消极类的分类精度，使得分类结果更具实际参考价值。
马凤闸吴江宁杨光飞
对聚类分析结果进行可视化的方法
本发明涉及一种对聚类分析结果进行可视化的方法，属于计算机信息处理技术领域。该方法利用聚类分析结果的特点和数据信息对象间的语义相似关系，根据聚类分析结果中的类间、类成员间、以及类与成员间的信息设计平面布局方法，并根据平面布...
吴江宁王桂才马凤闸宣照国
文献传递
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0