刘贤友
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：中国科学院合肥智能机械研究所更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划安徽省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于增量AHP的学习资源多标签标注研究被引量：1
- 2015年
- 学习资源标注是我们根据需要知识准确获取相关学习资源的基础。然而目前大多数资源标注方法仅局限于单标签以及缺乏关联度信息,给用户精确获取学习资源带来困难。为解决此问题,本文提出一种基于增量AHP的学习资源多标签标注方法,首先根据标签-资源信息构建学习资源多标签标注模型,然后利用层次分析法定性与定量分析相结合的特点进行关联程度值处理,选取出与学习资源相关程度最大的若干个标签作为标注标签,从而支持用户方便获得与学习资源相关的知识点以及关联程度值。此外,针对初始成对比较矩阵随时间变化导致更新的情况,本文对传统AHP算法进行改进,提出增量AHP算法实现学习资源关联程度值更新。实验结果表明本文提出的方法具有良好的实用价值。
- 吴雷刘贤友孙丙宇
- 基于隐含语义索引的文本情感序列回归方法
- 2014年
- 传统上,文本情感分析技术仅限于情感分类,即仅局限于简单的将评论分为正面或负面两类.而在实际中,有时更需要将评论进行分级,比如把商品划分为"好"、"中"、"差"、"极差"等若干个级别,以便更准确表达评论者的情感;现有的情感分类方法无法解决评论分级问题.为此,提出了基于潜在语义索引的评论文本情感序列回归方法,首先采用潜在语义索引对评论文本进行特征变换,并在此基础上采用核判别学习序列回归方法进行序列回归,实现对评论文本的情感分级.通过在Movie Reviews数据库的实验,验证了提出方法的有效性.
- 刘贤友孙丙宇李文波汪超永
- 关键词：情感分析隐含语义索引
- 面向电子商务的评论文本情感分析研究
- 评论文本情感分析一般是指通过基于语义或者机器学习的方法对评论文本挖掘和分析并从中获取能够表达消费者评论态度的一些主观信息，如立场、建议、情绪等，在完成这些工作的之后对评论文本的情感倾向进行计算，并给出判断。近年来随着电子...
- 刘贤友
- 关键词：电子商务情感分析隐含语义索引
- 文献传递
