论文研究多粒度文本情感分析 .pdf

作为经典Pawlak粗糙集模型的推广，基于论域上的等价关系，针对风险决策分类问题，多粒度粗糙集已有研究。其特点是在力争决策的期望损失（亦称决策的条件风险）最小的条件下，比较客观地确定对象分类区域的概率

排序方法是多粒度粗糙集研究的一个重要内容。分析了现有优势关系多粒度粗糙集排序方法的优缺点，对现有排序公式进行改进，使其构造的优势关系矩阵满足对称互补性，且能有效克服方法失效问题。同时，基于相对优势度的

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改论文总结了语音情感分析相关的研究,包括情感模型,语音情感数据集,数据预处理,数据特征提取,情感分类模型等等

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