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文本情感分析，又被称为意见挖掘，是对包含用户观点、喜好、情感等主观性文本进行挖掘、分析及判别的多学科交叉研究领域。这一领域涉及概率论、数据统计分析、计算机语言学、自然语言处理、机器学习、信息检索、本体
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针对用户评论中产品特征—观点对的提取及情感分析问题进行了研究。为了提高提取及分析的准确性，利用组块分析提取产品特征，从中寻找到频繁项集，并用逐点互信息量（PMI）对候选产品特征进行过滤，得到产品的特征
用于微博情感分析的可视化模型研究，钱鹰，叶云智，随着社交网络的飞速发展，以新浪微博为首的社交媒体受到越来越多用户的青睐。通过对大量微博数据进行处理和情感分析，以一图胜千
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基于机器学习的多视觉特征融合疲劳检测，孙忆晨，罗涛，疲劳检测对于降低交通事故发生率，保障出行安全，具有重要的意义。论文针对现有疲劳检测算法特征少，稳定性差及准确度低等弊端，
无参考图像质量评价（NRIQA）因其广泛的应用需求一直以来都是计算机视觉及其交叉领域的研究热点。回顾近十几年来基于机器学习的典型NRIQA模型，介绍图像质量评价的常用数据库、算法性能指标、NRIQA主
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如何提取有效的特征一直是情感研究的一个热点。结合脑电信号非线性方法中排列熵计算效率高、样本熵计算准确率高的优点，提出了等分符号化熵（ESE）算法，并试图验证这种新的特征在情感脑电分析中的有效性。该算法
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