基于SVM的微博情感分类系统研究与实现,彭陶,双锴,当今社会是互联网快速发展的时代,越来越多的社交软件和平台出现,人们能方便快捷的从这些平台获取信息以及发表自己的观点。微博
针对语音情感的动态特性,利用动态递归Elman神经网络实现语音情感识别系统。通过连接记忆上时刻状态与当前网络一并输入,实现Elman网络模型的状态反馈。基于此设计了语音情感识别系统,该系统能在后台修改
情感分析是自然语言处理(NLP)领域的一部分,其目的是通过分析一些主观文本来挖掘情感倾向的过程。 随着单词向量的发展,深度学习在自然语言处理中Swift发展。 因此,基于深度学习的文本情感分析也得到了
基于深度学习的网络视频弹幕情感分类,王晓艳,刘晓鸿,近年来,视频网站发展越来越快,用户数量也越来越大,弹幕视频作为视频网站的一个新兴分支,在日本和我国异军突起。弹幕评论数据
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基于BERT的德语社交媒体文本情感分析,李澜,叶勇超,德语语法复杂,语序多变,造成其社交媒体文本情感分析难度较大,相关研究较少。为解决以上研究难点,本文分析了德语及其社交媒体文本��
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为了提高语音情感识别系统的识别准确率,在传统支持向量机(SVM)方法的基础上,提出了一种基于主成分分析法(PCA)的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开,针对混淆度大且不能再利用多级分类策
情感评价词典在情感分析中具有非常重要的作用,在新词频发的网络环境中,识别新的情感评价词,完善现有的情感词典是非常有必要的。使用基于模式的Bootstrapping方法,在微博语料中抽取情感评价词。实验