论文研究 基于OC SVM的新情感词识别.pdf

为了有效识别商品虚假评论，提出一种基于情感极性与SMOTE过采样的虚假评论识别方法。首先，根据在线虚假评论的特点，构建一个多维虚假评论特征模型；其次，在情感极性算法中增加了情感极性均值和情感极性标准差

为克服由传统语音情感识别模型的缺陷导致的识别正确率不高的问题，将过程神经元网络引入到语音情感识别中来。通过提取基频、振幅、音质特征参数作为语音情感特征参数，利用小波分析去噪，主成分分析（PCA）消除冗

基于词向量训练的语义关键词提取研究，李擎，范春晓，关键词抽取通过从文本中将与文章意义相关的词抽取出来从而简要的总结文本的主要内容。关键词抽取技术在信息冗余的互联网时代变得

对人工情感研究现状及其相关应用进行了较为详细的分析与综述，对研究难点及未来的发展趋势也进行了较为详细的分析。

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基于微博话题的情感分析模型的研究，何志强，时亿杰，中文微博情感分析旨在提取网民对于热点时事的看法和倾向，随着国内微博平台的发展，中文微博情感分析的现实意义变得愈发重要。随

支持向量机参数对支持向量机的性能有着重要影响，参数选择问题是支持向量机的重要研究内容。针对此问题，提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。实验结果表明，经粒子群优化算法优化的支持向量机回归

针对经验模态分解在对脑电数据进行处理时存在的端点效应问题，提出了一种新的端点效应抑制方法。该方法将支持向量机和数据加窗进行结合对原始信号进行处理。该方法包括三个步骤：采用支持向量机对原始信号两端分别延

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