一种含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法

基准词是具有明确褒贬义倾向的词汇,基准词的选择对词汇倾向性判别的准确率有影响.现有的基准词选择方法主要关注的是基准词的频率、类别区分度和上下文敏感性,忽略了基准词的褒贬强度,这导致了词汇乃至更大粒度的语言单元的语义信息遗失.本文提出了一种含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法,首先对情感词进行语义相似性计算和聚类,然后进行倾向性计算和分类,由此得到包含语义及强度信息的基准词集,该基准词集可用于词汇褒贬性及褒贬强度的判别.我们分别使用通用搜索引擎和领域搜索引擎对该方法进行了验证,实验结果表明,领域搜索引擎下的词汇褒贬性及正负性词的褒贬强度判别准确率分别可以达到84.00%、80.49%和76.47%.     

基于Word2vec的情感分析在品牌认知中的应用研究

[目的/意义]通过基于Word2vec的文本情感分析技术对某显示器品牌的产品与服务的在线评论进行分析,研究消费者的品牌认知和品牌口碑,为管理者建立更科学的品牌管理体系提供有针对性的建议。[方法/过程]首先利用自然语言处理技术,对评论语料库进行预处理,结合深度学习的Word2vec词向量技术构建产品特征词和情感词词库,进一步构造情感概念对进行情感评分,并将其用于分析品牌产品特定特征的用户情感。[结果/结论]通过Word2vec构建的情感词典相较于传统方法（例如一般的情绪词表）进行情感分析,在情感分析的准确率上有所提高,再结合有效的情感概念对构造与情感评分,可以有效地理解用户的品牌认知。     

基于词频分析和共词聚类的我国生态文明建设研究文献可视化分析

运用SATI和R语言统计软件,对中国知网期刊库中收录的两年来与"生态文明建设"相关的学术论文进行词频分析和共词聚类,从中提取出当前生态文明建设领域的研究热点,通过绘制高频关键词聚类分析图、对应分析图和共现网络知识图谱,揭示该研究领域的内部联系及其特征,从而为国内的相关研究提供参考。     

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��[Purpose/significance] To construct a fine-grained sentiment analysis model for product reviews based on Word2Vec and CNN.[Method/process] This paper firstly applied Word2vec to build product feature vocabulary and noise vocabulary based on product reviews, secondly extracted the feature words from product reviews by the noise vocabulary, then classified the product reviews according to product features sentiment, finally realized product reviews clustering based on product features.[Result/conclusion] The model was trained and tested by the reviews of Huawei mobile phone on JingDong Mall,the results showed that the model could effectively realize fine-grained sentiment analysis of product reviews and find out users focus and satisfaction on product features.     

基于词频、词量、累积词频占比的共词分析词集范围选取方法研究

[目的/意义]提出一种基于词频、词量、累积词频占比三者变化关系的共词分析词集范围的确定方法,尝试对现有词集范围选取方法中仅凭经验判断和过度依赖词频为“1”的关键词的问题进行改进,为相关研究提供一种更加规范、科学、值得借鉴的做法。[方法/过程]该方法充分考虑词集实际分布规律和特点,将词或词组分类成高、中、低频,并选择高、中频词共同作为共词分析的对象。[结果/结论]通过在具体领域的实例验证以及与其他方法的对比,证明该方法可以有效地选择合适的词集范围,对今后相关研究具有一定借鉴意义。     

图片情感分析研究综述

[目的/意义]基于图片的情感分析已逐渐成为情感分析的潜在研究热点。本文回顾与总结了图片情感分析的历史与现状,有助于相关研究工作的推进。[研究设计/方法]从传统的视觉情感分析方法和深度学习两个方向对图片情感分析相关研究的技术方法进行梳理并评述。[结论/发现]随着图片情感分析粒度的细化,进一步的研究方向在于深度学习算法和标注方式的优化;同时,加快带有情感标签图片数据集的开放进程,可以更好地推动研究者在此领域研究的不断深入。[创新/价值]深入梳理了图片情感分析现阶段的研究重点与未来发展方向,为该领域进一步研究提供相关借鉴。     

More than Collection Development: Using Local Citation Analysis to Begin a Career in Business Librarianship

Abstract

This study shares the results of a citation analysis performed on the publications of the faculty of the College of Business at a large public university in the southern United States for the years 2014–2018. The study examined articles produced by the faculty over the last five years, as well as their cited references and citing articles, in an attempt to establish a list of core journals for business and uncover potential gaps in coverage. Implications for collection development are addressed, as are the benefits for early-career librarians or those unfamiliar with the publishing behaviors of a newly assigned subject discipline.     

五十多年前的一段回忆

从1964年的一张照片,回忆了1957年以后,我国图书馆界在"全国图书协调方案"的指引下,开展的一些协作、交流活动.     

More than solutions: Empowering students to think strategically and tactically

Courses: Communication Activism; Public Advocacy; Social Movements; Public Speaking; Persuasion; Argumentation; Public Sphere.

Objectives: This semester-long activity helps students implement a solutions–strategies–tactics framework into their advocacy work. More specifically, students learn to (1) designate, research, and assess the causes of significant social/political problems; (2) design long-term strategies and chronologically arrange step-by-step tactics to address those problems; (3) devise different kinds of messages for purposes of influencing public opinion/behavior, mobilizing collective action, organizing communities into political constituencies, and swaying decision makers; and (4) develop skills and competencies for becoming agents—rather than observers—of social change.     

融合语义关联挖掘的文本情感分析算法研究

面对网络中日益丰富的文本性情感信息资源,利用关联挖掘技术对其进行智能化的自动挖掘与分析,获取语义层面的用户情感知识,对于企业竞争策略的制定和竞争优势的保持具有重要的潜在价值。将关联挖掘技术融入文本情感分析之中,研究并设计一种融合语义关联挖掘的文本情感分析算法,实现语义层面的情感分析与用户情感知识挖掘。实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,显著提高了情感分析的准确率与效率以及关联挖掘的深度与广度。     

内容重于传递：图书馆不应回避的社会责任

国际图书馆界关于图书馆社会责任的研究、我国的图书馆社会职能说和图书馆职业使命论,分别含有政治的、意识形态意味,具有依据已有组织结构功能定位和面向自我的职业内省带来的缺陷。图书馆的社会责任,应是它为满足社会需求而采取的基于自身特质的主动作为。重视内容是图书馆的特质。这种特质赋予了图书馆知识信息传递的教育性,这种教育性是图书馆始终不渝的责任。     

停用词表对基于SVM的中文文本情感分类的影响

运用非结构化信息挖掘,对网络评论情感进行分析是一个非常重要的方法。本文基于Web客户评论情感文本,在情感文本预处理过程中使用四种不同的停用词表,采用两种不同的特征选择方法,选用著名的TF-IDF权重计算方法,使用基于RBF核函数的支持向量机方法的分类器实现了对携程网上采集的4000个酒店客户评论情感文本的分类研究。通过实验,分析了不同特征选择方和停用词表的使用对客户评论文本情感分类的影响,提出了基于情感文本分类的有效的停用词表。     

我国图书馆学研究热点及趋势：基于关键词共现和词频统计的可视化研究

为深入揭示我国图书馆学研究的阶段性变化,选取CSSCI作为数据源,采用词频和关键词共现方法对2006-2010年我国图书馆学研究主题进行可视化分析。结果发现,这一阶段我国图书馆学研究的热点主要包括数字图书馆、高校图书馆、信息资源、公共图书馆、信息服务等多个领域,机构知识库、云计算、质量控制、手机图书馆等领域将成为图书馆学研究未来发展趋势。总体上来讲,技术已成为我国图书馆学研究的主角。     

句子情感分析及其关键问题

情感分析关注具有情感倾向的评价性信息,具有广泛的应用。情感分析按照粒度的不同分为三种：词汇情感分析、句子情感分析和文档情感分析。文中对句子情感分析及其关键问题进行介绍,首先简要描述句子情感分析的任务,然后介绍句子情感分析中主客观句分类方法及两种主观句情感分类方法--基于情感词的方法和机器学习方法,最后对情感分析中的三个关键问题--词汇上下文极性判定、评价主题识别、意见持有者识别进行总结。     

基于产品特征词关系识别的评论倾向性合成方法

在线产品评论中通常包含多个产品特征,影响评论接收者对产品的总体判断.表征产品整体、组件和性能的产品特征词之间存在各种关系,这些关系影响评论接收者的信息处理和整合过程.现有的评论倾向性合成方法主要考虑的是词汇在文本中出现的位置、频率等因素,没有考虑到词汇之间的关系.本文提出了一种基于产品特征词关系识别的倾向性合成方法,首先在产品特征词、情感词和修饰词提取的基础上,将特征句表示为一个三元组,然后识别产品特征词之间的等同、等级和相关关系,构建产品特征词关系图,在此基础上由底至顶、由类内至类间完成文本倾向性合成.我们在手机评论集上对该方法进行了验证,实验结果表明,使用该方法得到的评论倾向性值与在线评分、人工标注倾向性值之间存在显著的正相关关系,相关系数分别为0.701和0.823.     

More than Monsters: Dark Fantasy,the Mystery-Thriller and Horror's Heterogeneous History

This article critically examines the golden age radio mystery-thriller genre in order to rectify the history of the horror genre and contribute to the history of radio horror. An excavation of the mystery-thriller's generic roots and an analysis of the program Dark Fantasy illustrate how this genre included, but was not limited to, horror. It offered a broad variety of narrative types that are not addressed in histories of the horror genre or radio horror. Such generic and narrative diversity suggests fruitful connections with radio's science fiction, noir, and mystery genres, and with fantastic television anthologies like The Twilight Zone.     

Why Teleworkers are More Satisfied with Their Jobs than are Office-Based Workers: When Less Contact is Beneficial

This study challenges assumptions regarding the value and necessity of frequent face-to-face workplace interaction by building upon a theoretical framework for the consequences of telecommuting. Using a multiple mediation approach and path analysis, the study examines the extent to which telework affects job satisfaction through the experiences of work–life conflict, stress due to meetings and interruptions, perceived organizational politics, and information exchange. Results reveal that high-intensity teleworkers (n=89) are more satisfied than office-based employees (n=103) and achieve significant benefits from their work arrangement, with work–life conflict most influential toward job satisfaction. The path model reveals more complex indirect paths linking telework and job satisfaction.     

基于文本情感分类的网络推手识别

网络推手识别研究在净化网络环境、监测网络舆论导向等领域有广阔的发展前景。采用文本情感倾向分析方法进行网络推手识别,通过分析信息发布者的情感倾向,统计正面情感信息与负面情感信息的比重,确定该信息发布者是否是网络推手。重点讨论信息抽取及情感分类相关技术的实现,并验证方法的可行性。