情感极性转移现象研究及应用.docx
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情感极性转移现象研究及应用.docx
情感极性转移现象研究及应用摘要情感极性转移现象是指一个对象从正向情感转移到负向情感,或从负向情感转移到正向情感的现象。此现象在人们的日常生活中时有发生,也成为了情感计算和情感分析领域中的研究热点。本文从情感极性转移的基本概念入手,探讨了情感极性转移现象的成因和影响因素,并介绍了情感极性转移现象在情感计算与情感分析领域的应用。关键词:情感极性转移;成因;影响因素;情感计算;情感分析一、概述情感极性转移现象(EmotionalPolarityShift)是指情感在时间和空间上的变化,其中情感的极性方向发生了变
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文本情感分类中的极性转移问题研究的中期报告一、问题阐述情感分类是文本分析中一个重要的任务,它不仅能够对情感分析领域起到帮助作用,还可以为许多应用例如网络监控、用户评论分析、产品评价等提供有用的信息。处理情感分类的文本数据时,一个常见的问题是极性转移,即在同一个文本段落中出现多个情感的情况。因此,本文将对文本情感分类中极性转移问题进行研究。二、研究目的本研究旨在探索文本情感分类中的极性转移问题,并提出有效的方法以提高情感分类的准确性和效率。具体研究目的如下:1.分析文本情感分类中的极性转移现象,探究其出现原
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文本情感分类中的极性转移问题研究的开题报告一、选题背景和意义随着社交媒体的普及和文本数据的爆炸式增长,文本情感分类的研究正在受到越来越多的关注。文本情感分类是指将文本内容划分为积极、中性或消极等情感类别的任务。在情感分类任务中,极性转移问题是一个重要且常见的问题。指的是当文本从一个情感状态转移到另一个情感状态时,分类模型能否准确地捕捉到这种变化。例如,一个评论在开始时可能是积极的,但在接下来的句子中可能会出现负面的表达,分类模型需要正确地捕捉到这个转移。因此,研究情感分类中的极性转移问题,对于提高情感分类
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基于特征极性传递的跨领域情感分类方法研究基于特征极性传递的跨领域情感分类方法研究摘要:情感分类作为自然语言处理中的重要任务之一,具有广泛的应用前景。然而,由于不同领域之间的差异性,跨领域情感分类仍然是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题,本文提出了一种基于特征极性传递的跨领域情感分类方法。该方法首先通过半监督学习将源领域目标词的情感极性传递到目标领域,然后使用传递后的极性信息进行目标领域情感分类。实验结果表明,与传统的跨领域情感分类方法相比,本文提出的方法在准确性和稳定性方面都有显著的提升。关键词:情感