检索结果-南通市图书馆

作者：和伟风北京邮电大学

学位级别：硕士

性格是一个人对现实的稳定的态度,以及与这种态度相应的、习惯化了的行为方式中表现出来的人格特征。人的性格对其生活有着巨大的影响,影响着其生活选择、喜好、健康。性格的自动预测有许多现实应用,近年来性格的自动预测也受到了广泛... 详细信息

性格是一个人对现实的稳定的态度,以及与这种态度相应的、习惯化了的行为方式中表现出来的人格特征。人的性格对其生活有着巨大的影响,影响着其生活选择、喜好、健康。性格的自动预测有许多现实应用,近年来性格的自动预测也受到了广泛的关注。国内性格自动预测领域存在两个主要问题:首先是当前性格自动预测领域所采用的性格模型多样且存在适用性问题;其次是性格研究过程中数据获取困难的问题。为解决上述两问题,本文在参考各个性格模型的基础上,利用基础的心理学知识,提出性格模型——情绪性格模型。此模型为四分类模型,建立在性格的情绪因素基础之上。情绪因素为基础性格因素,具有普遍适用性,且情绪可以通过第三方进行评价,并不需要很强的专业知识,如此可以解决上述两问题。为验证本文所提出的模型,收集了 247个受试者每人300条微博文本。根据模型,本文设计了新的文本向量化表示方法,基于情感词典对文本情绪进行评分得到情感值,将情感值作为文本的向量化表示。基于新的文本向量化方法,本文使用了决策树等几种经典机器学习算法进行性格预测,并与经典的文本向量化方法Word2Vec对比,结果显示,结合本文方法使用卷积神经网络进行预测准确率最高,达到92%,由此也证明了本文所提模型的合理性。在本文的最后,针对本文所提出的性格模型,选择了一个典型的应用场景——社交,提出性格匹配算法。根据经验,将两人交往过程中对彼此带来的影响通过生长函数模型进行表示,模拟两人进行交往,通过观测交往前后彼此情绪的变化情况得到性格匹配度。通过对8个人的数据进行模拟验证,结果符合人们的日常生活经验。

关键词：性格模型情感词典机器学习性格匹配

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基于OCC模型的文本情感识别方法的研究

基于OCC模型的文本情感识别方法的研究

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作者：庞娜太原理工大学

学位级别：硕士

文字是计算机进行情感识别的一种重要形态。今天计算机使用者所面对的主要是以文字形式表示的信息。传统上的文本分类往往关注于把文本映射到给定的主题,如体育、经济、政治等。然而,近年来对文本非主题分析的兴趣不断增加,其中就包括... 详细信息

文字是计算机进行情感识别的一种重要形态。今天计算机使用者所面对的主要是以文字形式表示的信息。传统上的文本分类往往关注于把文本映射到给定的主题,如体育、经济、政治等。然而,近年来对文本非主题分析的兴趣不断增加,其中就包括文本的情感分类。文本的情感分类即情感识别(textual emotion recognition)是指识别文本中隐藏的情感信息。它已成为人机对话和人机互动的关键部分。常用的文本情感识别方法主要包括以下几种:关键词识别(keywordspotting)、词汇关联(lexical affinity)、基于统计的自然语言处理方法(statistical natural language processing)以及使用常识库(commonsenseknowledge base)识别的方法等等。关键词识别和词汇关联的方法主要是根据句中不带歧义的关键词与情感词典中词汇的匹配结果来识别情感。基于统计的自然语言处理方法适合处理较大篇幅的文本,而且还要依赖于大量的训练数据。使用常识库的识别方法是根据大规模常识库中的知识来识别句子的情感。这些模型在一定程度上可以较准确地分析出文本中的情感,但仍存在一定的局限性,因为人类的情感呈现出特有的复杂性和多变性特征,现有文本情感的研究都只建立在心理学的基础上,没有完整的数学理论基础。且大多数模型利用情感关键词识别方法,既没有考虑当事人的性格对情感的影响,也没有考虑句子所表达事件之间的关系。本文构建了一个基于OCC情感认知识别模型的文本情感识别模型,该模型考虑了性格对情感的影响,同时,又很好的定义了事件之间的关系。在OCC模型定义的情感规则基础上,结合文本和常识库的特征定义了一系列文本情感产生规则,并针对性格模型对文本情感产生规则进行更新,得到符合不同用户性格特征的文本情感产生规则。为使所定义的情感产生规则易于由文本特征实现,本文结合自然语言处理(NLP,Natural LanguageProcessing)和常识库的特点对OCC模型的情感规则进行简化和修正。为将性格模型融入文本情感识别过程中,本文通过对大五人格模型的每一维进行分析针对其特点对基本情感产生规则进行修改,建立针对不同性格用户的情感产生规则。为进一步提高模型识别情感的准确率,减少误判,使用用增量学习(incremental learning)方法收集并训练用户的反馈信息。根据反馈信息,动态的对常识库和情感公式中的阈值进行不断的更新,得到了更完善的常识库和更合适的心情、情感阈值。为了验证模型的文本情感识别准确率,根据此模型实现了一个情感聊天程序,通过对比实验发现,该模型由于考虑了人的情感认知识别过程,对文本情感的识别效果要优于其他模型的识别效果。并且在融入性格因素后情感识别的准确率有很大的提高,加入自学习方式后通过不断的更新常识库和心情、情感激活阈值使得文本情感识别的准确率得到了进一步的提高。

关键词：文本情感识别性格模型 OCC模型常识库增量学习

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基于文本情感倾向性分析的用户态度识别研究

基于文本情感倾向性分析的用户态度识别研究

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作者：杨澍华中师范大学

学位级别：硕士

态度属于一类具有粗略定义的心理学和社会科学的概念。这一心理学因素介入到了人们对经历过的事情表达自己的倾向。这是一种基本的心理学的过程,不仅表现了人们对目前环境的认知、情感和行为的反应以及理解、应对目前环境的模式,同时,... 详细信息

态度属于一类具有粗略定义的心理学和社会科学的概念。这一心理学因素介入到了人们对经历过的事情表达自己的倾向。这是一种基本的心理学的过程,不仅表现了人们对目前环境的认知、情感和行为的反应以及理解、应对目前环境的模式,同时,也通过态度成分表达人们期望的或必要的生存环境。信息时代下,表达自己的态度已经是一种无时无刻不存在的交互形式,现今,人们所面对的主要都是以文字形式表示的信息,使用文本情感倾向性分析有助于达到识别用户的态度的目的。本文通过文本倾向性分析中的自然语言处理以及常识知识库识别方法,来准确的分析文本中的情感,从而达到识别用户态度的目的。本文首先从态度的心理学反应成分上对态度的内涵进行一个梳理,得出了态度的主要构成成分为情感成分和认知成分,其次分别从心理学角度和文本挖掘的角度对态度识别的方法展开综述。之后,本文结合认知评价理论中的特征定义了 16维的基本的情感产生规则,并依据FFM性格模型,对文本情感产生的向量进行修正,针对不同性格的用户产生不同的情感产生规则,通过结合激活效价模型构建了用户态度识别模型。该模型通过情感计算,分析出具体的情感以及情感强度值,通过其在连续情感维度的态度模型上的分布,确认用户的文本态度。为了验证文本态度的识别的准确率,根据模型实现了一个小型聊天讨论程序。因该模型区别于一般的情感分析,考虑了性格对离散情感的影响,是本文的主要创新点。通过对比实验,考虑到认知的识别过程,对文本态度识别的准确率要优于其他识别模型。本文对用户态度识别方法的研究,将态度这一心理成分具象化,有助于表现了人们对目前环境的认知、对事件的情感和行为的反应以及理解,对后续的情感分析的研究以及态度的研究提供的一个思路和方法。

关键词：态度文本情感倾向性分析性格模型认知评价理论知识库

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基于结构方程的图书馆焦虑研究

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技术与创新管理 2011年第6期32卷 670-672,676页

作者：陈雪莹徐福缘张勤上海理工大学管理学院上海200090 上海理工大学图书馆上海200093

为探讨影响图书馆焦虑的因素,提高图书馆资源利用率,帮助提升论文写作水平,采用结构方程模型技术,构建图书馆焦虑及其影响因素的因果关系。结果证实图书馆焦虑与性格有着密不可分的关系,其中自我知觉影响最大,其次是完美主义。

关键词：图书馆焦虑结构方程性格模型

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性格测评让估价人才的招聘更精准化——以笔者所在A评估公司的运用为例

性格测评让估价人才的招聘更精准化——以笔者所在A评估公司的运...

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2022中国房地产估价年会

作者：沈丽丽

性格在心理学上的定义是一个人对现实的态度以及与之相适应的习惯化的行为,它通过人对事物的倾向性态度、意志、活动、言语、外貌等方面表现出来。是"冰山"下面的隐藏部分。员工的性格与他们和客户的沟通能力、工作效率、团队协作能力... 详细信息

性格在心理学上的定义是一个人对现实的态度以及与之相适应的习惯化的行为,它通过人对事物的倾向性态度、意志、活动、言语、外貌等方面表现出来。是"冰山"下面的隐藏部分。员工的性格与他们和客户的沟通能力、工作效率、团队协作能力、创新创造能力等有着密切的联系,关乎着企业的生存与发展。近年来,由于房地产估价行业的快速发展,估价人才在招聘上遇到了很多困境,本文以性格测评在A评估公司的运用为例,浅谈让估价人才招聘更精准化的实践性新思路。

关键词：估价人才招聘性格测评 C8HR 性格模型精准招聘

来源： cnki会议评论

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