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智能系统学报 2019年第1期14卷 158-164页

作者：苗北辰郭为安汪镭同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学中德学院上海201804

音乐生成是一种使用算法来生成音乐序列的研究。本文针对音乐样本特征提取以及自动作曲问题提出了一种基于音乐隐式特征和循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的多声部音乐生成算法。该方法通过使用栈式自编码器对多声部音乐... 详细信息

音乐生成是一种使用算法来生成音乐序列的研究。本文针对音乐样本特征提取以及自动作曲问题提出了一种基于音乐隐式特征和循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的多声部音乐生成算法。该方法通过使用栈式自编码器对多声部音乐序列每个时间步的音符隐式特征进行提取,结合长短期记忆循环神经网络(long short-term memory, LSTM),以序列预测的方式搭建了基于隐式特征的音乐生成模型。仿真结果表明,该音乐生成算法在使用相同风格的音乐数据训练后,得到的模型可以生成旋律与和弦匹配较好的多声部音乐数据。

关键词：音乐生成隐式特征提取循环神经网络栈式自编码器多声部音乐序列预测长短期记忆循环神经网络生成模型

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基于隐式产品特征的网络商品评论情感分析研究

基于隐式产品特征的网络商品评论情感分析研究

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作者：陶娅芝重庆邮电大学

学位级别：硕士

在大数据时代,商品评论已然成为了极具有价值的数据资源之一。对海量的商品评论信息进行挖掘是大数据分析中十分重要的内容。商品评论中蕴含着评论者对所评价对象的态度,对商品评论进行深度地挖掘能够发挥出巨大的商业价值和社会价值。... 详细信息

在大数据时代,商品评论已然成为了极具有价值的数据资源之一。对海量的商品评论信息进行挖掘是大数据分析中十分重要的内容。商品评论中蕴含着评论者对所评价对象的态度,对商品评论进行深度地挖掘能够发挥出巨大的商业价值和社会价值。为了得到更加科学和细化的决策依据,论文从产品特征细粒度出发,结合已有的研究基础和相关技术,研究了基于隐式产品特征的网络商品评论挖掘。主要工作为以下几点:1.针对中文领域的隐式产品特征识别,提出了一种采用复合规则的隐式产品特征识别方案。该方案将统计规则、依存句法和条件概率等规则结合到一起,充分考虑了句子中动词、名词、形容词蕴含的信息。采用手机评论数据对本文方案进行了检验,结果表明复合规则的采用,能更有效地发现评论中的隐式产品特征。2.对包含产品特征的主观评论句进行识别。通过将已有的情感词典和语料库中的形容词进行整合,扩充为一个新的情感词典。利用情感词典和句法分析工具,判断显式产品特征词与情感词是否在一定词距内共现并且存在依存关系来进行显式产品特征主观评论句的抽取。依据隐式句子中是否含有情感词对隐式产品特征主观评论句进行抽取。通过实验,证明了该方法的有效性。3.对主观评论句进行情感倾向分析,并按照产品特征簇对分析结果进行统计。论文提出了基于情感词典和多分类器集成的方法对主观评论句进行情感倾向判断。该方法利用基于情感词典的方法计算句子的情感倾向值,并将其作为依据从中选出部分句子作为已标注的训练数据集,避免了采用人工的方式来获取训练集。随后在自训练阶段中融入了集成学习的思想,在训练集上训练出两个有差异的分类器,综合两个分类结果对待分类的主观评论句进行褒贬义识别。本文提出的新方法能够有效地获取商品评论中产品特征的情感倾向,为客户提供更加详尽的决策依据。潜在的消费者可以根据挖掘结果做出更加科学和精准的购买决策,生产商也可以参照挖掘结果改进产品以满足消费者的需求。

关键词：评论挖掘隐式特征提取主观评论句情感分析自训练

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基于特征的中文在线评论观点挖掘系统的研究与实现

基于特征的中文在线评论观点挖掘系统的研究与实现

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作者：刘涛东南大学

学位级别：硕士

随着互联网的普及和电商平台的飞速发展,网络购物已逐渐成为一种重要的消费习惯。伴随着交易量的增长,产品的用户评论数量与日俱增。对用户来说,通过逐条浏览评论内容的方式获取产品的特征观点信息是不现实的,评论挖掘作为一种自动化的... 详细信息

随着互联网的普及和电商平台的飞速发展,网络购物已逐渐成为一种重要的消费习惯。伴随着交易量的增长,产品的用户评论数量与日俱增。对用户来说,通过逐条浏览评论内容的方式获取产品的特征观点信息是不现实的,评论挖掘作为一种自动化的评论分析方法应运而生。传统的文档级别和句子级别的观点挖掘已不足以满足用户想要获取产品细粒度特征观点信息的诉求,因此基于特征级别的评论观点挖掘研究显得更有意义。本文针对中文在线产品评论,围绕特征级别评论观点挖掘的各个任务,展开了如下工作:(1)提出一种基于依存句法分析的显式特征提取方法。通过构建一组显式特征观点对提取规则和剪枝过滤策略,直接获取显式特征及其对应的观点词。该方法不仅考虑名词和名词短语作为特征,也加入动词及动名词短语作为产品特征。(2)提出一种综合特征词相似度和特征对应的观点词相似度的特征聚类方法。通过计算特征词文本的相似度和特征对应的观点词向量的余弦相似度,结合同一评论中提取出的不同特征不能相互聚为一类的聚类限制条件进行特征聚类。(3)提出一种结合上下文和两类观点词的隐式特征提取方法。通过对隐式特征出现的多种类型进行分析,根据隐式特征引导词在评论中出现的类型分别采用特征上下文和两类观点词(模糊观点词和专属观点词)的方法进行提取。此外,本文通过实验验证了特征聚类能提高隐式特征的提取效果。(4)最后,围绕上述研究工作,基于特征,观点词,否定词个数>三元组,结合情感词典计算各个特征的情感倾向值进行观点总结,通过实现观点挖掘原型系统,为用户提供多种类型的观点挖掘结果展示。

关键词：评论挖掘显式特征提取特征聚类隐式特征提取观点总结

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