با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
Does government information release really matter in regulating contagionevolution of negative emotion during public emergencies? From the perspective of cognitive big data analytics
آیا انتشار اطلاعات دولتی در تنظیم تکامل منفی احساسات منفی در مواقع اضطراری عمومی اهمیت دارد؟ از منظر تجزیه و تحلیل داده های بزرگ شناختی-2020 The breeding and spreading of negative emotion in public emergencies posed severe challenges to social governance.
The traditional government information release strategies ignored the negative emotion evolution
mechanism. Focusing on the information release policies from the perspectives of the government during public
emergency events, by using cognitive big data analytics, our research applies deep learning method into news
framing framework construction process, and tries to explore the influencing mechanism of government information
release strategy on contagion-evolution of negative emotion. In particular, this paper first uses
Word2Vec, cosine word vector similarity calculation and SO-PMI algorithms to build a public emergenciesoriented
emotional lexicon; then, it proposes a emotion computing method based on dependency parsing, designs
an emotion binary tree and dependency-based emotion calculation rules; and at last, through an experiment,
it shows that the emotional lexicon proposed in this paper has a wider coverage and higher accuracy than
the existing ones, and it also performs a emotion evolution analysis on an actual public event based on the
emotional lexicon, using the emotion computing method proposed. And the empirical results show that the
algorithm is feasible and effective. The experimental results showed that this model could effectively conduct
fine-grained emotion computing, improve the accuracy and computational efficiency of sentiment classification.
The final empirical analysis found that due to such defects as slow speed, non transparent content, poor penitence
and weak department coordination, the existing government information release strategies had a significant
negative impact on the contagion-evolution of anxiety and disgust emotion, could not regulate negative
emotions effectively. These research results will provide theoretical implications and technical supports for the
social governance. And it could also help to establish negative emotion management mode, and construct a new
pattern of the public opinion guidance. Keywords: Government information release | Cognitive big data analytics | E-government | Sentiment analysis | Public emergency events |
مقاله انگلیسی |
2 |
Deep learning-based sentiment classification of evaluative text based on Multi-feature fusion
طبقه بندی احساسات عمیق مبتنی بر یادگیری متن ارزشیابی مبتنی بر همجوشی چند ویژگی-2019 Sentiment analysis concerns the study of opinions expressed in a text. Due to the huge amount of
reviews, sentiment analysis plays a basic role to extract significant information and overall
sentiment orientation of reviews. In this paper, we present a deep-learning-based method to
classify a users opinion expressed in reviews (called RNSA).
To the best of our knowledge, a deep learning-based method in which a unified feature set
which is representative of word embedding, sentiment knowledge, sentiment shifter rules, statistical
and linguistic knowledge, has not been thoroughly studied for a sentiment analysis. The
RNSA employs the Recurrent Neural Network (RNN) which is composed by Long Short-Term
Memory (LSTM) to take advantage of sequential processing and overcome several flaws in traditional
methods, where order and information about the word are vanished. Furthermore, it uses
sentiment knowledge, sentiment shifter rules and multiple strategies to overcome the following
drawbacks: words with similar semantic context but opposite sentiment polarity; contextual polarity;
sentence types; word coverage limit of an individual lexicon; word sense variations. To verify the
effectiveness of our work, we conduct sentence-level sentiment classification on large-scale review
datasets. We obtained encouraging result. Experimental results show that (1) feature vectors
in terms of (a) statistical, linguistic and sentiment knowledge, (b) sentiment shifter rules and (c)
word-embedding can improve the classification accuracy of sentence-level sentiment analysis; (2)
our method that learns from this unified feature set can obtain significant performance than one
that learns from a feature subset; (3) our neural model yields superior performance improvements
in comparison with other well-known approaches in the literature. Keywords: Deep learning | Sentiment analysis | Natural language processing | Neural network |
مقاله انگلیسی |
3 |
کلاس بندی احساسات در فارسی: معرفی یک روش مبتنی بر اطلاعات متقابل برای انتخاب ویژگی
سال انتشار: 2013 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 6 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 22 با رشد هنگفت بازدیدهای آنلاین در اینترنت، تحلیل احساسات توجه بیش تر و بیش تری را در جامعه بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی به خود جلب کرده است. تا حالا تحقیقات کمی در حوزه تحلیل احساسات برای اسناد فارسی انجام شده است. این مقاله به مسئله کلاسبندی احساسات برای بازبینیهای آنلاین کاربران در زبان فارسی میپردازد. یکی از چالشهای زبان فارسی، استفاده گسترده از پسوندها است. یکی دیگر از مشکلات متون فارسی فاصله کلمات است. در زبان فارسی علاوه بر فاصله سفید بعنوان فاصله بین کلمات، یک فاصله درون کلمه ای دیگر با نام شبه فاصله (نیم فاصله)، بخشهای کلمه را از هم جدا میکند. یک چالش مورد توجه در بازبینی کاربران در زبان فارسی، استفاده از تعداد زیادی از کلمات غیر رسمی یا محاورهای در متن است. ما در این مقاله این چالشها را با معرفی مدلی برای کلاسبندی احساسات اسناد بازبینی فارسی، مورد مطالعه قرار میدهیم. مدل پیشنهاد شده بر اساس یک رویکرد تفسیری برای زبان فارسی بوده و از الگوریتم یادگیری بیزین ساده برای کلاسبندی استفاده میکند. بعلاوه ما یک روش انتخاب ویژگی جدید بر اساس روش اطلاعات متقابل بهمنظور استخراج بهترین دسته ویژگی ها از میان ویژگیهایی است که قبلا استخراج شدهاند. در نهایت، ما کارایی مدل فوق را بر روی مجموعه ای از بازبینیهای تلفنهای همراه جمعآوری شده بصورت دستی، ارزیابی میکنیم که نتایج نشاندهنده کارایی مدل معرفی شده هستند.
کلمات کلیدی: کلاسبندی احساسات | تحلیل احساسات | زبان فارسی | انتخاب ویژگی| اطلاعات متقابل. |
مقاله ترجمه شده |