湖南省教育厅科研基金(07B014)
- 作品数：4 被引量：121H指数：4
- 相关作者：阳爱民文志强栗春亮向华政柳位平更多>>
- 相关机构：湖南工业大学湖南省教育考试院广东外语外贸大学更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金中国博士后科学基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 中文基础情感词词典构建方法研究被引量：78
- 2009年
- 词语的情感倾向判别是文章语义情感倾向研究的基础工作。利用中文情感词建立一个基础情感词典,为专一领域情感词识别提供一个核心子集,能够有效地在语料库中识别及扩展情感词集,并提高分类效果。在中文词语相似度计算方法的基础上,提出了一种中文情感词语的情感权值的计算方法,并以HOWNET情感词语集为基准,构建了中文基础情感词典。利用该词典结合TF-IDF特征权值计算方法,对中文文本情感倾向进行判别,实验结果表明,该方法取得了不错的分类效果。
- 柳位平朱艳辉栗春亮向华政文志强
- 一种高效的图像数据库检索方法被引量：4
- 2008年
- 对于大型图像库,如何高效地检索出相似图像是图像检索系统的一大挑战。提出了一种改进的K-均值聚类算法建立分层结构的索引,再利用A*树算法和三角不等式原则及N近邻方法对索引库快速高效地搜索,达到对图像库快速高效检索相似图像的目的。实验在Corel图像库上进行,实验结果表明该方法以对数时间复杂度实现基于内容的高效检索。
- 唐敏阳爱民
- 关键词：K-均值聚类算法
- 一种快速的图像区域分割算法被引量：5
- 2009年
- 提出一种新的快速图像区域分割算法。这种方法首先抽取图像所有像素点的颜色、纹理与位置特征,并将图像划分成子块,以子块内像素点特征的平均值作为子块的特征向量,然后运用Mean-shift算法进行聚类,获得聚类簇数和初始蔟中心,最后再利用改进的K均值算法进行聚类,实现图像的快速分割。实验结果表明新方法不仅分割速度快,而且得到的分割结果稳定,避免了过度分割。
- 汪彦阳爱民涂立邱密
- 关键词：图像区域分割聚类MEAN-SHIFT算法K均值算法
- 一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法被引量：44
- 2010年
- 基于朴素贝叶斯理论提出了一种新的中文文本情感分类方法。这种方法利用情感词典对文本进行处理和表示,基于朴素贝叶斯理论构建文本情感分类器,并以互联网上宾馆中文评论作为分类研究的对象。实验表明,使用提出的方法构成的分类器具有分类速度快、分类准确度高、鲁棒性强等特点,并且适合于大量中文文本情感分类应用系统。
- 杨鼎阳爱民
- 关键词：文本情感分类朴素贝叶斯情感词典
