您的位置： 专家智库 > >

彭学仕

作品数：3 被引量：10H指数：2
供职机构：合肥工业大学管理学院电子政务研究所更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金教育部人文社会科学研究基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 1篇信息处理
  • 1篇排队论
  • 1篇汽车
  • 1篇汽车租赁
  • 1篇中文
  • 1篇中文信息
  • 1篇中文信息处理
  • 1篇相似度
  • 1篇领域本体
  • 1篇聚类
  • 1篇激励机制
  • 1篇本体
  • 1篇词聚类

机构

  • 3篇合肥工业大学
  • 1篇教育部

作者

  • 3篇彭学仕
  • 2篇孙春华
  • 1篇刘业政

传媒

  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇情报学报

年份

  • 3篇2011
共 3 条 记 录，以下是 1-3
全选 清除 导出
排序方式：
在线评论语义倾向性分析方法研究
随着全球经济和信息技术的快速发展,顾客需求日益个性化、多样化。产品租赁受到越来越多企业及个人的青睐,通过租赁承租人不需要承担昂贵的购买费用,而且可以根据自身需要方便地更换产品种类,满足其个性化、多样化要求。目前租赁业形式...
彭学仕
关键词：激励机制排队论汽车租赁
文献传递
一种含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法被引量：4
2011年
基准词是具有明确褒贬义倾向的词汇，基准词的选择对词汇倾向性判别的准确率有影响。现有的基准词选择方法主要关注的是基准词的频率、类别区分度和上下文敏感性，忽略了基准词的褒贬强度，这导致了词汇乃至更大粒度的语言单元的语义信息遗失。本文提出了一种含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法，首先对情感词进行语义相似性计算和聚类，然后进行倾向性计算和分类，由此得到包含语义及强度信息的基准词集，该基准词集可用于词汇褒贬性及褒贬强度的判别。我们分别使用通用搜索引擎和领域搜索引擎对该方法进行了验证，实验结果表明，领域搜索引擎下的词汇褒贬性及正负性词的褒贬强度判别准确率分别可以达到84．00％、80．49％和76．47％．
孙春华刘业政彭学仕
关键词：中文信息处理
面向倾向性分析的基于词聚类的基准词选择方法被引量：7
2011年
现有的基准词选择方法存在着随机性和主观性的缺陷,提出了一种基于词聚类的基准词的选择方法:从目标领域本体中选出一组初始种子词进行扩展,聚类得出二代种子词,对二代种子词再进行扩展、聚类,依次迭代直至得到最优的聚类种子词,并作为最终选取的基准词。实验结果表明该方法提取的基准词在词的情感倾向分类中具有较高的准确率。
彭学仕孙春华
关键词：领域本体
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0