Feb, 2023

教育数据的情感分析和舆情挖掘：一项调查

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TL;DR本文综述了情感分析在教育领域的四个级别及其在教学决策制定以及对教学质量的提升的作用，描述了使用 AI 方法和情感标注技术对学生反馈进行分析的过程和工具，并讨论了情感分析领域中的挑战和未来趋势。
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发现论文，激发创造
  • 电子商务网站的情感分析和意见挖掘

    本研究的目标是解决情感极性分类方面的挑战，提出了一种广泛的技术用于分类情感，进行了完整的过程说明，同时进行了句子级别的分类和评论级别的分类，最后讨论了未来情感分析研究的计划。

    Nov, 2022

  • 情感分析的综合评述：任务、方法和应用

    情感分析是文本挖掘中的新兴领域，通过计算地识别和分类在不同社交媒体平台上表达的观点，对于了解顾客对产品、服务和最新市场趋势的心态起着重要作用。这篇综述论文定义了情感以及在语音、图像、视频和文本等不同领域中的最新研究和发展，同时还讨论了情感分析的挑战和机遇。

    Nov, 2023

  • 先进的基于变压器的语言模型的演化分析：舆情挖掘实验

    研究范围包括对最先进的基于 Transformer 的语言模型在意见挖掘方面的行为的研究，并对它们进行高级比较以突出它们的关键特点。此外，我们的比较研究为生产工程师提供了可关注的方法，并为研究人员提供了未来研究主题的指南。

    Aug, 2023

  • 新闻中的情感分析

    这篇论文研究了新闻文章情感分析的不同点，并且提出了三个需要解决的子任务，同时尝试从新闻文章中分离出正负面情感并挖掘其中的实体，最终得到的实验结果表明，忽略专业领域的词汇能够在新闻观点挖掘的任务中产生更好的效果。

    Sep, 2013

  • 基于深度学习的情感分析：一项比较研究

    本文综述了在自然语言处理（NLP）方面使用深度学习模型进行情感分析的最新研究，评估了使用词频 - 逆文档频率（TF-IDF）和词嵌入技术的不同模型和输入特征，并对实验结果进行了比较研究。

    Jun, 2020

  • 情感分析系统开发中的方法、应用和挑战类型

    现今，网站已成为展示用户对各种事件的意见、情感和感受的必要平台。使用自己的智能手机，每个人都可以在博客和社交媒体上（如 Twitter、WhatsApp、Telegram 和 Instagram）发表关于购买产品、发生事故、出现新疾病等方面的意见。因此，每天都记录了数百万条评论，这创造了大量的非结构化文本数据，可以通过自然语言处理方法从这种类型的数据中提取有用的知识。情感分析是自然语言处理和机器学习的重要应用之一，可以使我们分析评论和其他网页用户记录的文本信息的情感。因此，以下将说明在这一领域中的情感分析、方法和挑战。

    Mar, 2023

  • 课程评论的意见挖掘和主题分类的深度学习

    本文旨在利用机器学习的方法来分析学生的课程反馈，使用自然语言处理的技术和嵌入式词和深度神经网络等现代方法，使用 RoBERTa 模型获得 95.5% 的准确率和 84.7% 的 F1-macro，提供给大学和课程提供商以一个使用 NLP 模型自我评估和改进的指导。

    Apr, 2023

  • 基于最小割的主观性摘要的情感分析

    提出一种新的机器学习方法，将文本分类技术应用于文档的主观部分，通过寻找图中的最小割点，可以快速获取主观部分，大大提高交叉句子上下文约束的整合效率，以确定情感极性。

    Sep, 2004

  • 采用自然语言处理方法进行教育反馈分析的趋势和挑战综述

    本文概述了人工智能在教育领域的应用，针对学生反馈数据，提出了利用自然语言处理技术来识别教育基础设施、学习管理系统、教学实践和学习环境的改进方向，并重点介绍了情感标注、实体注释、文本摘要和主题建模等文本分析技术在教育领域的应用及其存在的挑战。

    Jan, 2023

  • 情感分析：从文本自动检测情感倾向、情绪及其他感性状态

    本文介绍了机器学习在情感分析领域的最新进展，并对情感分析的起源、任务、挑战、方法和资源使用以及应用进行了概述。此外，文中还讨论了情感分析存在潜在有害影响的问题，并介绍了追求情感分析公平性的最新研究方向。

    May, 2020