Paper review [Unsupervised Sentiment Analysis with Emotional Signals]

本文探讨了一种利用情感符号进行无监督学习的情感分类方法。通过定义EmotionIndication和EmotionCorrelation概念,文章提出了通过聚类和矩阵因子分解等技术,构建Post-word矩阵来实现情感计算。实验数据包括Stanford Twitter Sentiment和Obama-McCain Debate,展示了该方法的有效性。

Unsupervised Sentiment Analysis with Emotional Signals 

提出通过情感符号配合无监督的学习方法达到情感分类的目的;文中提出两个概念:Emotion Indication和Emotion Correlation,Emotion Indication指那些能明显反应post和word情感类型的符号;Emotion Correlation指那些能联系post和word的情感符号;文章定义为无监督的学习,在文中发现是通过聚类得到Post和word的最近邻,再构造矩阵;

提出Post-word矩阵的概念,这个矩阵最后参与到情感计算里,并且还使用了矩阵因子分解的方法;

论文解决问题的思路主要是机器学习里的经验最大化的概念,论文的主要模型函数是:

其中是Post-level的Emotion Indication;有Post-level的,也有对应word-level的Emotion Indication:

与之对应,就提出Post-level和word-level的Emotion Correlation:


借鉴了ONMTF模型:


通过实验数据不断修正参数,实验的伪代码:


实验数据包括:Standford Twitter SentimentObama-McCain Debate,STS数据通过调用Twitter API数据接口获得。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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