23、情感分析与步态参数相关性研究

情感分析与步态参数相关性研究

情感分析方法比较

在情感分析领域，有几种常见的方法，包括朴素贝叶斯、最大熵和基于词典的方法。

• 朴素贝叶斯方法 ：该方法假设数据或情感相互独立，尽管在实际中每个单词之间都存在关联，但它通过收集正负词，在结果上仍具有较好的准确性和精确性。
• 最大熵方法 ：与朴素贝叶斯不同，最大熵方法不假设数据独立，而是将其视为一个整体，这有利于提高准确性。然而，它需要更多的训练时间，并且可能会出现过拟合问题。许多研究表明，最大熵和朴素贝叶斯在准确性和精确性方面表现相当，但最大熵的过拟合问题可能会影响其在其他数据集上的准确性。
• 基于词典的方法 ：这种方法与前两种方法完全不同，它通过搜索正负词，借助SentiWordNet提取情感得分，进而评估语句的情感。该方法计算整个文档的情感倾向，耗时较长，且与其他两种方法相比，准确性较低。

综合来看，朴素贝叶斯是情感分析中最可取和合适的方法。不过，准确性还取决于数据集，在某些情况下，最大熵方法可能比朴素贝叶斯方法更准确，但总体而言，朴素贝叶斯的表现更优。

步态参数相关性研究

研究背景与目的

如今，人们越来越重视健康，科技的发展为人们提供了更多了解自身健康状况的工具，如健身手环和智能手机应用等。步态分析作为一种了解人体正常行走模式的方法，对于维护健康生活方式具有重要意义。它不仅可以帮助我们了解正确的行走方式，还能为某些健康状况提供指导，甚至预测跌倒风险。

本研究旨在