12、基于目的行动的动机系统与推文情感分析研究

基于目的行动的动机系统与推文情感分析研究

在当今数字化时代，社交媒体的广泛应用为我们带来了海量的文本数据，这些数据蕴含着丰富的信息和情感。本文将介绍两个相关的研究，一个是基于目的行动的动机系统，另一个是关于推文的情感分析案例研究。

基于目的行动的动机系统

1. 行动分类与精度提升
   • 研究对不同行动进行了分类，如旅行、外出就餐、参观博物馆等，并计算了各类行动的正确示例数量、精度（P）、P@10 和 P@Nc≧2 等指标，具体数据如下表所示：
     | 行动 | 正确示例数量 | 精度（P） | P@10 | P@Nc≧2 |
     | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
     | 旅行 | 154 | 0.80 | 0.9 | 0.94(15/16) |
     | 外出就餐 | 23 | 0.62 | 0.6 | 1.00(2/2) |
     | 博物馆 | 25 | 0.81 | 0.9 | 1(3/3) |
     | 游乐园 | 9 | 0.82 | 0.8 | 0 |
     | 骑行 | 12 | 0.92 | 0.9 | 0 |
   • 为了减少错误数量、提高精度，研究采取了两步操作：
     • 第一步（时态判断）：如果目的行动（PfA）的时态为过去时，则将其作为原因/理由移除。
     • 第二步（释义判断）：如果表示原因/理由的线索表达“seide (due to)”与 PfA 相连，则计算数据集中该句子的示例数量。若该数量高于连接为“tameni (for)”的示例数量，则将 PfA