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1. 基于微博文本数据分析的社会群体情感可视计算方法研究
刘翠娟, 刘箴, 柴艳杰, 方昊, 刘良平
北京大学学报(自然科学版)    2016, 52 (1): 178-186.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2016.021
摘要1235)   HTML    PDF(pc) (1441KB)(2152)    收藏

针对已有的情感分析研究多侧重在情感的倾向性方面, 缺乏对各类情感的详细描述, 不能形象直观地反映社会群体的情感变化的问题, 提出一种基于依存句法和人工标注相结合的情感分析方法。该方法采用三维立体的人脸表情进行情感分析, 形象地呈现社会群体的情感变化。对于不同的社会事件, 以可视化方式来展现不同地区微博群体的情感。实验结果表明, 该模型可以有效地描述人群情感, 研究结果为基于大数据的网络舆情分析提供了一种新思路。

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2. CacheCompress: 一种新颖的面向IP核的动态字典测试压缩技术
方昊,宋晓笛,程旭
北京大学学报(自然科学版)   
摘要591)      收藏
提出一种称为CacheCompress的新颖的测试压缩技术。与以往基于静态字典压缩技术的最大不同在于, 该技术中的字典是动态的, 在整个测试过程中, 伴随着写字典和读字典的操作, 字典只需保 留最常用的测试数据, 从而大大减少了字典的容量需求, 并消除了静态字典的初始化步骤。实验表明,CacheCompress将字典容量需求缩小为原来的千分之一, 并提高了30%的测试压缩率。
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