基于情感分析方法, 对股票市场进行预测。将从社交媒体中抽取的文本信息(词信息、情感词信息和情感分类信息)与股票技术指标相结合, 利用支持向量回归构建模型。通过实验与多种预测方法进行比较, 结果表明该方法能够获得较为理想的预测结果。
针对基于短语的统计机器翻译使用有限的语义知识, 导致长距离的动宾短语对翻译质量不高的问题, 提出基于动词选择偏向性的翻译模型, 引入动词对宾语的语义约束信息, 为动词找到合适的宾语翻译。首先使用条件概率方法, 训练动词对宾语的选择偏向性, 然后将选择偏向性作为一个新特征, 集成到基于短语的翻译系统中。在大规模测试数据集上完成汉语到英语的翻译, 实验结果表明, 基于选择偏向性的翻译模型能够很好地捕获长距离的语义依赖关系, 从而提高译文质量。
