面向手机动画的基于深度学习的中文短信情感分析

发布时间：2021-03-16 20:10

　　随着人工智能与计算机相关技术的发展,上世纪九十年代,中国科学院数学研究所陆汝钤院士提出了结合人工智能和计算机动画技术的全过程计算机辅助动画自动生成技术。近年来,移动网络发展迅猛,中国科学院张松懋研究员于2008年提出将全过程计算机辅助动画自动生成技术应用到手机短信中的想法,并完成了手机3D动画自动生成系统的设计与实现,该系统将人工智能技术与计算机动画技术相结合,针对输入的中文短信,经过信息抽取、定性情节规划、定量动画计算、网络渲染四大步骤之后,最终将生成的视频动画发送给短信接收者。信息抽取是手机3D动画自动生成系统中的第一步,位于关键的位置,其主要作用是抽取出中文短信文本中可动画化的信息,而短信情感分析作为信息抽取的一部分,目的是分析出短信中包含的情感信息,为后续情节规划表达情感提供有力的参考依据。动画系统中现有情感分析系统分类的准确率不高,无法达到实用的目的,为此,本文提出采用深度学习的方法对中文短信文本进行情感分析,针对动画的可展现性将短信文本中的情感分为喜、怒、哀、惧四类。本文的研究工作主要包含以下两部分。第一,设计并实现了一种将长短时记忆网络（Long Short-Term M... 

【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

动画系统短信测试界面

短信“好生气啊，一个小错误找了大半天”的信息抽取结果

喜、怒、哀、惧四类短信视频效果图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多注意力卷积神经网络的特定目标情感分析[J]. 梁斌,刘全,徐进,周倩,章鹏.  计算机研究与发展. 2017(08)
[2]基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析[J]. 冯兴杰,张志伟,史金钏.  计算机应用研究. 2018(05)
[3]基于深度学习与集成方法的情感分析研究[J]. 寇凯,陈芳,李云鹏,王明明.  电脑编程技巧与维护. 2016(21)
[4]一种多义词词向量计算方法[J]. 曾琦,周刚,兰明敬,王濛.  小型微型计算机系统. 2016(07)
[5]中文微博语料情感类别自动标注方法[J]. 阳爱民,周咏梅,周剑峰.  计算机应用. 2014(08)
[6]基于词典与机器学习的中文微博情感分析研究[J]. 孙建旺,吕学强,张雷瀚.  计算机应用与软件. 2014(07)
[7]深度学习研究综述[J]. 孙志军,薛磊,许阳明,王正.  计算机应用研究. 2012(08)
[8]语言技术平台[J]. 刘挺,车万翔,李正华.  中文信息学报. 2011(06)
[9]文本情感分析[J]. 赵妍妍,秦兵,刘挺.  软件学报. 2010(08)
[10]SMS-2008标注中文短信息库[J]. 马旭,徐蔚然,郭军,胡日勒.  中文信息学报. 2009(04)

硕士论文
[1]基于深度学习的文本情感分析研究[D]. 曹宇慧.哈尔滨工业大学 2016
[2]面向动画自动生成的中文短信信息抽取的异态集成[D]. 张佳莉.北京工业大学 2015
[3]面向手机3D动画自动生成的中文短信情感分类的研究[D]. 邱雄.北京工业大学 2013
[4]领域自适应的中文情感分析词典构建研究[D]. 唐都钰.哈尔滨工业大学 2012



本文编号：3086537