注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 游戏情感设计：Creating Emotion in Games: The Craft and Art of Emotioneering.pdf

  2. 《游戏情感设计》，英文名《Creating Emotion in Games: The Craft and Art of Emotioneering》，作者（美）David E.Freeman，本书是为英文版，大小 29 MB。 内容简介 过去的游戏缺乏情感，也很少有值得动情的对象，因为一般游戏角色只能发出机械的声音和做出固定的动作，很难让人产生情感效果。随着计算机游戏技术的提高，我们不断完善模拟的思想、行为与情感，创建更加扣人心弦的游戏，让玩家进入强烈的情感之旅。本书介绍如何创建与提炼情感工

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-09-20
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：defonds

  1. 用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

  2. 基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表 示，已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展．微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一， 已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果．借助词向量表示技术，为常用表情符 号构建情感空间的特征表示矩阵ＲＥ；基于向量的语义合成计算原理，通过矩阵ＲＥ 与词向量的乘积运算完成词义 到情感空间的映射；接着输入到一个ＭＣＮＮ（Ｍｕｌｔｉ－ｃｈａｎｎｅｌ　Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　Ｎｅｕｒ

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhp881828

  1. 公交移动电视广告情感效果影响因素实证研究

  2. 公交移动电视广告情感效果影响因素实证研究，何培旭，，本文根据“六分法”将广告效果划分为3个测量维度，提出了广告情感效果的概念并界定其范畴，验证了情感效果的两个心理步骤（喜欢�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：337920
    • 提供者：weixin_38733355

  1. 中文情感词汇库-极值表

  2. 目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典，英文的词典有很多，中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典，还有哈工大信息检索研究室开源的《同义词词林》可以用于情感词典的扩充。基于机器学习的方法则需要大量的人工标注的语料作为训练集，通过提取文本特征，构建分类器来实现情感的分类。 文本情感分析的分析粒度可以是词语、句子也可以是段落或篇章。段落

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-03-08
    • 文件大小：155648
    • 提供者：fengbenming

  1. 户外拓展训练对大学生社会性情感影响研究

  2. 运用文献资料法、观察法、调查法等研究方法,从大学生社会性情感的理智感、道德感和美感三个方面,探讨了户外拓展训练对大学生社会性情感的影响。结果表明,户外拓展训练与大学生社会性情感发展呈正相关。为了提高户外拓展训练培养大学生社会性情感的效果,应做好从传统体育课向户外拓展训练课的转变,高校应普及户外拓展训练课程和加大投入。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-19
    • 文件大小：106496
    • 提供者：weixin_38623255

  1. 情感分类ppt汇报.pptx

  2. 中文情感分析是自然语言处理的一个经典实验，这个实验通过一般通过各种训练好的数据集，对其中的数据进行预处理后采用各种网络模型进行学习和训练最终得到一个良好的loss和acuary之后，把模型保存下来，并输入一句话运行输出这句话的情感是正面还是负面的，最终输出的训练效果和使用的模型、数据集以及训练次数都有关系。这是做的情感分析ppt

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：ZhangLH66

  1. BERT实现情感分析

  2. BERT模型的原理，并采用keras微调BERT实现了情感分析。BERT作为一个目前热门的预训练模型，其效果突出，在文本特征提取阶段均可采用该模型，再根据具体的业务场景对损失函数进行修改即可实现对应的模型搭建。当然在使用keras-bert之前建议读者务必弄清楚其原理，毕竟知其然还需知其所以然。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：239616
    • 提供者：qq_42739865

  1. 一种基于股票情感分析的股市趋势预测方法

  2. 随着互联网应用的飞速发展和用户人数的急剧增长，股市评论与观点在很大程度上反映了股市行情，也影响着股市涨跌。因此，如何快速高效地分析到网民对股市的态度和观点，对股市预测具有很大指导意义。论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。提出了一种综合金融词组词典和结尾段加权的情感分析方法，能解决情感字典分析方法对领域依赖性问题，有效地提高了情感分析准确度。另外，论文还提出了一种加窗的股票预测模型，可用于分析预测事件窗口的最佳值。实验结果表明，基于股评情感分析来预测特定股票上涨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：354304
    • 提供者：weixin_38617413

  1. 基于改进KNN的消费者评价信息情感分类研究

  2. 面对大数据时代消费者评价的海量信息，为了识别消费者评价信息的情感倾向，及时掌握消费者的评价信息反馈，采用K-近邻（KNN）算法对消费者评价信息进行情感分类，但是该算法在文本分类过程中因文本特征向量的维度高，使得算法的时间复杂度和空间复杂度较高，计算的开销很大。针对这一问题，通过对获取信息的文本结构以及情感表达特点的分析，采用一种改进的KNN算法进行文本情感分类。在对消费者评价信息进行分类时，先由潜在语义分析算法对文本特征向量进行降维处理，然后利用加权KNN算法进行分类。实验结果表明，该方法在提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：299008
    • 提供者：weixin_38683488

  1. 基于循环神经网络(RNN)实现影评情感分类

  2. 使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类 作为对循环神经网络的实践，我用循环神经网络做了个影评情感的分类，即判断影评的感情色彩是正面的，还是负面的。 选择使用RNN来做情感分类，主要是因为影评是一段文字，是序列的，而RNN对序列的支持比较好，能够“记忆”前文。虽然可以提取特征词向量，然后交给传统机器学习模型或全连接神经网络去做，也能取得很好的效果，但只从端对端的角度来看的话，RNN无疑是最合适的。 以下介绍实现过程。 一、数据预处理 本文中使用的训练数据集为https://www.cs.cor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：121856
    • 提供者：weixin_38741966

  1. 具有情感词翻译功能的神经网络集成，用于代码转换情感检测

  2. 代码转换文本中的情感检测旨在识别包含多种语言的文本的情感标签。 这项任务的困难包括弥合语言之间的鸿沟和捕获关键的语义信息以进行分类的问题。 为了解决这些问题，我们提出了带有情感词翻译的整体模型，以构建一个功能强大的系统。 我们的系统首先构建英汉情感词典，以在两种语言之间建立联系。 之后，我们分别训练了几种模型，包括CNN，RCNN和基于Attention的LSTM模型。 然后结合它们的分类结果以提高性能。 实验结果表明，该方法效果良好，在十九个系统中排名第二。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：940032
    • 提供者：weixin_38637093

  1. 基于主题-对立情感依赖模型的虚假评论检测方法

  2. 根据评论内容的特性， 提出了一种基于主题－对立情感依赖模型（ ｔｏ ｐ ｉｃ －ｏ ｐｐ ｏｓｉｔｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｄｅ ｐ ｅｎｄｅｎｃ ｙｍｏｄ －ｅｌ ， ＴＯＳＤＭ） 的虚假评论检测方法。首先构建 ＴＯＳＤＭ 模型， 利用该模型提取评论的主题信息以及主题对应的情感信息； 然后结合评论的主题以及情感信息， 分析并提 取６维 评 论 内 容 特 征； 最 后 利 用 这 些 评 论 内 容 特 征， 采 用 有 监督学习的分类器对虚假评论进行检 测。在 大 众 点 评 网 获 取 的２００

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：521216
    • 提供者：weixin_38618140

  1. WaiMaiOpinionMiner:细粒度情感分析存储库1：Wai Mai Opinion Miner，细粒度情感分析系统GUI demo-源码

  2. 一，概述 1，适用范围 这是一个实时的，百度外卖评论的细粒度情感分析demo。所有网址仅适用于百度外卖店铺。 2，局限与不足 这个GUI应用程序只是展示基于HMM的细粒度分析可以完成什么效果，只是一个演示，还有很多没有完善的地方，需要优化的地方。 3，相互学习 希望大家可以相互分享自己的想法，如果大家有好的算法，可以优化，改进它，希望能联系我，大家相互学习。谢谢！ 二，GUI演示 1，总体界面 2，功能详解 2.1，实时爬取 输入百度外卖店铺的一个网址地址，实时爬取店铺评论。 2.2，评论分类，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：740352
    • 提供者：weixin_42151373

  1. 审美、效用与情感——关于icon和Logo设计的一些想法

  2. 虽然Pages和Keynote拥有非常精致的造型和拟真效果，但是就icon设计而言，Numbers要超过它们。Numbers脱胎于现实中的物体但又不是完全模拟它们，形象更简洁有力。从表意性上，Numbers对图表工具的概念进行了成功的提取和抽象，相信任何人第一次见到这个icon的时候都能认出它是一种什么工具，但墨水瓶（Pages)的象征性太模糊，演讲台（Keynote）是一个人们不熟悉的且特征不明显的事物。人们在通过icon形象识别出工具用途时要更困难。从辨识度上，透视和视角的选用形成了很强的立

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：728064
    • 提供者：weixin_38686231

  1. 好的产品关注功能，优秀的产品关注情感

  2. 产品设计当中的趣味性、愉悦度，这些都是针对用户情感化设计的领域功能、实用性，这些需要很强逻辑性的事物很难和情感产生关联，并不是指这些不重要，它们很重要，它们是基础，但缺少了情感的作用，很难产生一些东西，像：快乐、愉悦、悲伤、美…花、大海、春天、小屋…这些都是很普通的名词，但将它们富有诗意的组合在一起：我有一所房子，面朝大海，春暖花开。接受者会投入不同的情绪去理解这样一个组合。上面这些名词就像我们在设计过程当中所遇到的各种元素，按键、菜单、icon、动态效果…将它以诗意的方式组合在一起，由此用户产

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：408576
    • 提供者：weixin_38735119

  1. 用小波变换提取心电信号的情感特征

  2. 采用小波变换的方法对采集自同一被试的不同情感数据样本进行分析,从小波系数中提取心电图信号的情感特征.对同一天采集自同一被试的4种情感的特征进行比较分析,得出大小关系一致的特征作为情感识别依据.选取的特征在归一化之后对高兴和悲伤2类情感分类效果较好,最高可以达到92%.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：503808
    • 提供者：weixin_38671628

  1. 双重结构粒子群和KNN在生理信号情感识别中的应用

  2. 将双重结构的粒子群(DSPSO)应用到生理情感特征的选择中,提高了特征选择效果和情感识别的正确率.提出了增量K多类KNN分类器解决KNN在分多类时出现的不可分现象并改善了多类识别的效果.通过4种生理信号(EMG、SC、ECG、RSP)来识别4种情感(joy、anger、sadness、pleasure),同传统的SFFS算法以及BPSO算法相比,识别率有了较大的提高.仿真结果表明,DSPSO能较好地完成生理情感特征的选择任务.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：435200
    • 提供者：weixin_38747025

  1. 蚁群算法在呼吸信号情感识别中的应用研究

  2. 对生理信号的情感识别问题,将蚁群优化算法用于呼吸信号(RSP)特征选择,并采用自适应的适应度参数值、变异策略和临近位置交换策略对算法进行改进,使用Fisher进行情感分类,获得了较高的识别率和有效特征组合。采集了212个被试6种不同情感(高兴、惊奇、厌恶、悲伤、愤怒、恐惧)的呼吸信号数据进行仿真实验,识别效果最好的是高兴情感,最好识别率达到了92.06%,平均识别率达到了84.43%。实验仿真结果表明,将蚁群优化算法引入基于呼吸信号的情感识别研究是可行的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：431104
    • 提供者：weixin_38686658

  1. 免疫机制对皮肤电信号情感特征选择的影响

  2. 以带有典型情感色彩的视频片段为情感诱发素材,采集皮肤电(galvanic skin response,GSR)信号构成了情感识别研究的初始数据库,并在该数据库的基础上研究了免疫机制对识别过程中的特征选择的影响。首先从GSR信号中提取了30个统计特征,并用平静状态下的相应特征值对其进行标准化;然后在混合粒子群算法(HPSO)的基础上增加免疫操作,形成免疫混合粒子群算法(immune hybrid particle swarm optimization,IH-PSO)进行特征选择,测试特征选择效果时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：439296
    • 提供者：weixin_38712279

  1. Twitter-Sentiment-Analysis-using-R：废弃的Twitter使用Twitter API密钥基于主题标签导入实时Tweet，进行词法分析以计算情感评分并创建直观的可视化效果。 使用R Shiny创建了整个Web应

  2. Twitter-Sentiment-Analysis-using-R：废弃的Twitter使用Twitter API密钥基于主题标签导入实时Tweet，进行词法分析以计算情感评分并创建直观的可视化效果。 使用R Shiny创建了整个Web应用程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42102933
« 12 3 4 5 6 »