倾向性分析

摘要： 目的分析术前行多模态磁共振(MRI)检查对行手术治疗的颅内脑膜瘤患者复发的影响,为临床优化完善脑膜瘤患者手术方案、降低患者术后复发率提供参考。方法纳入行手术治疗的脑膜瘤患者120例作为观察对象。所有患者术前均知情并自愿选择是否行术前多模态MRI检查以协助手术方案的制定,根据患者术前是否行多模态MRI检查将其分为对照组(54例)和观察组(66例)。2组患者均由同一组神经外科医护人员制定和实施手术。2组患者术后均随访5年。收集整理所有患者一般资料、脑膜瘤相关病情资料、术前MRI检查相关资料、手术方案、手术实施情况及随访期内是否发生脑膜瘤复发,对上述资料行单因素分析。将单因素分析结果中有统计学意义的指标采用R语言编程行倾向性分析(PSM),排除患者一般资料、脑膜瘤相关病情资料、手术方案及手术医师相关资料对术后随访期内复发的混杂影响因素,分析术前多模态MRI检查是否对脑膜瘤手术患者术后复发有统计学意义上的影响。结果对照组和观察组患者在年龄、体质量指数、家庭经济收入、医疗保险、脑膜瘤病理类型、肿瘤部位、肿瘤最大直径、肿瘤形状、肿瘤边界、手术分级、手术耗时、术中出血量、术后复发率方面的差异均有统计学意义(P<0.05)。采用PSM分析排除术后复发之外的混杂因素后,发现术前进行多模态MRI检查是影响脑膜瘤患者术后随访期内复发的有益因素(t=-5.349,P<0.05)。结论术前行多模态MRI检查是避免脑膜瘤手术患者术后复发的有益因素,可为手术方案的优化和完善提供更全面的信息,提高手术质量,降低术后复发率。

摘要： 目的 用倾向性分析的统计学方法比较和评价硅酸钙基生物陶瓷材料iRoot BP Plus或MTA作为根尖倒充填材料的临床疗效,并确定影响显微根尖手术成功率的预后因素。方法 检索2016—2018年在本院行显微根尖手术的病例。对使用iRoot BP Plus或MTA作为根管倒充填材料进行手术患者的年龄、性别、病变牙位、根管治疗类型、是否合并牙周病变5个变量采用最近邻匹配法进行1∶1倾向性评分匹配,分析其临床效果。采用多因素二元Logistic回归分析评价显微根尖手术的影响因素,并绘制森林图。结果 纳入患牙共179颗。所有协变量的绝对标准化差值均<0.1。iRoot BP Plus组和MTA组显微根尖外科手术的1年成功率分别为91.2%和89.7%(P=0.771)。PSM后多因素二元Logistic回归分析结果发现年龄、病变牙位、是否合并牙周病变对显微根尖手术预后具有显著影响。结论 MTA或者iRoot BP Plus作为根尖切除后的倒充填材料均可取得良好的临床效果。年龄、病变牙位、是否合并牙周病变是影响显微根尖手术临床疗效的显著因素。

摘要： 针对现如今激增的网络评论,本文对两家酒店的用户评论进行倾向性分析,分析各自的优缺点。首先爬取去哪儿网上南京如家和汉庭酒店的客户评论,针对原始语料,进行数据清洗预处理。然后将带有情感标签的评论作为输入变量,使用朴素贝叶斯分类器进行训练,使用此模型,对其余评论进行倾向性分析。最后对两家酒店的评论文本进行LDA主题挖掘。

摘要： 随着突发事件的频发,对突发事件在线评论进行倾向性分析引起了广泛关注,情感词典是其中重要的资源.对面向突发事件的情感词典自动构建方法进行探讨.基于对大规模评论数据的统计分析,提出采用基于词性标注和snownlp的方法实现突发事件情感词典的自动构建.为验证构建词典的有效性,设计基于情感词典的情感倾向性分析模型.结果表明,词典构建方法在准确率和召回率方面效果较好.基于该词典的情感倾向性分析模型的性能较基础模型性能有较大的提升.

摘要： 随着人工智能时代的到来,为了满足国家对信息化、专业化人才的培养要求,需要对大学计算机基础课程做出相应的改变。在本文中,我们从学生个人兴趣与社会就业需求两个角度出发,首先采用问卷调查的形式搜集学生对于目前计算机基础课程的态度和看法,通过情感分析技术对学生进行意图挖掘和倾向性分析;再从招聘网站上爬取数十万条与计算机技能相关的文本数据,通过自然语言处理提取有效内容并对计算机技能进行挖掘,得到了不同专业对计算机技能需要掌握的程度。本文以大量数据作为支撑,以数据挖掘与分析的方式为高校计算机基础教学改革提供了参考。

摘要： 针对现如今激增的网络评论,本文对两家酒店的用户评论进行倾向性分析,分析各自的优缺点.首先爬取去哪儿网上南京如家和汉庭酒店的客户评论,针对原始语料,进行数据清洗预处理.然后将带有情感标签的评论作为输入变量,使用朴素贝叶斯分类器进行训练,使用此模型,对其余评论进行倾向性分析.最后对两家酒店的评论文本进行LDA主题挖掘.

摘要： [目的/意义]微博是一种重要的社会媒体,微博评论反映了网民对公共事件的态度和意见,对微博评论进行即时的倾向性分析对于网络舆情管控具有重要意义.[方法/过程]针对传统语言模型在词向量表示中无法解决词语多义性的问题,提出采用BERT模型来提取微博评论文本的语义特征表示,然后将获取的词语语义特征输入到双向LSTM模型中进行倾向性分类.[结果/结论]选取新浪微博评论数据进行了对比实验.实验结果表明,提出的基于BERT和双向LSTM的微博评论倾向性分类模型的F1值达到91.45％,优于其他主流的倾向性分析模型,证明了方法的有效性.[局限]双向LSTM模型训练的计算复杂度较高,BERT模型只能依赖于谷歌发布的预训练模型.

摘要： 探索毛细血管内细胞增多(E)病变尤其是弥漫性E病变在IgA肾病临床进展及治疗中的意义.选随访时间超过12个月的IgA肾病合并E病变者365例,其中IgA肾病合并弥漫性E病变者31例;通过倾向性匹配方法,按1∶1比例选基线数据与研究人群相匹配的IgA肾病未合并E病变者769例.以基线估算肾小球滤过率(eGFR)下降30％、终末期肾病为混合研究终点.分析患者的肾脏生存情况.结果 显示,(1)中位随访41个月,Kaplan-Meier分析显示,合并E病变IgA肾病者(130例)肾脏生存率1年为96.0％,3年为83.6％,5年为67.7％;未合并E病变IgA肾病者(131例)肾脏生存率1年为96.9％,3年为83.6％,5年为68.7％;两者比较差异无统计学意义(P=0.265).其中接受免疫抑制剂治疗者发生终点事件的HR=1.038,95％CI 0.749～1.440;未接受免疫抑制治疗者发生终点事件的HR=1.113,95％CI 0.770～1.609;差异无统计学意义(P=0.781).(2)中位随访52.5个月,Kaplan-Meier分析显示,合并弥漫性E病变IgA肾病者(7例)肾脏生存率1年为100.0％,3年为96.2％,5年为74.5％;未合并E病变IgA肾病者(11例)肾脏生存率1年为96.2％,3年为82.3％,5年为63.7％;两者比较差异无统计学意义(P=0.158).其中接受免疫抑制剂治疗者发生终点事件的HR=0.625,95％CI 0.213～1.839;未接受免疫抑制治疗者发生终点事件的HR=0.447,95％CI 0.028～7.191;差异无统计学意义(P=0.825).在现有的治疗模式下,尚无明确证据表明合并E病变,包括弥漫性E病变的IgA肾病具有进一步加强免疫抑制治疗以改变预后的提示意义.

摘要： 介绍了国内外网络舆情分析的理论研究、系统构建和关键技术研究现状,给出了基于聚类分析的网络舆情倾向性分析的距离模型和相关系数模型,提出了基于时间片的k中心点法聚类分析算法,给出了该算法实现网络舆情倾向性分析的流程;以论坛和微博作为实验数据抽取平台,按照时间片进行信息的随机抽取,验证了选择5个连续的时间片且针对不同的样本数的聚类分析结果,能有效反应出网络舆情演化的倾向性,降低了聚类的维数,增加了聚类的可靠性;验证了本文提出的模型能有效地提高舆情演化主题提取的查全率,较大幅度提高了时间效率,为网络舆情信息倾向性分析提供了有益的解决方案.

摘要： 针对食品安全领域中农残检测数据的快速可视分析需求,提出了一种基于极坐标的旋转布局可视化方法.该方法首先按照用户的分析需求将数据信息进行分类统计;然后将检出农药的数据统计结果映射为农药圆,将农产品的数据统计结果映射为农产品图元,采用基于极坐标的旋转布局方式,将农药圆布局于环形结构中,将农产品图元布局于环形结构内部.通过图元偏移、鱼眼放大、多尺度筛选、半透明图形、添加同径向方向的标签以及调节农产品图元半径的方法降低农产品图元的重叠问题.实验结果与领域专家评价结果显示,提出的方法能快速地可视化数据集中的高兴趣度信息,既突出了多种农产品检出农药的倾向性,又同时对多附加属性实现直观简洁的显示.

摘要： 提出一种基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析方法。根据评论文的特点，采用基于词语n-gram匹配的方法识别主题，通过对比与主题的语义相似度和进行主客观分类抽取出候选主题情感句，计算其中相似度最高的若干个句子的情感倾向，将其平均值作为评论文的整体倾向。基于主题情感句的评论文倾向性分析方法避免了进行篇章结构分析，排除了与主题无关的主客观信息。实验结果表明，该方法准确率较高，切实可行。

摘要： 在对科技政策及语义分析方法研究现状进行调研的基础上,重点对句子相似度匹配算法和段落相似度匹配算法,以及倾向性分析算法等几种语义分析方法进行对比分析,并总结其各自的适用性和优缺点,为下一步科技政策语义分析模型的构建研究提供研究基础.

摘要： 近年来倾向性分析在信息处理领域深受关注。针对产品评论信息中的产品属性过于繁多，本文提出了一种自动归类方法，以语素和评价词作为衡量产品属性之间关联程度的特征，采用K-Means方法进行产品属性归类。以中文评论信息为实验语料，实验结果显示了提出方法的有效性，并证明了语素在评论信息中的语义显著性，评价词在评论信息中的重要性。

摘要： 通过北京市立新学校幼儿园247名不同性别、不同年龄班幼儿,一个学期参加社会活动区次数情况分析,了解不同性别、不同班级幼儿参加社会活动区的倾向性.结果发现不同年龄班幼儿选择活动区倾向性的差异很大,不同性别幼儿选择活动区倾向性的差异很小.

摘要： 通过北京市立新学校幼儿园247名不同性别、不同年龄班幼儿,一个学期参加社会活动区次数情况分析,了解不同性别、不同班级幼儿参加社会活动区的倾向性.结果发现不同年龄班幼儿选择活动区倾向性的差异很大,不同性别幼儿选择活动区倾向性的差异很小.

摘要： 通过北京市立新学校幼儿园247名不同性别、不同年龄班幼儿,一个学期参加社会活动区次数情况分析,了解不同性别、不同班级幼儿参加社会活动区的倾向性.结果发现不同年龄班幼儿选择活动区倾向性的差异很大,不同性别幼儿选择活动区倾向性的差异很小.

摘要： 通过北京市立新学校幼儿园247名不同性别、不同年龄班幼儿,一个学期参加社会活动区次数情况分析,了解不同性别、不同班级幼儿参加社会活动区的倾向性.结果发现不同年龄班幼儿选择活动区倾向性的差异很大,不同性别幼儿选择活动区倾向性的差异很小.

摘要： 社会心理学普遍认为，倾向性是帮助解释一个人渴望参与某种活动或者是指一个人参加活动的稳定性、持久性的原因，反映了参加活动的动机和对活动依恋的心理状态，是解释人们参加某种活动的重要心理依据。因此，要设计有效的锻炼参与和保持锻炼行为的干预策略，提高城市居民体育锻炼参与率或坚持率，对城市居民体育倾向性进行研究至关重要。本研究通过对湖北省城市居民的测量，检验该量表在研究城市居民体育倾向性上的适用性，并在此基础上进行了方差分析，并从社会学、心理学、体育学等角度进行分析，以了解城市居民体育倾向性的现状及特点。为进一步推动的开展，促进我国社会体育事业的发展提供参考。

摘要： 社会心理学普遍认为，倾向性是帮助解释一个人渴望参与某种活动或者是指一个人参加活动的稳定性、持久性的原因，反映了参加活动的动机和对活动依恋的心理状态，是解释人们参加某种活动的重要心理依据。因此，要设计有效的锻炼参与和保持锻炼行为的干预策略，提高城市居民体育锻炼参与率或坚持率，对城市居民体育倾向性进行研究至关重要。本研究通过对湖北省城市居民的测量，检验该量表在研究城市居民体育倾向性上的适用性，并在此基础上进行了方差分析，并从社会学、心理学、体育学等角度进行分析，以了解城市居民体育倾向性的现状及特点。为进一步推动的开展，促进我国社会体育事业的发展提供参考。

摘要： 社会心理学普遍认为，倾向性是帮助解释一个人渴望参与某种活动或者是指一个人参加活动的稳定性、持久性的原因，反映了参加活动的动机和对活动依恋的心理状态，是解释人们参加某种活动的重要心理依据。因此，要设计有效的锻炼参与和保持锻炼行为的干预策略，提高城市居民体育锻炼参与率或坚持率，对城市居民体育倾向性进行研究至关重要。本研究通过对湖北省城市居民的测量，检验该量表在研究城市居民体育倾向性上的适用性，并在此基础上进行了方差分析，并从社会学、心理学、体育学等角度进行分析，以了解城市居民体育倾向性的现状及特点。为进一步推动的开展，促进我国社会体育事业的发展提供参考。

摘要： 本公开提供一种低引燃倾向性卷烟纸的涂料组合物、使用其的吸烟物品及低引燃倾向性卷烟纸的制备方法。根据本公开的一些实施例的低引燃倾向性卷烟纸的涂料组合物可以包括阿拉伯胶(arabic gum)、乙醇(ethanol)、水及低聚果糖(fructo‑oligosaccharide)。低聚果糖可显着延缓涂料组合物的老化速度，甚至堵塞微孔，从而可以大大提高涂料组合物的低引燃倾向性能。

摘要： 本发明公开了一种政企服务文本倾向性分析方法，应用组合正弦余弦算法来优化设计政企服务文本分类器的参数，然后利用优化的政企服务文本分类器来分析政企服务文本的倾向性。在组合正弦余弦算法中，根据当前的演化状态生成组合因子，并利用组合因子对种群中提取的优秀信息进行融合，生成新个体，增强算法的搜索性能，从而提高政企服务文本倾向性分析的效率。

摘要： 影评情感倾向性分析算法，属于自然语言处理领域，为了解决影评情感分析机器学习算法的准确性问题，要点是：由下述数学模型确定的分类器对待测影评情感倾向性分类概率计算：，效果是提高分析的准确性。

摘要： 基于机器学习的影评情感倾向性分析的测试方法，属于自然语言处理领域，为了解决影评特征表示的训练集的测试问题，要点是将特征向量文本随机划分出训练集，并为训练集的每一特征向量添加积极或消极标签，训练朴素贝叶斯思想构建的分类器，并将特征向量文本随机划分出测试集，所述测试集的各个特征向量未添加积极或消极标签，且测试集用于测试朴素贝叶斯思想构建的分类器，效果是对于特征表示训练的分类器，能够适应性的作出较为准确的测试。

摘要： 本发明公开了一种电影评论观点情感倾向性分析方法，包括：从影评网站爬取各类别的多部电影的影片描述信息和评论信息；对采集的影评描述信息和评论信息进行数据预处理；制定多条评论观点提取规则，利用评论观点提取规则从评论信息的评论内容的各个评论语句中获得观点词与情感词，然后将所有观点词和情感词分别保存为评论标签词库与观点情感词库；通过关键词匹配打标或人工打标，对各个评论语句进行评论标签类别标记和情感倾向性标记；生成由评论标签分类模型和标签情感分类模型组成的评论观点情感分析模型；针对目标影评，利用评论观点情感分析模型自动生成评论标签类别标记和情感倾向性标记。能全面准确地反映出用户对影片的情感表达。

摘要： 本发明涉及融入主题特征的中越跨语言评论情感倾向性分析方法，属于自然语言处理领域。本发明包括：构建中越跨语言评论数据集；利用特征编码器和主题特征编码器对中文和越南语评论进行特征编码，之后利用选择门控机制获得评论句特征，并使用对抗学习缩小中文和越南语语义差距；最后基于中文的情感标签作为输入训练分类器，最终完成在越南语数据集上的情感分类任务。本发明通过将主题信息作为指导信息融入实现越南语评论句的情感分类，从获取到的越南语网络数据中得到情感倾向性，为把握越南民众对公共事件等对象的观点看法提供支撑。

摘要： 本发明公开了一种文本倾向性分析方法包括步骤：对评论文本进行预处理；识别中文句法的依存关系结构；计算情感词的上下文极性值；完成评价对象和评价词的二元组抽取，确定评价对象间的从属关系；对情感词倾向值加权求和得到句子倾向值，实现句子级倾向性判别；通过句子级极性值的正负，判别评论情感的褒贬倾向；根据极性绝对值大小，判别评论褒贬情感的强弱。商品评论倾向判别器包括：采集模块、预处理模块、句法分析模块、情感计算引擎、二元组挖掘引擎、上下文控制器和情感判别器。本发明结合组合情感词典并将领域本体加入文本倾向性分析，提高了情感词极性计算与二元组抽取的准确率，实现了对论坛商品评论的倾向性分析。

摘要： 本发明涉及融入主题特征的中越跨语言评论情感倾向性分析方法，属于自然语言处理领域。本发明包括：构建中越跨语言评论数据集；利用特征编码器和主题特征编码器对中文和越南语评论进行特征编码，之后利用选择门控机制获得评论句特征，并使用对抗学习缩小中文和越南语语义差距；最后基于中文的情感标签作为输入训练分类器，最终完成在越南语数据集上的情感分类任务。本发明通过将主题信息作为指导信息融入实现越南语评论句的情感分类，从获取到的越南语网络数据中得到情感倾向性，为把握越南民众对公共事件等对象的观点看法提供支撑。

摘要： 本发明公开了一种基于金融情感词典的情感倾向性分析与评价模型，包括专有词汇白名单、中文分词器、情感词词典、否定词词典、程度副词词典、情感词位置词典、否定词位置词典、程度副词位置词典、情感分数输出模块和等级判断模块，通过中文分词器读取文本并进行分词，所述情感分数输出模块计算文本的情感分数，并通过等级判断模块输出文本等级，即可得出文本情感倾向水平。本发明中，本发明的情感倾向性分析模型是服务于聊天机器人的，想区分的不是传统模型所致力的区分真正的情感，而是区分一个是否问题，并且重点也需要区分出客户转移话题的意图，通过对用户回复进行两次等级判断，并给出对应的结果，更好地提升了用户体验度和聊天机器人的交互性。

摘要： 本公开提供了一种文本的情感倾向性分析方法，包括：从待分析文本中分别提取语义特征、词性特征以及共现词特征，其中，待分析文本包括文本内容和与文本内容相关联的评论内容；将语义特征、词性特征以及共现词特征拼接，得到拼接特征；对拼接特征进行预处理，得到待分析文本中的词序列特征；对待分析文本中的词序列特征进行聚合，得到待分析文本的句子向量；以及将句子向量输入情感倾向性分析模型，输出待分析文本的情感倾向性分析结果。本公开还提供了一种文本的情感倾向性分析装置、设备、存储介质和程序产品。