【摘 要】
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本篇研究将探讨涂鸦墙讯息之情绪状态,基于情绪特征及文字特性的结合,来解析用户于涂鸦墙撰写讯息时当下的心情,本研究将文字距离及数据探勘的概念为核心架构提出的假设性方
【出 处】
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第十七届全球华人计算机教育应用大会(GCCCE2013)
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本篇研究将探讨涂鸦墙讯息之情绪状态,基于情绪特征及文字特性的结合,来解析用户于涂鸦墙撰写讯息时当下的心情,本研究将文字距离及数据探勘的概念为核心架构提出的假设性方法,主要目的除希望透过简短的字汇,不同的组合来创作一个更多情绪字汇,将这些字汇转换简单独立的关键词,透过简单关键词比较法找出涂鸦墙讯息的最佳情绪,研究中经由130位受测者涂鸦墙之发言分析,我们初步得到约55.5％的正确率,为提升正确率,透过语意学习及人工学习的方式产生新语句131句,经重新分析其正确率约60.1％提升4.6％,另经F-Measure证明当语意重新分析后其值也由0.23提升至0.31,由此可见透过语意学习增加语库情绪词汇数量,可以提升研究正确率及价值.
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