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<title cf:type="text"><![CDATA[模式识别与人工智能 -->最新文章目次]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[基于半监督的短语情感倾向性分析方法]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[现有的情感倾向性分析技术无法挖掘情感表达中的深层语言现象且存在特征稀疏问题.文中提出一种基于语义空间模型的半监督短语情感倾向性分析方法.首先研究语义空间内的词语表示问题,提出基于依存语法语义空间模型的词语语义分布计算方法,采用无监督的学习方法计算该词语分布.然后研究短语识别及表示问题,利用词语语义分布的非线性组合方式实现短语结构的表示.最后综合词语语义分布和短语结构表示的相关研究成果,利用神经网络模型设计基于短语的情感倾向性分析系统.实验表明,该方法在构建的测试集上的识别准确率达到预期效果.]]></description>
<pubDate>2019/11/13 9:42:14</pubDate>
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<author><![CDATA[乌达巴拉,汪增福]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[基于相位谱差值的WAV音频压缩历史检测算法]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[音频压缩历史检测是音频取证领域的重要部分,有助于检测音频是否经过篡改和伪造.文中提出基于相位谱差值统计特征的WAV音频压缩历史检测算法.利用相位谱差值的均值、方差及峰度作为检测特征,能较准确地判断待测WAV音频是否被常见的4种编码器中的任一种进行压缩解压处理,并能进一步估计该WAV音频被压缩时采用的比特率.实验表明文中算法能有效检测WAV音频的压缩历史,且性能优于现有算法.]]></description>
<pubDate>2019/11/13 9:42:14</pubDate>
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<author><![CDATA[周劲蕾,王让定,金超,严迪群,陈亚楠]]></author>
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