【摘 要】
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眼睛是心灵的窗户,人类从外界接收到的信息中,大部分来自眼睛,同时人类也会通过眼睛释放出一些潜在信息。眼动仪是集成了红外光源和专业摄像机的可以获取眼动数据的仪器。通过眼动仪,可以获得例如眼睛注视点、眼动轨迹、眼睛注视时间等数据。全球各个领域的专家和学者利用眼动数据进行进一步的分析和研究。自然语言处理是人工智能领域的一个重要的研究方向,是研究如何让计算机更好的识别自然语言、理解自然语言、并利用自然语言
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眼睛是心灵的窗户,人类从外界接收到的信息中,大部分来自眼睛,同时人类也会通过眼睛释放出一些潜在信息。眼动仪是集成了红外光源和专业摄像机的可以获取眼动数据的仪器。通过眼动仪,可以获得例如眼睛注视点、眼动轨迹、眼睛注视时间等数据。全球各个领域的专家和学者利用眼动数据进行进一步的分析和研究。自然语言处理是人工智能领域的一个重要的研究方向,是研究如何让计算机更好的识别自然语言、理解自然语言、并利用自然语言与人类进行通信的理论和方法的综合型学科。自然语言处理研究被应用于很多方面,其中包括机器翻译、情感分析、自动问答、语音识别等目前的热门领域。文本情感分析是通过利用自然语言处理技术和文本挖掘技术,对带有情感色彩的主观性文本进行分析处理的过程。目前,文本情感分析研究涵盖了包括自然语言处理、文本挖掘、信息检索、信息抽取、机器学习等多个领域,得到了许多学者以及研究机构的关注,近几年持续成为自然语言处理和文本挖掘领域研究的热点问题之一。本论文在已有眼动仪的应用场景的基础上,提出基于眼动仪的自然语言情感分析研究。该研究可以通过短时间内观看出现的文本信息,分析出测试者对信息所涉及方面的情感倾向。本文具体的工作内容和研究成果包括以下几个方面:情感分类算法选取:对基于情感词典的情感分析方法和基于机器学习的逻辑回归算法和支持向量机算法分别进行实验,在本地数据集上进行训练和测试,支持向量机算法因为其不需要过多先验知识和较高的分类准确度,作为本论文的情感分类算法。词向量训练模型:基于两种语言模型CBOW和Skip-gram以及两种计算优化方法层次Softmax和负采样分别结合,建立四种不同的词向量训练模型,通过对比四种模型的训练时间以及输出词向量的优劣,确定选择用时较少且词向量效果较好的CBOW语言模型和负采样优化方法。再对模型中词向量的维度、词语出现频率的最小阈值、上下文窗口大小三个参数,通过控制变量法进行调整,确定训练效果最好的词向量训练模型。特征提取方法:基于词频-逆文本频率矩阵和词向量设计了一种加权词向量,将TF-IDF矩阵作为词的权重,与词向量进行结合,通过Python计算验证此方法的有效性,并与两种方法分别作为输入的分类效果进行对比,结果证明了此方法对分类效果有较大提升。眼动仪获取眼动数据并进行处理:搭建眼动仪实验平台,利用眼动仪收集测试者观看测试图片时视线信息,通过获取坐标集和对有效坐标集的分析与处理,得到视线感兴趣文本。将文本进行预处理操作后,利用本研究提出的加权词向量作为输入,通过支持向量机分类算法,输出文本的情感极性。通过实验,验证了本文设计的基于眼动仪的自然语言情感分析研究各个模块的可行性。通过上述研究,本文完整的模拟了基于眼动仪的自然语言情感分析研究流程,并且验证了模型在实际中的分类效果。结果显示,本文提出的模型可以通过人眼浏览文本的过程中,捕捉人眼隐藏的信息,输出人类内心的情感倾向。
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