Application of Text Analysis in Emotional Expression in Contemporary Literature
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development of technology and online social networking, the popularization of smartphones has promoted the research and development of sentiment analysis of contemporary literary texts.In this paper, the CBOW model based on Hierarchical Softmax algorithm is used to extract text sentiment features.The classification mechanism of sentiment lexicon, machine learning, and deep learning methods supported by sentiment features is discussed.According to the discussion results, a 5-layer sentiment analysis model based on CNN-BiLSTM-ATT is built based on text preprocessing, and the model design of different layering is proposed.Meanwhile, the analysis method of text themes is proposed based on LDA.In the long story dataset, the model recall rate of this paper is 83.91% and the precision rate is 83.86%, the values are higher than the other six models; the Macro-F1 mean value is 83.16%, which proves that the fused and improved CNN-BiLSTM-ATT model of this paper possesses excellent performance in the sentiment analysis task.In the short story dataset, the accuracy, precision and recall are not less than 98%, and the loss rate is the lowest 34.11%, which are lower than the other six models.The model in this paper can be applied to text analysis systems and has superiority in parsing the sentiment of contemporary literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».