研究方向

运用SVM算法电影评论中的词语情感分析 情感分析是一种广泛的主观分析，它使用自然语言处理技术来识别客户评论的语义情感，语句表达的情绪正负面以及通过语音分析或书面文字判断其表达的情感等等。经过初步的学习了解机器学习之后，利用开源数据库对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，如从电影评论中分析用户对电影的评价。本次课题主要结合了机器学习和自然语言处理两门学科，进行数学线性代数和机器学习重要算法的应用了解的同时利用所学知识对机器学习中向量机算法构建数学模型对词语情感进行分析探究。随后对比其他主流算法并进行结果预测和对结果预测的原因分析。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

Y. L

• 南加州大学硕士，就读于USC计算机专业；
• 本科毕业于伦斯勒理工学院，计算机与应用数学双专业；
• 曾研究韩语识别算法研究，英语字词变换研究；
• 本科期间获得院长优秀学生嘉许名单；
• 研究领域为自然语言处理、机器学习、线性代数。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，让学生研究内容有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，让推荐信有可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

了解更多详情

请扫描二维码

关注「有方背景提升」