摘要："萌"作为一种文化现象,在传播中常常诱发丰富的情绪体验。本研究立足于积极情绪理论与脑电情感计算技术,建立起积极情绪的十分类脑电预测模型,识别被试在观看"萌"视频时的情绪状态。结果表明"萌"视频诱发出多种积极情绪共现的情绪档案,其中最为突出的情绪包括爱、高兴、娱悦与宁静。此外,本研究展示的秒级时间精度的情绪体验识别系统有望在未来的传播实践中为媒介内容的"萌点"检测提供一种新的技术实现可能性。

摘要：为解决TF-IDF模型表达情感信息不足的问题,提出一种情感Senti模型,通过该模型提取文本中的情感信息,包括句子中积极/消极的情感词、否定词、转折词以及程度副词,考虑标点符号在句子中起到的情感作用,利用情感词典和语义规则提取情感信息,生成相应的情感矩阵。在此基础上,与TF-IDF模型进行拼接,形成混合向量模型。实验结果表明,与只运用TF-IDF模型相比,混合向量模型精确度更高,具有较好的分类效果。