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文件名称：参考文献-js实现聊天对话框
文件大小：832KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-17 01:06:54
MATLAB SPSS python
八、模型的评价
8.1 模型一的评价
优点：对于同一本书著作，一个作者的思想和思维方式都是有规律可循的，
我们找出了具有代表性的 27个人物名称和 47个虚词，大大的减少运算量。将前
80回与后 40回分开统计，计算出词频，利用写作风格的差别来判断前后作者差
异，非常具有说服力。
缺点：对于问题一、二，在选取具有代表性的人物名称或者虚词的时候，因
为整本著作的人物和词数种类太多，我们有可能会忽略掉某些关键性的或者对结
果影响比较大的信息，导致最终结果不准确。而且有很多人物的出场时间不同，
甚至会有一些在前 80回出现并死亡的情况，这些都会导致最终结果有误差。
8.2 模型二的评价
优点：词与词之间的相关性有诸多种，我们选取同义异词的好处在于，对于
不同的作者，在撰写文章的时候对某些意思的表达不同，比如会参杂自己家乡的
方言等等。我们抓住这一特点进行分析，得到的效果显著。
缺点：同义异词的种类和数量太过繁杂，因为篇幅的限制，我们选取的 7组
词可能不具有代表。
8.3 模型三的评价
优点：我们建立了两个不同的模型来处理问题，对于第一个模型，对标点符
号的频数进行分析。因为对于不同的作者，标点符号可能表达出了自己的情感，
比如问号和感叹号，所以可以根据这个差异进行比较。对于第二个模型，我们做
的是平均词长分析，因为平均词长同样可以判断出一个作者的写作用词习惯，能
够用来判断作者文风。这两个模型都非常贴切实际，抓住了作者的各种写作色彩，
具有说服力。
缺点：在做平均词长分析的时候，会将部分人物的姓名分割开来，这就会导
致在统计单个字词数量的时候引入了干扰，会对最终的结果产生影响。
九、参考文献
[1]李贤平，《红楼梦》成书新说，复旦大学学报社科版，1987，(5)：3-16
[2]韦博成，红楼梦前 80回与后 40回某些文风差异的统计分析，应用概率统计，
2009，25(4):441-448
[3]施建军，基于支持向量机技术的《红楼梦》作者研究，红楼梦学刊，2011
[4]任永功，基于特征权重与词间相关性的文本特征选择算法，计算机应用与软
件，2012.9
[5]王雪飞，词间相关性对文本分类的影响，计算机应用技术，2007.7
[6]刘悦，基于语料库的红楼梦各部分的写作风格研究，华中师范大学，2014.1
[7]邓维斌，唐兴艳，SPSS19统计分析使用教程（中文版），北京：电子工业出版
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