【春节假期，继续翻译技术文章。Voice就要上线了，这篇文章探讨了区块链的情感验证假设，希望能给大家启发。】

前篇请点击《区块链情感验证假设(一）》

基本凝聚力指标

基本凝聚力指标仅基于源文本中、或从源文本派生的带有情感的节点的频率，即图中所有节点的极性值之和。

关系类型指标

关系类型指标针根据文本派生图中的关系类型修改基本度量。对于图形中的每个节点，其情感值是其极性值与该节点在图形结构中进入的每个关系的关系权重的乘积。

与大多数词汇链接算法不同，并非所有关系都被视为平等。在这种情感叠加中，被认为最相关的关系，是可能表示有效维度关系的关系（例如反义词）和那些构成数据库关键组织原理的关系（例如上位词，上位词是指概念上外延更广的主题词。 例如：”花”是”鲜花”的上位词，”植物”是”花”的上位词，”音乐”是”mp3”的上位词）。

下位词是一个单词或短语，其语义字段包含在另一个单词（其别名或上位字母）的语义字段之内。例如，鸽子，乌鸦，鹰和海鸥都是鸟类的下位词（它们的上位词）。反过来，鸟是动物的下位词。潜在影响关系具有最强的权重，而更多的无定形关系（例如“也看到”）的权重最低。

节点特异性指标

节点专用性度量指标（即从可用资源池中选择的站点）针对基于词汇数据库的地形特征计算的节点的特异性度量，来修改基本度量。
这种衡量标准背后的直觉是，高度特定的节点或概念，可能比不特定的节点或概念携带更多的信息性内容，进而延伸出更多的情感内容。

研究人员已经注意到，使用一个内部结构不均一，特质无法量化的知识库非常困难。
特异性指标旨在通过评估每个节点相对于其层次结构中的深度，其连接性（链接）和其群集中其他站点的贡献，从而在词汇数据库中分解出人口稀疏性或密度。

命名实体识别

利用命名实体识别（NER）将文本中的命名实体定位和分类为预定义的类别，例如人员名称，组织，位置，时间表达，数量，货币价值等。

在“命名实体”表达式中，“命名”一词将任务限制在一个或多个字符串（例如单词或短语）始终代表某个引用对象的实体。这与严格的指示符密切相关，尽管在实践中NER处理的名称和引用在哲学上不是“严格的”、“刚性的”。

例如，“捷豹”一词可能指动物或汽车制造商。“福特”1903年由亨利·福特（Henry Ford）创建的汽车公司可以称为福特或福特汽车公司，尽管“福特”也可以指许多其他实体。

刚性指示符包括专有名称，以及某些生物物种和物质的术语，但不包括代词、根据其属性选择参照物的描述以及与个体相对的各种事物的名称（例如“Bank”）。

共指解析

共指解析旨在查找（全部）引用文本中相同实体的表达式。这是迈向涉及自然语言理解（例如文档摘要，问题解答和信息提取）的更高级别NLP任务的重要一步。

普通情感词典

该系统可以使用维基百科作为其通用情感词典（GSD），或者基于区块链的方法，可能在其下一次迭代中使用Everipedia。

Everipedia的百科全书被认为是最大的英语在线百科全书，有超过600万篇文章，包括英语维基百科中的所有文章。它被维基百科标记为fork和expansion pack（扩展包），因为它提供的文章范围比英语维基百科大得多。这是由于Everipedia的知名度门槛较低，并且强调包容性标准。

大众情感词典

由于对特定语境的情感分析工具的需求，以及在特定主题（如政治）的文本中表达情感所使用的丰富语言，自动情感分析受到了注释性情感数据匮乏的严重影响。
定向情绪（定向情绪，即持有人对特定目标有情感的注释）尤为如此。

情感分析需要人工分析组件，因为自动化系统无法分析个人评论者或平台的历史趋势，并且在表达情感时常常被错误分类。自动化会影响大约23％的由人类正确分类的评论（http://paragonpoll.com/sentiment-analysis-systems-case-study/）。

但是，人们经常不同意这一观点，有人认为，人与人之间的共识提供了自动情感分类器最终可以达到的上限（http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone。 0155 036）。

基于激励基于共识的算法，可支持来自大众的情感词典，该算法可通过3-5个协议的验证，来确保所选标签的准确性。每个新标签名义上都会收到奖励通证。
但是，这些标记将被放样，直到至少达到三个匹配项。如果在三个标记事件之后仍未达成共识，则将共识机制扩展到至少达到80％的共识。

研究表明，在五个标记事件中，实现了中等数量的人类标记协议，因此，在上述用例中，每个标记活动平均可获得一个通证代币奖励。

原文链接：https://hackernoon.com/blockchain-verified-sentiment-postulate-p0z936pj

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