《表1 去噪后的情感主题词表》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
情感分析细分为特征评价和情绪表达两方面，外国旅游者一方面对广州的旅游观感进行描述，一方面对自己被触发的情绪进行表达，在人工去噪后，从深度访谈提取的分类情感主题词表如下表1:
| 图表编号 | XD00206082500 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.10.30 |
| 作者 | 陈薇 |
| 绘制单位 | 顺德职业技术学院酒店与旅游管理学院、暨南大学旅游管理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 各算法对乘性噪声去噪后的PSNR和SSIM》2021.02.16
- 《表2 各算法对椒盐噪声去噪后的PSNR和SSIM》2021.02.16
- 《表3 小波去噪后的灰色BP神经网络模型预测成果》2020.11.15
- 《表2 不同算法去噪后的均方误差》2020.08.01
- 《表1 对叠后陆上信号添加不同水平噪声，各算法去噪后的PSNR和SSIM值对比》2020.05.25
- 《表5 Airplane图像去噪后的PSNR值》2020.09.01
- 《表4 Baboon图像去噪后的PSNR值》2020.09.01
- 《表3 小波去噪后的前10期数值/m》2020.03.28
- 《表1 不同算法去噪后的PSNR数据》2020.05.20
- 《表2 不同算法去噪后的信噪比》2020.03.01
- 《表4 两种真实视频数据去噪后的噪声水平》2019.10.25
- 《表3 Goldhill图像去噪后的PSNR、NMSE和SSIM比较》2019.07.01
- 《表4 Peppers图像去噪后的PSNR、NMSE和SSIM比较》2019.07.01
- 《表2 Lena图像去噪后的PSNR、NMSE和SSIM比较》2019.07.01
- 《表1 不同T1, T2条件下Lena图像去噪后的PSNR值》2019.07.01
- 《表1 不同算法对图像去噪后的峰值信噪比》2019.02.15
- 《表1 几种方法去噪后的信噪比和均方根误差》2019.07.01
- 《表1 几种方法去噪后的信噪比和均方根误差》2019.07.01
- 《表1 不同噪声强度混沌信号去噪后的SNR (d B) 和RMSE》2018.07.01
- 《表1 Bumps信号三种方法去噪后的均方误差》2019.11.01