针对传统方法在运动鞋用户评论的感性因子提取中存在的效率低下、维度冗余问题,提出一种结合大语言模型(large language model,LLM)与主成分分析(principal component analysis,PCA)的自动化提取方法。以亚马逊电商平台的8680条运动鞋...针对传统方法在运动鞋用户评论的感性因子提取中存在的效率低下、维度冗余问题,提出一种结合大语言模型(large language model,LLM)与主成分分析(principal component analysis,PCA)的自动化提取方法。以亚马逊电商平台的8680条运动鞋用户评论为研究对象,采用GLM-4-9B-Chat模型自动生成感性词汇对,经数据清理后获得7619条有效数据;通过TF-IDF向量化处理后,设计k=10、15、20、25四组K-means聚类实验,对冗余维度进行合并优化,最终收敛得到6个核心感性因子。该方法通过整合LLM自动化提取、多聚类去冗余与PCA分析,为运动鞋感性工学的自动分析提供了一条技术路径,也为纺织服装领域的感性因子自动化提取研究提供了有益参考。展开更多
以KE(Kansei engineering)/MLR(Multiple linear regression)相结合的方法探索白塔山纹饰丝巾的设计。首先,建立白塔山纹饰样本库,收集符合白塔山纹饰的感性意象词汇,运用语义差分法和因子法定性和量化纹样的感性意象词汇,利用因子分析...以KE(Kansei engineering)/MLR(Multiple linear regression)相结合的方法探索白塔山纹饰丝巾的设计。首先,建立白塔山纹饰样本库,收集符合白塔山纹饰的感性意象词汇,运用语义差分法和因子法定性和量化纹样的感性意象词汇,利用因子分析降维处理获取感性意象词汇。其次,采用多元线性回归方法构建白塔山纹饰形态设计因子与感性意象词汇之间的模型关系,深入剖析不同形态特征要素对感性词汇产生的具体影响程度,为白塔山纹饰设计优化提供了理论依据。最后,运用感性意象词汇和白塔山纹饰设计因子的关系模型,再结合形状文法来推演新纹饰设计。基于以上设计方法,进行丝巾产品设计。结果表明,该方法比较适合纹样设计的迭代优化及丝巾的创新设计。展开更多
文摘针对传统方法在运动鞋用户评论的感性因子提取中存在的效率低下、维度冗余问题,提出一种结合大语言模型(large language model,LLM)与主成分分析(principal component analysis,PCA)的自动化提取方法。以亚马逊电商平台的8680条运动鞋用户评论为研究对象,采用GLM-4-9B-Chat模型自动生成感性词汇对,经数据清理后获得7619条有效数据;通过TF-IDF向量化处理后,设计k=10、15、20、25四组K-means聚类实验,对冗余维度进行合并优化,最终收敛得到6个核心感性因子。该方法通过整合LLM自动化提取、多聚类去冗余与PCA分析,为运动鞋感性工学的自动分析提供了一条技术路径,也为纺织服装领域的感性因子自动化提取研究提供了有益参考。
文摘以KE(Kansei engineering)/MLR(Multiple linear regression)相结合的方法探索白塔山纹饰丝巾的设计。首先,建立白塔山纹饰样本库,收集符合白塔山纹饰的感性意象词汇,运用语义差分法和因子法定性和量化纹样的感性意象词汇,利用因子分析降维处理获取感性意象词汇。其次,采用多元线性回归方法构建白塔山纹饰形态设计因子与感性意象词汇之间的模型关系,深入剖析不同形态特征要素对感性词汇产生的具体影响程度,为白塔山纹饰设计优化提供了理论依据。最后,运用感性意象词汇和白塔山纹饰设计因子的关系模型,再结合形状文法来推演新纹饰设计。基于以上设计方法,进行丝巾产品设计。结果表明,该方法比较适合纹样设计的迭代优化及丝巾的创新设计。
