基于语境情感消岐的评论倾向性分析

研究评论倾向性分析中情感词的动态极性变化问题.用Apriori算法在语境基础上挖掘情感歧义词语搭配,构建出(情感对象,情感词,情感倾向性)三元组形式的情感歧义词搭配词典,利用条件随机场模型(CRFs)序列标注方法从评论文本中抽取出情感要素,在构建的情感歧义词搭配词典基础上对评论文本进行了细粒度情感倾向性分析.在手机和电脑两个领域的评论语料集上进行多组实验,与传统方法的对比实验表明了方法的可行性,较为明显地提高了情感倾向性分析的准确率.     

一种面向博客群的主题倾向性分析模型

本文结合网络虚拟社会中舆情检索的实际需求,提出了一种面向博客群的主题倾向性分析模型.针对博客主题评论篇幅长短不一的结构特点,模型采用不同的文本倾向性处理方法：对于较长篇幅评论文本,分别统计目标评论中赞同、反对字符的倾向字符权重及其分布密度;对于拥有少量文字的主题评论,通过计算评论中字符倾向权重之和,实现评论倾向性评估.实验中通过构建面向“网络文化”的博客主题测试集,对模型的主题评论倾向性计算方法以及语义检索能力进行验证评估.实验结果表明模型具有较好的文本倾向性识别能力.     

词语情感倾向性识别

中文倾向性研究是针对文本内容获得有用的倾向性信息和知识,它已经成为自然语言处理的研究热点.本文首先分析了国内外关于倾向性的研究现状,然后重点介绍了情感词识别和情感词极性判别的方法和技术.同时在对现有的情感词极性判别技术的基础上,提出了一种基于改进的HowNet处理情感词极性判别的方法.实验结果表明,本方法在词语级上达到了较好的效果.     

基于BERT的长文本分类方法

由于预训练模型输入分词数量限制，基于BERT的长文本分类任务效果与长文本分割后的文本段集合的处理及特征融合密切相关，现有的长文本分类研究在融合文本段特征时更关注文本段之间原始的顺序关系，而本文提出了一种基于BERT和集合神经网络的长文本分类模型.该方法以BERT为基础，可处理从同一文本样本分割得到的任意数量文本段，经过BERT后得到文本段特征，再将所有文本段特征输入到具有置换不变性的集合神经网络层中，提取出集合级别特征来优化长文本的特征表达.通过在三个数据上的实验分析，论文在平均分词长度较长的数据集上取得了90.82%的准确率，高出目前最优方法4.37%.     

基于量化同义词关系的改进特征词提取方法

提出一种基于量化同义词关系的改进的TF-IDF文本特征词提取方法.该方法将在同一文本中出现的某个词的同义词做为一个集合,在传统TF-IDF方法计算的词语权重的基础上对同义词集合中的词语及其相关词进行权重调整,通过相似度对同义词集合中的词语进行了合并加权.实验证明该方法对文本中的同义词及其相关词进行了有效处理,提高了文本特征词提取的准确性.     

微博文本和传统文本体裁特征对比

在总结常用特征集合的基础上,根据微博文本的特点以及特征选取原则,选取了适合微博文本体裁分析的特征集合,这些特征能典型的反应微博文本和其他文本形式的区别.还分别对不同的文本体裁进行特征值的统计,并将统计结果在不同的文本体裁之间进行了深入的对比分析,并从体裁的角度分析出不同文本体裁的特征值差别的原因.并从体裁特征的角度说明微博文本是一种新的体裁文本.     

一种基于基准词的跨领域文本倾向性计算方法

常用的基于特征表达的跨领域文本倾向性分析的基本思想是通过统计的方法对源领域和目标领域的数据进行特征对齐,再根据特征间关联构建目标领域的分类器。从词汇倾向性计算入手,提出了一种基于领域基准词表的跨领域倾向性计算的方法。与传统的词汇倾向性计算方法不同的是,该方法在构建基准词表时,同时考虑词性和领域信息,在计算倾向性时,根据词汇当前的词性和领域信息采用相应的领域基准词表进行计算。实验结果表明:与传统的跨领域倾向性分析算法相比,虽然该方法在准确率上的优势不明显,但可以不依赖源领域和目标领域文本数据;与传统的基于基准词表的倾向性计算方法相比,该方法能够大幅提高倾向性分析的准确率。     

基于奇异值分解的藏文Web不良信息检索算法研究

阐述了藏文Web不良信息的特点、类型、危害性,设计了倾向性藏文Web不良文本过滤系统结构.提出一种藏文Web不良文本检索算法.该算法从不良文本中提取倾向性关键词项,根据矩阵奇异值分解方法中的转移概率构造出倾向性关键词项的状态矩阵,提取平面坐标空间第一像限的奇异值向量作为复特征向量,利用向量间的余弦相似度作为文本检索的相似度度量.实验结果表明,该算法在检索准确率和运算效率上都优于传统的LSA算法.     

基于双重注意力模型的微博情感倾向性分析

在现有的微博情感倾向性分析任务中,微博标签往往被视为噪声信息,在数据预处理阶段就被剔除.但微博标签蕴含着微博内容的关键信息,所以标签的剔除对于微博的情感倾向性分析是不利的.针对该问题,充分考虑微博的文本特点,提出一种基于双重注意力的情感分析模型.采用Bi-LSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)分别构建微博文本和微博标签的语义表示,采用双重注意力机制同时对微博的正文层和微博的标签层进行语义编码,提取出文本中的关键信息.最后,基于所构建的语义表示训练情感分类模型.实验结果表明,该模型在微博情感倾向性分析上取得了较好的效果.     

基于HNC语境框架和情感词典的文本情感倾向分析

提出了一种基于情感词典和概念层次网络(hierarchical network concepts, HNC)语境框架的文本情感倾向性分析方法,将文本的情感倾向分析分为两个阶段:特征词、语句和句群判定阶段;基于HNC语境框架的句与句群情感分析阶段。首先以HowNet情感词典和自建的形容词配价词典(valency dictionary of English adjective, VDEA)作为基础词典资源进行文本特征词匹配,在此基础上基于HNC语境框架进行文本的情感倾向性判定,融合情感词典资源与HNC语境框架的独特优势,从特征词语情感分析入手,以包含特征词的语句及句群为情感分析重点,进而确定文本的情感倾向性,体现了HNC “有所为有所不为” 的思想。为验证方法的有效性,文本分别对政治、经济、体育与影视评论等领域文本进行测试,从实验结果可以看出商品评论以及影评类的文本情感识别率相对较高,而政治与体育类识别率低,但基本达到了预期实验效果,从而验证了本方法的可行性。     

新闻娱乐化对精神生态的影响

分析了新闻娱乐化现象产生的原因,解释了精神生态的概念,论证了新闻对受众精神生态的直接性影响及新闻的娱乐化对精神生态的负面影响,使人异化成马尔库塞所说的"单向度的人"。提出应规范新闻娱乐化,培养受众媒介素养,从而规避对精神生态的不良影响。     

浅析消费主义时代的新闻真实性

当今社会以实现利益最大化的消费主义思潮正在侵蚀新闻专业主义最基本的原则—新闻真实性。分析消费主义对新闻真实性的影响,及在经济效益的逼迫下娱乐新闻产生低俗化、庸俗化的动向,加强在消费主义环境下新闻真实性的坚守,提出大众传播应意识到的消费导向的强大功能,从而控制其负面影响。     

基于词典与规则的新闻文本情感倾向性分析

通过对新闻类文体的结构分析,将新闻文体按段落划分,采用一种基于情感词典和语义规则相结合的情感关键句抽取方法,对段落内的句子进行情感分析。综合考虑情感、转折、否定、程度和归总等词语信息构建情感词典,根据规则切割新闻文本,将新闻划分为意群、句子、段落以及篇章,通过制定的规则计算情感关键句倾向值,最终获得段落以及整个篇章的情感倾向值,从而得出新闻的情感倾向。与情感词典和SVM情感分类方法的实验结果对比表明,本文方法在对新闻文本进行倾向判别时效果较好,方法具可行性。     

电视民生新闻的价值取向分析

本文旨在分析电视民生新闻的生存范式,信息化时代是电视民生新闻诞生的外在环境,公民社会公众话语表达空间的扩展是公众争取在电视新闻传播中主体地位的内在需求,而媒体竞争的加剧则是催生民生新闻的直接因素。认为民生新闻不是表面上的新闻视角的转换和新闻形态的转向,而是电视新闻机构价值取向的一种理性选择。     

由"法制新闻"到"法治新闻"

法制作为一个中性概念,没有明确的价值追求;而法治的价值取向则十分明显,它以民主和权利为本质要求.文章指出,在新闻理论和实务中,由"法制新闻"向"法治新闻"过渡是必然趋势.     

论电视民生新闻负面报道失当的危害

由于报道量、报道方式、编排形式等因素所导致的电视民生新闻中负面报道失当的问题日益突出,这往往会误导受众和新闻报料人,产生负面报道"通胀"效应并破坏收视情绪。媒介从业人员应树立正确的新闻价值观,坚持正确的舆论导向,使负面报道产生正面的社会效应。     

第一届“中国报刊与社会历史研究”学术研讨会述评

2009年7月安徽大学中国报刊与社会历史研究所举办了第一届“中国报刊与社会历史研究”学术研讨会，与会学者的论文或围绕新闻、报刊本体进行历史学的探讨，或对新闻业务、职业发展历史进行深入考证，或探讨历史人物的报刊思想与活动，或将报刊舆论、媒介话语与社会历史关联研究。会议讨论突出以下值得深入思考的问题：新闻史的研究视野、视角问题，新闻史研究的立足、主体问题，以及新闻史学研究如何走进历史现场等问题。     

基于内容的个性化新闻推荐

不同的用户有不同的兴趣指向,个性化推荐的核心在于如何提高推荐命中率.以新闻文档内容特征为基础,用ICTCLAS完成分词和频数统计,建立基于内容的新闻文档模型和动态的用户兴趣模型,实现新闻文档的比较、分类和个性化推荐,并用SSHA框架技术对系统进行设计.     

失实报道产生根源论析

失实报道严重损害了媒体的公信力,在社会上造成了恶劣影响,对舆论的导向起了负面作用。本文针对失实报道,从理论上分析其产生的根源,倡导新闻打假,并进一步阐述新闻真实性与建设和谐的舆论氛围的关系。     

论新闻价值主要因素的构成

新闻价值是新闻工作者衡量事实可否成为新闻的标准,是事实本身所具有的能够构成新闻因素的综合。它具有满足人们及时了解外界新情况需求的功能。新闻价值是由真实性、导向性、政治性、显著性、时间性、新鲜性、知识性、趣味性等方面因素构成的。