微博短文本的情绪分析方法

面向微博短文本的情绪分析研究是当前的研究热点。提出了利用依存句法对微博短文本进行分析,抽取关系对,并设计相应的方法用于情感计算,其结果作为特征加入到情绪句判别模型之中;同时设计出情绪句判别规则,在分类模型之前或者之后利用规则进行预处理或者后处理,提高情绪句的判别正确率;最后使用NLP&2013中文微博数据,通过实验证明研究方法的有效性,在性能指标上相比评测最好成绩有了进一步提高。     

多策略中文微博细粒度情绪分析研究

针对中文微博用户的情绪分析问题, 提出一种基于多策略融合的细粒度情绪分析方法。首先采用朴素贝叶斯算法对微博的有无情绪分类问题进行研究, 然后构建有情绪微博的21维特征向量, 最后采用SVM和KNN算法对微博进行细粒度情绪分析。以新浪微博作为实验对象, 结果表明多策略集成方法好于单一分类 算法。在多策略集成方法中, “NB+SVM”方法略优于“NB+KNN”方法。     

基于语义分析的中文微博情感分类方法

通过分析微博的结构特点,提出了一种基于语义分析的中文微博情感分类方法。首先构建了表情符号情感词典和网络用语情感词典;然后结合词典资源对微博文本进行依存句法分析并且构建情感表达式树;最后根据制定的规则计算微博文本的情感强度,依据强度值判断微博的情感倾向类别。实验结果验证了该方法的有效性,也表明所构建的表情符号情感词典和网络用语情感词典能够有效增强情感分类器的性能。     

基于文本挖掘的微博文本情绪分析技术研究

该文主要针对中文微博的细粒度情绪识别技术中的关键技术展开研究,分析了中文微博的研究难点和微博情感表达特征,提出了一种微博文本情绪显性特征的多策略集成分析法。最后实验组以新浪微博中某一主题为实验数据,对"乔任梁去世"事件这一热点话题的评论文本数据集进行分析,验证了该文的微博情感分析能力,同时还将情感分析结果进行了可视化展示。     

基于情绪感染模型的群体仿真研究

为更好地体现群体性事件中闹事群体情绪感染的真实性和仿真过程中的不确定性,在分析已有的情绪感染的理论基础上,提出了"领头人物"层次化情绪诱导模型。研究了领头人物的诱导机制和对群体成员诱导规则。改进了主体间情绪交互算法,解决了无法体现循环效应中的反馈作用及情绪感染失真的问题,同时引入了从众、情绪衰减、情绪不适应度、游动等算子,并建立了闹事群体的情绪感染模型,实验证明该模型能真实地反映闹事群体的情绪表现,更好地体现群体性事件的发展规律。     

微博话题中的情感分析研究

微博话题的情感分析是分析出微博话题中隐含的情感并实现对微博消息的分类,该研究可以帮助网络监管人员和政府机关人员针对网络舆情及时做出积极有效的决策。微博话题情感分析的核心任务是分析微博话题中每条微博消息的情感倾向。本文提出的中文微博话题的情感分析是在基础情感词典之上,通过提取并构建程度副词、网络用词和否定词等相关词典,实现对基础情感词典的扩充,最后通过权值计算得到微博消息的情感极值,达到对微博消息进行情感分类的目的。实验结果证明所提出的方法的有效性。     

基于微博文本的个性化兴趣关注点及情绪变迁趋势研究

随着社交网络的快速发展,人们可利用微博平台发表、分享自己的观点以及抒发某种情绪,进而产生了大量针对不同话题的博文和情绪信息,但传统的文本挖掘算法在处理这些短小且具富含个性化情感信息的微博文本方面有所欠缺。在此提出一种基于微博文本的特征权重计算方法,可据此得到博主在不同时间段的关注点,通过情绪分类,分析用户在不同时间段内的情绪变迁情况。实验结果证明此方法具有一定的可行性。     

基于微博表情符号的情感词典构建研究

基于微博表情符号,提出一种自动构建情感词典的方法。 从微博平台抓取大量带有表情符号的微博文本,并依据表情符号对微博文本进行情感倾向标注,生成情感语料库。 对语料库进行分词、去重等预处理工作,根据词性规则抽取微博文本中情感词,统计每个情感词在正向和负向语料库中出现的次数,计算情感词的卡方统计值获得情感强度,根据情感词在正负微博文本中出现的概率判定情感词的倾向性,进而生成情感词典。 这是一种全新的思路。 以人工标注的情感词典为基准数据,实验结果表明,本文方法标注情感词的准确率在80%左右,在情绪词强度阈值θ为20、30时,生成情感词典综合F值最好,达到了82%以上。      

儿童情绪表现规则的认知发展及其影响因素

情绪表现规则是情绪理论中的一个重要概念。情绪表现规则的概念最早由Ekman和Fticsen在其跨文化研究中提出，从那以后，出现了许多关于情绪表现规则的研究。情绪表现规则制约着情绪表达行为的合适性。人们根据情绪表现规则调节或控制自己的情绪。儿童的情绪表现规则知识随年龄增长而发展，这种变化是认知、社会、言语和身体发展等各方面因素复杂而相互作用的结果。儿童的情绪表现规则知识受人际背景、家庭环境、社交能力、情绪性质等多种因素的影响。     

面向情绪分类的情绪词向量学习

提出了一种面向情绪分类的融合词内部信息和情绪标签的词向量学习方法。在CBOW模型的基础上,引入词内部成分和情绪标签信息,以适应微博情绪表达的不规范,同时丰富词向量的情绪语义。对于输入文本,按照词的TF-IDF权重对词向量进行加权求和,以作为文本向量表示。以上述词向量或文本向量作为情绪分类器的输入,采用机器学习的分类方法(LR、SVM、CNN),验证本文情绪词向量在情绪分类任务上的实验效果。实验表明,情绪词向量与原始CBOW词向量相比,在准确率、召回率、F值等各项指标上都有更好的表现。     

基于LS-SO算法的情感文本分类方法

首先, 基于点互信息与信息检索(PMI IR)算法, 提出一种Laplace平滑情感判定(LS-SO)算法, 对情感词典与表情符号情感词典进行自动扩充, 得到了具有一定规模、 高质量的情感词典, 包括基础情感词典、 目标情感词典、 网络用语情感词典、 表情符号情感词典、 否定词词典、 疑问词词典、 程度副词词典和连词词典. 其次, 通过细化文本语义分析规则计算文本情感值. 实验结果验证了该方法的有效性.     

基于双粒度模型的中文情感特征词提取研究

为了能够快速准确地提取出海量文本信息中的情感特征词,提出从情感词语集中通过人工筛选得到种子词并对其情感强度赋值,同时,以这些种子词为基准计算出情感词语集中其他词语的情感强度值,从而得到各特征词在词语级及句子级的倾向性贡献度值。然后,将特征词在词语级、句子级这2种不同粒度情况下计算出的情感倾向性贡献度值有机结合起来,构造出基于双粒度模型的中文情感特征词提取模型。该提取方法考虑了特征词在词语级和句子级2个方面的情感倾向,使最终提取出的情感词的准确率得到了提高。实验表明,只要有一个全面的情感词典系统和一组准确恰当的种子词,提出的方法可以获得良好的准确率和召回率。     

语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法

当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发,尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上,加入了微博表情这一重要元素,采用与文本情感值加权的方式参与微博情感计算,使得对含有表情的微博情感判定结果有了一定程度的提高;在语义规则部分,基本涵盖了汉语中最常用的几种句型规则和句间关系规则,使得对复杂语句的情感分析更加准确。同时,还对每条微博的情感给出了具体的数值,并在正确率、召回率、F 值的基础上,提出合格率这一指标,对微博情感判别方法得到的数值准确性进行评价。通过搭建 Hadoop 平台对测试集的1万条数据进行测试,验证了融合算法的有效性。     

大数据背景下的学生情感词典构建方法?

学生的情感教育一直是教育界的研究热点和难点,由于学生个人情感的隐秘性,教师很难获取学生的情感状况.研究通过学生大量使用的社会交互网站中的文本信息分析学生的情感状态,核心是针对学生常用情感词构建情感词典,根据学生大量使用新词、伪词的特点,结合新浪微博提供的情感符号,以现有情感词典为基础,在动态更新的新浪微博大数据中应用文本相似度计算方法,扩充情感词典,构建符合学生语言特点和新浪微博风格的学生情感词典.词典包括情感极性和强度,为基于学生微博文本的情感感知和进一步的情感教育奠定基础.     

多发音字典在维吾尔语方言语音识别中的应用

基于标准语音的识别系统在识别带有发音变异的口语语料时,识别率较低。针对这一问题,提出了一种在标准维吾尔语发音字典的基础上生成多发音字典的方法。采用基于专家经验和数据驱动相结合的方法分析了维吾尔语方言口音发音变异规则,构造发音变异集合,生成初始的多发音字典,并运用了自动数据处理算法和门限阈值法,使得能够从方言口音训练语音数据中自动获得精简的多发音字典。实验结果表明:该方法对维吾尔语方言口音的识别性能有提升作用。     

情绪刺激对微信公众号信息分享意愿的影响实证研究

微信公众号平台拥有着庞大的用户基础,是信息传播的重要载体.而对其用户的信息分享意愿进行影响因素分析有利于提升信息传播效果.本文以微信公众号用户群体为研究对象,构建了情绪刺激对微信公众号用户信息分享意愿影响的研究模型并进行实证研究.对问卷调查获得的数据进行因子分析、T检验、相关分析和回归分析等,得出结论:情绪刺激会促进微信公众号用户的信息分享意愿;用户情绪在"情绪刺激-微信公众号用户信息分享意愿"这一过程中起着中介效应的作用;用户的正向情绪和负向情绪对其信息分享意愿的影响无显著差异.最后根据结论提出4个在微信公众号运营和建设方面的提升建议.     

艺术情感表现与器乐演奏特征分析

艺术是生活的调味品,是对生活的另一种诠释,丰富的情感让艺术更具生命力和感染力。在演奏艺术中,情感表达非常重要,不仅可以提升演奏的表现力,还可以升华作品蕴涵的情感。不同的演奏特征可以表现不同的艺术情感。要不断提高艺术修养,注重艺术审美,深刻理解作品,正确处理演奏技巧和情感的关系,增强情感在演奏中的表现力。     

基于主体句和句法依赖的微博情感倾向性分析

情感倾向性分析是近年来中文信息处理领域的热点问题.通过对新浪微博进行情感的分析与研究,提出了一种基于主体句和句法依赖关系的微博情感倾向性分析方法.首先利用自定义规则和条件随机场模型进行主体句及主体评价对象的抽取;然后使用句法分析器对主体句进行依赖关系分析,可以准确的获得修饰评价对象的评价词;最后利用情感词典计算出句子的情感倾向.实验结果表明在精确获取评价对象的基础上再进行情感倾向性判别效果要优于对微博直接进行情感倾向性分析.