基于多类型文本的半监督性别分类方法研究

提出一种基于多种文本类型的半监督性别分类方法,即根据微博平台中用户所产生的不同类型的文本(如:原创微博、转发微博等)对用户的进行性别分类。文中的方法是一种基于协同训练(Co-training)的半监督学习方法,旨在减少分类器对大量标注样本的依赖。首先将不同类型的文本分为不同的独立视图;其次,在每个视图中利用LSTM分类器挑选置信度最高的未标注样本;最后,将挑选出来的未标注样本加入训练模型迭代训练。实验结果表明我们的方法能够有效利用非标注样本信息,并明显优于其他现有的半监督性别分类方法。     

一种融合性格线索的微博情感分类

现有的文本情感分析模型很少融入性格线索,但不同性格的用户却具有不尽相同的情感表达方式.结合心理学中Big-Five性格模型,提出一种融合性格线索的微博情感分类模型PBiLSTM.该模型将微博句子文本的情感特征与用户性格线索进行融合,增加新的情感判别维度,并利用BiLSTM能够提取文本全局特征的优势,有效提升了模型情感分类的能力.实验结果表明,融合性格线索的微博情感分析模型PBiLSTM的准确率可以达到93.68%,并在多项性能指标上都取得了很好的结果.     

融合CNN和标签特征的中文文本情绪多标签分类

文本情绪多标签分类是一种细粒度的文本情感分析,通过挖掘文本中蕴含的多种情绪信息,为文本分配多种所属的情绪标签。文章提出一种基于标签特征的卷积神经网络(CNN)情绪多标签分类方法,首先利用word2vec模型对文本进行词向量表示,然后利用标签特征来强化文本情绪和标签之间的联系,将其融合于CNN模型中,用于对文本情绪进行深层次的表示和多标签分类。为了验证方法的有效性,选取了CLR和LPLO两个多标签分类方法作为基准方法,在NLPCC2014的中文微博情绪分析数据集进行比较实验。结果表明,使用标签特征的CNN模型,可以提升微博情绪的分类性能。     

基于双通道融合和BiLSTM-attention的评论文本情感分类算法

对在线商业评论文本的情感进行挖掘,融合评论文本不同特征为分类器提供更多的信息量,提出了一种新的在线电商情感分类算法。首先,针对传统词嵌入模型无法很好地融合词语情感信息特征的不足,考虑了词嵌入特征和词性特征的多特征融合方法;其次,在两种特征融合方法的基础上采用了双通道和单通道的对比来比较分类的准确性,提出了并行的CNN和BiLSTM-Attention双通道神经网络模型;最后,使用真实的京东电商评论数据集对所提模型进行了评估,并且在实验中与不同分类算法进行对比。实验结果表明,新的混合方法具有更好的分类准确率、召回率和F1指标。     

基于双通道融合和BiLSTM-attention的评论文本情感分类算法

对在线商业评论文本的情感进行挖掘,融合评论文本不同特征为分类器提供更多的信息量,提出了一种新的在线电商情感分类算法。首先,针对传统词嵌入模型无法很好地融合词语情感信息特征的不足,考虑了词嵌入特征和词性特征的多特征融合方法;其次,在两种特征融合方法的基础上采用了双通道和单通道的对比来比较分类的准确性,提出了并行的CNN和BiLSTM-Attention双通道神经网络模型;最后,使用真实的京东电商评论数据集对所提模型进行了评估,并且在实验中与不同分类算法进行对比。实验结果表明,新的混合方法具有更好的分类准确率、召回率和F1指标。     

采用用户名相似度传播模型的线上用户身份属性关联方法

针对用户跨线上行为复杂多样难以融合监控的问题,提出了基于用户名相似度传播模型的线上用户身份属性关联方法。结合中文社交网络中用户名的特征,将用户名中的中英文字符进行分离,并采用贪婪算法分别求取不同用户名之间的中英文字符串的最大公共子串,以此实现含中英文字符的用户名相似度的计算;结合用户线上的好友结构网络,仅利用一阶邻居的用户名相似度求解用户对的匹配度,由此不但实现了用户名相似度沿网络结构的快速传播,也大幅度地降低了匹配算法的计算复杂度。结合所收集的新浪微博和人人网中用户身份属性数据的实验结果表明:新提出的字符串匹配算法将用户名匹配准确率提升了近30%,传播模型也大幅度地减少了用户名匹配的计算量,分析结果不但可以实现用户跨线上应用行为的关联融合,也对网络舆论控制和行为监管具有重要的参考价值。     

基于双语信息和神经网络模型的情绪分类方法

文本情绪分类是自然语言处理研究中的一项基本任务.目前,已有的文本情绪分类研究大都在单语语料上进行,存在已标注样本不足、分类文本较短、信息量少等问题.为了解决上述问题,提出了一种基于双语信息和神经网络模型的情绪分类方法.首先,利用机器翻译工具对源语料进行翻译得到翻译语料;其次,将对应语言的语料进行合并,得到两组不同语言的语料;最后,将文本分别使用源语言和翻译语言进行特征表示,建立双通道长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型融合两组特征,并构建情绪分类器.实验结果表明该方法能够稳定提升文本情绪分类的性能.     

机器学习与语义规则融合的微博情感分类方法

针对现有文本情感分析方法的不足,设计了一种针对中文微博的基于词典的规则情感分类方法和用于机器学习方法的基本特征模板。提出一种机器学习与规则相融合的微博情感分类方法,将用规则方法得到的多样化情感信息进行转化,扩展并嵌入基本特征模板,形成更有效的融合特征模板。通过3种分类模型集成,提高微博情感分类的性能。     

融合表情符号图像特征学习的微博情感分类

表情符号作为一种新兴的网络图形化语言,由于能够直观地表达用户的情感和态度,因此在社交平台被广泛使用。现有的利用表情符号进行微博情感分类的研究主要考虑表情符号的文本特征,这样的做法不能很好的捕捉表情符号之间更细粒度的联系,并无法适应表情的不断发展与变化。针对现有研究存在的问题,本文提出了一种基于卷积自编码器的表情图像特征学习的微博情感分类模型。该模型通过卷积自编码器捕捉的表情符号的图像特征,然后将图像的嵌入表达融入到微博的文本特征中,再利用多层感知机进行情感分类。该模型分别在中文和英文微博的数据集上和现有的方法进行了对比,实验证明,本文的方法优于现有的方法,并且在新表情和跨语言环境下的泛化能力更强。     

基于信息内容和用户关系的用户兴趣分类

从微博的内容属性和社交网络的信息传播规律特征出发,将微博文本与用户关注关系结合作为用户兴趣分类的标准,从而使提取的用户兴趣的更加准确、有效。借助建立的用户兴趣分类模型解决用户兴趣分类问题,选取新浪微博作为研究对象,应用LDA算法进行主题提取,应用LibSVM算法进行分类。实验证明,该方法分类时增加了对用户信息的全面性应用,而且与其他方法相比有更高的分类准确率。     

结合word2vec与扩充情感词典的微博多元情感分类研究

对微博文本的多元情感分类问题进行了研究.针对现有的多元情感词典不能很好地覆盖微博文本中情感词的不足,结合特定的情感符号和基于卡方统计量的度量方法,实现对现有的多元情感词典的扩充;针对情感词典无法有效考察文本的上下文语境信息的问题,引入word2vec模型实现情感词和其所在微博语句的向量化表达.在此基础上,利用KNN分类器实现微博句子级的多元情感分类.实验结果表明,扩充情感词典及引入word2vec模型均有助于提升微博文本多元情感分类的效果.     

基于集成学习的文本情感分类方法

针对自然语言处理的文本情感分类问题,提出一种基于集成学习的文本情感分类方法;基于微博数据的特殊性,首先对微博数据进行分词等预处理,结合词频-逆文档频率(TF-IDF)和奇异值分解(SVD)方法进行特征提取和降维,再通过堆叠泛化(stacking)集成学习的方式进行分类模型融合。结果表明,模型融合对文本情感分析的准确率达到93%,可以有效地判别微博文本的情感极性。     

融合情感特征的深度学习微博情感分析

针对传统情感分析方法对微博短文本应用效果不佳的问题,提出将文本情感特征与深度学习模型融合的微博情感分析新机制.通过词向量计算文本的语义特征,结合基于表情字符的情感特征,利用卷积神经网络挖掘特征集合与情感标签间的深层次关联,训练情感分类器.实验结果表明,相比基于词典的机器学习模型,该机制将情感分析准确率与F度量分别相对提升21.29%和19.20%.该机制结合语义和情感特征,利用卷积神经网络的抽象特征提取能力,改善微博短文本的情感分析精度.     

基于双向长短期记忆网络和标签嵌入的文本分类模型

提出了一种基于双向长短期记忆网络和标签嵌入的文本分类模型。首先利用BERT模型提取句子特征,然后通过BiLSTM和注意力机制得到融合重要上、下文信息的文本表示,最后将标签和词在联合空间学习,利用标签与词之间的兼容性得分对标签和句子表示加权,实现标签信息的双重嵌入,分类器根据给定标签信息对句子进行分类。在5个权威数据集上的实验表明,该方法能有效地提高文本分类性能,具有更好的实用性。     

利用特征子空间评价与多分类器融合的高光谱图像分类

为应对高光谱图像分类中的特征高维度问题,提出一种基于多分类器融合的高光谱图像分类方法.利用高光谱数据相邻波段的高相关性,通过自适应子空间分解产生多个特征子空间,进而训练生成子分类器;利用ReliefF-S算法,对各特征子空间进行评价并生成各子分类器的权重,最终通过加权表决融合实现分类决策.实验表明,所提方法可有效规避高维特征问题并提升分类性能.     

一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法

朴素贝叶斯分类器是一种简单有效的文本分类方法.改进方法利用同义词对文本的特征词集进行过滤,在一定程度上放松了朴素贝叶斯的特征独立性假设;在特征选择时迭代了2种不同的特征选择方法,有效地提高了特征集的代表性.实验结果表明,本方法有效地提高了朴素贝叶斯分类器的性能.     

一种多分类的微博垃圾用户检测方法

针对微博多类垃圾用户的检测问题,设计了一种基于模糊多类支持向量机的垃圾用户检测方法。首先,采用一对多SVM(support vector machines)的构造思想来构造多分类器,并针对每类用户的分类器重新选择训练集;然后,利用构造好的训练集来训练多分类器,经过反复调整参数,得到5个用户分类器;最后,针对多分类器的不可分样本,采用模糊聚类来进行模糊处理,即在垂直于SVM的最优分类面上定义一个改进的隶属度函数,选择最大隶属度对样本进行再分类。实验结果表明,该方法在保证垃圾用户检测效果的前提下,可以解决多分类中存在的混分和漏分问题。     

基于测试分类精度的多分类器融合方法

本文分析了影响分类器精度的因素,并提出了三种基于在测试例集上分类表现效果的多分类器融合方法.这三种方法的基本思想是:当使用多个分类器对未标注文本进行分类时,最终输出在测试例集上表现最好的那个分类器的结果.实验结果表明,这三种融合方法从一定程度上提高了分类器精度.     

PORSC:融合用户个性化特征的在线评论情感分类模型

针对传统在线评论情感分类忽视了用户个性化的问题,提出了一种融合用户个性化特征的在线评论情感分类(PORSC)方法,该方法为每一类型用户构建一个在线评论情感分类器.PORSC模型由2部分构成:一部分是具有学习评论中常见情感信息的全局情感分类模型;另一部分是能捕捉每种类型用户的个性化特征的特定用户类型分类模型.为解决PORSC模型在训练中的数据稀疏问题,引入多任务学习方法,以协同方式训练分类器,以并行方式解决了PORSC模型中参数的优化问题.通过在2个实际中文产品评论数据集和一个公开的英文评论数据集上实验,并与已有基线方法进行比较与综合分析,结果表明PORSC模型在一定程度上提高了在线评论情感分类的精度.     

基于信息融合算法的暴力视频内容识别

针对暴力视频的检测方法均是单一模态的且效率相对较低等问题,提出文本、视频以及音频3种模态的信息融合算法,构建网络暴力视频识别系统,设计文本以及视音频分类器;将文本分类器当做预分类器完成视频的分类操作,从而获得候选暴力影视,随之运用视音频分类器完成对其的进一步分类;开展实验分析,并与单一模态的分类算法进行对比。结果表明,该信息融合算法显著提升了识别精度,缩减了计算量,改善了分类效果。