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。     

扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.      

基于LDA模型与语义网络对评论文本挖掘研究

通过主题模型与语义网络对旅游电商中的评论文本进行挖掘,从而引导消费者与商家对评论信息作出重要决策;提出一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题聚类与语义网络模型(LDA topic clustering and semantic network model,LTC-SNM)的方法对酒店在线评论文本进行研究;获取在线评论文本进行数据预处理,使用Word2vec生成词向量,利用机器学习算法对评论文本进行情感分类;通过LDA主题模型对分类后的文本进行聚类,生成酒店的特征主题词;通过ROSTCM将特征主题词与所修饰的情感词生成语义网络,缓解了挖掘文本信息的复杂性;实验结果表明:提出的LTC-SNM文本挖掘方法使得在线用户评价的主题更具表达性。     

基于多路融合卷积神经网络的网购商品情感分类

通过提出一种多路融合卷积神经网络(multi-mixed convolutional neural network,MMCNN)对网购商品评论数据进行文本情感分类。采用skip-gram模型进行词向量的训练,并用训练好的向量表示评论数据。针对评论数据长短不一的情况,提出了循环词向量填充和随机词向量填充算法,有助于提升模型分类的准确率。针对传统卷积神经网络特征提取方式单一的问题,将多路卷积特征和池化特征在全连接层进行了特征融合,以此提升网络的文本分类效果。选择京东网站上45 000条婴儿奶粉的评论数据进行试验,并与支持向量机、最大熵模型、朴素贝叶斯等传统机器学习方法以及经典卷积神经网络方法进行对比。试验结果表明,提出的多路融合卷积神经网络具有较高的分类正确率。     

基于文本特征和语言知识的神经网络情感分类

为进一步提高文本情感倾向性分类效果,提出基于文本特征和语言知识融合的卷积神经网络模型MI-CNN。使用Word2Vec表示词语信息,将词性和情感词语等语言知识嵌入词向量中,将文本特征和语言知识融合到情感倾向性分类模型,经过参数优化提升文本情感倾向性分类模型的准确率。在数据集上进行实验,结果表明所提出的模型准确率达到93.0%,比文献中的基准模型取得了更好的分类效果。     

基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F₁值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用.      

基于情感信息预处理和Bi-GRU的虚假评论识别模型

虚假评论识别在电子商务、社交媒体等领域具有重要的应用价值。尽管现有虚假评论识别模型融合了文本的情感信息,但在预训练过程中忽视了对情感信息的提取,导致准确率不高。针对此问题,本文提出一种基于情感信息预处理和双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)的虚假评论识别模型(FR-SG),用于提高虚假评论识别的准确率。首先,通过Albert模型获取文本的语义向量;然后,使用词频-逆文本频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)和K-均值(K-means++)聚类的方法从评论中挖掘情感种子词,基于种子词对文本中的属性词和情感词进行掩码(mask);接着,使用面向情感的目标优化函数,将情感信息嵌入到语义表示中,生成情感向量;最后,将这两组向量的拼接结果输入虚假评论识别网络中,得到文本的分类结果。实验结果表明,相较于Bi-GRU+Attention模型,FR-SG提高了虚假评论识别的准确率。     

特征加权融合的朴素贝叶斯情感分类算法

为解决文本情感分类准确率不高的问题,提出了一种特征加权融合的朴素贝叶斯情感分类算法.通过分析单个情感词对文本情感分类的贡献度特征,根据情感词对文本情感贡献度的权值调整贝叶斯模型的后验概率;将文本中所有相同极性的情感词作为一个特征整体,根据特征整体对文本情感贡献度的权值调整贝叶斯模型的整体概率.为了进一步提高分类的准确率以及提升分类模型的综合性能,将两种加权方式同时与朴素贝叶斯模型结合.结果表明,融合后的方法在数据集上的整体平均查准率、查全率分别提高1.83%和3.42%,平均F1值提高了2.76%.     

基于局部特征和全局特征融合的微博情感分析

目前的神经网络一般只将词粒度层面的词向量作为输入,忽略了语义层面的全局语义特征.针对此问题,提出了一种基于局部特征和全局特征融合的情感分类方法,以解决评论特征稀疏和主题聚焦性差的问题.对于局部特征,选择基于情感词典和BiLSTM神经网络模型提取基于词向量的文本特征.对于文本集的全局主题特征,采用神经主题模型提取文本主题特征,并将其作为全局特征来表示短文本信息.最终将基于局部加权词向量的文本特征和基于神经主题模型的文本主题特征进行拼接,并通过Softmax层输出,完成文本情感分类.结果表明：融合全局主题语义和局部加权词向量可以更加丰富神经网络的特征,从而有效地提高情感分类的准确率.     

基于核方法的文本极性分类研究

该文研究文本极性分类算法优化问题。目前算法多以计算词的极性进行文本极性分类,由于不能保证词的主题相关性,导致文本情感分析准确率较低。为了提高分类精度,该文提出一种新的文本极性分类方法,首先用tf/idf算法抽取主题词确定文本主题句,然后对句子进行句法分析,并利用核函数设计基于词特征、词义特征以及句法特征等多特征融合的句子极性计算方法,通过分析情感主题句的极性进行文本情感倾向的判断。新方法不仅考虑了词本身的极性,还根据核函数区分词的动态极性,同时避免与主题无关的句子对分析结果的影响,进行实验与其它分类算法作比较,证明新方法能够有效提高文本情感分析的准确率,可为设计提供实用有效的算法。     

融合粗糙数据推理的卷积记忆网络文本情感分析

为解决现有情感分类算法在特征提取中缺乏对语义关联规则的运用,以及在分词后产生大量与情感预测无关的词,导致挖掘出的特征不具代表性的问题。提出一种融合粗糙数据推理的卷积记忆网络情感分析模型。通过上下文信息使用粗糙数据推理获得文本的情感词集Word2Vec词向量表示,并融合FastText词向量来改进特征向量嵌入层。其次使用卷积神经网络（CNN）拼接双向长短期记忆网络（BiLSTM）提取更深层次的情感特征。最后加入Attention机制计算权重,筛选显著重要特征。通过多组对比实验表明该模型具有较高的准确率和F1值,有效提升了情感分类的预测能力。     

对抗网络和BERT结合的电商平台评论短文本情感分类

文本情感分类领域性强,传统情感分类方法在多领域混合数据上效果不佳.为了提升多领域混合情境下文本情感分类的准确率,使用双向编码器表征模型(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)得到短文本的初级表征;利用对抗网络提取与领域无关的情感特征;利...     

融合BiLSTM的双图神经网络文本分类模型

采用图神经网络模型为整个语料库构建异构图处理文本分类任务时，存在难以泛化到新样本和词序信息缺失的问题。针对上述问题，提出了一种融合双图特征和上下文语义信息的文本分类模型。首先，为每个文本独立构建共现图和句法依存图，从而实现对新样本的归纳式学习，从双图角度捕获文本特征，解决忽略单词间依存关系的问题；其次，利用双向长短期记忆网络（bi-directional long short-term memory，BiLSTM）编码文本，解决忽略词序特征和难以捕捉上下文语义信息的问题；最后，融合双图特征，增强图神经网络模型的分类性能。在MR，Ohsumed，R8，R52数据集上的实验结果表明，相较于经典的文本分类模型，该模型能够提取更丰富的文本特征，在准确率上平均提高了2.17%，5.38%，0.61%，2.48%。     

基于BERT-BiGRU-Attention的在线健康社区用户意图识别方法

针对传统用户意图识别主要使用基于模板匹配或人工特征集合方法导致成本高、扩展性低的问题,提出了一种基于BERT词向量和BiGRU-Attention的混合神经网络意图识别模型。首先使用BERT预训练的词向量作为输入,通过BiGRU对问句进行特征提取,再引入Attention机制提取对句子含义有重要影响力的词的信息以及分配相应的权重,获得融合了词级权重的句子向量,并输入到softmax分类器,实现意图分类。爬取语料实验结果表明,BERT-BiGRU-Attention方法性能均优于传统的模板匹配、SVM和目前效果较好的CNN-LSTM深度学习组合模型。提出的新方法能有效提升意图识别模型的性能,提高在线健康信息服务质量、为在线健康社区问答系统提供技术支撑。     

融合文本和路径语义的知识图谱嵌入学习模型

针对现有的融合文本和路径信息的模型未能充分挖掘和利用文本与路径语义的问题，提出了新的知识图谱嵌入学习模型(GETR模型):首先, 利用LDA丰富实体描述文本语义并用TWE获取词和主题向量，采用Bi-LSTM模型把词和主题向量编码融入实体向量表示中，以增强结点的语义表达能力；其次，设计了以组合PageRank和余弦相似度算法为策略的随机游走算法，以获取实体间的多步路径，并利用自注意力机制捕获路径的重要语义融入到翻译模型中进行联合训练，从而达到有效过滤路径中的噪声和提高模型效率的目的.最后，在数据集FB15K、FB20K和WN18上，对GETR、TransE、DKRL、TKGE模型进行知识补全和实体分类任务的评测，结果表明:GETR模型具有更好的性能表现，是一种更加高效的知识表示方法.     

图文决策融合的多模态电商垃圾评价检测

现有的电商垃圾评价检测方法大多基于对评价文本信息进行分析,难以有效检测带有图片的多模态垃圾评价,为充分利用评价的图片和文本内容,提出了基于Transformer双向编码表示(bidirectional encoder representa-tions from transformer,BERT)和宽残差网络(wide residual networks,WRN)的图文融合决策检测方法.该方法利用评价文本对经过预训练的BERT模型进行微调训练,经过表示学习分类得到文本评价类别向量,使用宽残差网络对评价图片进行特征提取和分类并输出图片类别向量,将得到的对应评价图文类别向量共同输入启发式决策融合分类器,对多模态评价整体进行预测分类.使用真实电商评价数据集进行实验表明,相比面向评价文本的分类方法,图文融合决策检测方法对多模态评价分类的精准率提高4.44％,召回率提高2.12％,Micro-F1提高3.67％,结果证实该方法能够对多模态垃圾评价进行有效检测.     

卷积特征图融合与显著性检测的图像检索

针对基于深度学习的图像检索提取特征往往包含了复杂的背景噪声,导致图像检索的精确率并不高的问题,提出一种特征图融合与显著性检测的方法.首先,训练用于分类的深度卷积神经网络模型.然后,并将图像卷积之后的特征图谱进行融合,得到图像的显著性区域.最后,通过计算图像显著性特征的余弦距离来进行检索.实验结果证明:相比目前主流的方法,文中方法能够有效提高检测精度,且鲁棒性较高.     

基于多生理信息迁移学习的脑力负荷分类

在复杂的人机系统中,保持对实验人员脑力负荷状态的监测对于维护人机系统的安全、高效运行具有极为重要的理论和应用意义。针对现有脑力负荷分类方法识别率低及实际应用时测试样本数据偏移问题,本研究提出采用迁移学习及脑电和心电特征融合的脑力负荷分类识别方法,基于多任务航空情境操作的MATB-II平台同步采集12名健康受试者的脑电信号和心电信号,分别从时域和频域上提取各生理信息特征并进行融合,在此基础上引入迁移学习,基于迁移成分分析(Transfer Component Analysis,TCA)方法进行特征空间变换,实现源域和目标域的边缘分布适配,并进行脑力负荷分类。实验结果表明,基于多生理信息特征融合识别率高于传统脑力负荷识别方法,使用迁移学习可取得较高的识别准确率,为多生理信息脑力负荷分类研究提供了新方法。