结合情感词典的主动贝叶斯文本情感分类方法

提出一种改进的结合情感词典的主动贝叶斯情感分类方法(SLAB).为了证明提出方法的有效性,选用康奈尔影评数据集和互联网电影资料库(IMDB)数据集作为实验数据,并与基于不确定性采样策略的主动学习方法进行比较.结果表明:文中提出的方法在较少的标注训练集下,能够取得更高的分类准确率,一定程度上解决了基于不确定性采样策略的主动学习方法中的误差累积问题.     

基于全局语义学习的文本情感增强方法研究

为解决弱情感倾向语料影响文本情感分类的问题,提出基于全局语义学习的文本情感增强方法。首先设计语料划分方法,将语料划分为强情感倾向语料与弱情感倾向语料,然后,从文本处理全过程及整体语义学习的角度出发,构造均值抽取与最大值抽取的语义提取方式及文档信息向量,改进基于循环神经网络的变分自编码器的语义学习过程,并用于学习强情感倾向语料中文本的词语序列特征与语义特征。基于此,对弱情感倾向语料进行重构,实现情感增强目标,最后,将经过情感增强的语料替换掉原来的弱情感倾向语料,再进行情感分类模型的训练与测试。结果表明:提出的文本情感增强方法能够提升情感分类效果,并使得Bert分类器对IMDb影评数据集的情感分类精确率达到了93.03%。     

基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法

根据经典的特征选择方法在中文情感评论文本中应用的缺陷和不足,提出了一种改进的中文情感特征选择方法.目前,现有的情感特征选择方法普遍只利用了特征项在褒贬类中的统计信息,忽略了情感极性值对特征选择的影响;同时情感文本中否定词会带来特征项情感极性反转的情况,为特征选择带来较大的负面影响.针对这些问题,首先对情感文本中的否定词进行了检测和判定,对否定词界定范围内的情感特征词进行反义变换处理,有效的解决了情感文本中极性反转的问题.同时还将特征项的情感极性值和其在类中的频率特点两个因素融入到卡方特征选择模型(CHI)中,从而提升了卡方模型在文本情感特征选择的效果.实验结果表明,本文算法较其他算法在多个领域数据集上的情感分类准确率提高了1.5%左右.     

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.      

一种基于卷积神经网络的跨领域情感分析

文本情感分析就是分析主观文本的情感倾向.针对情感分析中标签样本不足以及不同领域中情感表达存在差异的问题,提出一种基于卷积神经网络的跨领域情感分析方法,利用源领域标签样本完成对目标领域的无监督情感分析.首先,量化词项的情感极性、基于词向量度量词项的领域一致性,并在此基础上选择情感强烈且语义一致的词项作为领域间的共享词;然后,采用卷积神经网络提取文本特征,基于共享词的极性对源领域情感文本进行特征扩展;其次,基于扩展的文本完成情感分类器的训练,并对目标领域的情感文本进行分类;最后,在Amazon数据集上进行实验分析,实验结果表明该方法可以提高跨领域情感分类的准确率.     

基于表示学习的情感分析研究

提出一个基于表示学习的文本情感分析模型C&W-SP。首先基于C&W模型的词表示改进训练模型, 实现在词表示训练过程中融入情感信息和词性信息的不同模型设计; 然后利用NLP&CC’2013中的评测数据集, 进行多种模型的实验对比。实验结果表明, 融入情感信息和词性信息的C&W-SP模型性能效果最优, 验证了所提方法的有效性。     

集成局部和全局关键特征的文本情感分类方法

融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的情感分析模型(CNN_BiLSTM)是一个流行的模型,其学习文本的局部特征和全局特征实现情感分类,但是忽略了特征对分类结果的重要程度,且没充分利用词语间的特征,导致分类准确率不高.提出一种集成基于多卷积核的卷积神经网络和注意力双向长短期记忆网络特征的文本情感分类方法(MCNN_Att-BiLSTM),其集成局部和全局的重要特征作为文本语义特征,该特征进而用于训练文本情感分类器XGBoost(eXtreme gradient Boosting).该方法基于注意力机制的BiLSTM提取对分类影响大的全局关键特征,基于多卷积核的CNN获得更全面的词语间特征,为集成分类器准备了有效分类的特征.实验结果表明,该模型具有更好的情感分类准确率,与CNN_BiLSTM模型相比,在IMDB数据集上准确率提升了1.75%,在txt-sentoken数据集上准确率提升了1.67%,在谭松波-酒店评论数据集上准确率提升了3.81%.     

基于模态交互学习的属性级情感分析

属性词提取和情感极性分类是细粒度情感分析的重要研究内容。为了提高属性词提取和情感极性分类的准确率，本文提出了一种改进的ReBERT模型。该模型基于深度学习的属性级情感分析，引入图像模态进行交互学习，选择了关系提取辅助的融合手段，在文本与图像双模态经BERT,ResNet预训练模型提取的特征向量基础上实现了属性词提取、情感极性分类两个基本任务。该模型在标记后的Twitter15/17数据集上表现良好，属性词预测F1值分别为81.9%与90.8%，属性级情感识别的精确率为76.5%与72.3%。本研究将该模型与同数据集下其他先进的基线方法进行了对比实验，与文本模态的消融实验相辅，证明了该模型在属性级情感分析任务上的优越表现。     

基于提示学习的文本隐式情感分类

随着监管不断加强，人们表达方式逐渐由直白向隐晦演进，情感分析任务变得更为困难。针对用于情感分析的预训练语言模型和微调阶段模型在处理包含隐式情感文本时遇到的巨大困难，本文提出了一种基于提示学习模型（一种弥合了预训练模型和微调阶段模型的模型）和类别差异化损失的方法ImplicitPrompt，将隐式的情感显式化，区分不同情感标签的距离，提升隐式情感分类的准确率。在英文方面级情感分类标准数据集上进行实验的结果表明，本文模型在标准监督设置下和低资源设置下均能在文本隐式情感分类中取得最佳效果。     

基于正交投影的BiLSTM-CNN情感特征抽取方法

基于正交投影的BiLSTM-CNN的情感特征抽取方法旨在从文本中获取带权重的中性词向量,得到具有更高区分度的情感特征,为文本情感分类提供有力的技术支持.传统的深度学习模型会忽略关键局部上下文信息中的特殊意义词,导致获取的情感特征不够丰富.针对这一问题,本文提出一种基于正交投影的BiLSTM-CNN情感特征抽取方法.首先,将中性词向量投影到情感极性词的正交空间中,得到加权中性词向量,同时通过CNN深度学习模型抽取文本关键语义;然后,利用BiLSTM-Attention模型和带权重的中性词向量,从提取出的关键语义中学习可增强句子情感的语义特征,使文本在情感分类时更具判别性.实验结果表明本文所提出的情感特征抽取方法可以获取更完整的情感特征,从而显著提高文本情感分类的准确率.     

异质网络中融合多类信息的链路情感倾向预测

信息网络中基于节点间情感关系分析的链路情感倾向预测在商业营销、内容推荐等领域应用广泛，是网络分析的一个研究重点.传统的链路情感倾向预测方法对于数据信息的挖掘不够充分，忽略了对数据深层语义以及节点属性等信息的利用，预测准确度有待提升.针对以上问题，提出了异质网络中融合多种类型信息的链路情感倾向预测模型.模型首先引入预测基值作为特定节点间情感关系的粗略评估，然后结合节点的相似关系以及节点的属性等信息完成预测.其中，在捕获网络中具有相似情感倾向的节点用于预测任务时，提出了一种基于限制路径类型元路径的遍历游走方法.在5个公共数据集上的实验结果验证了所提模型的有效性及对于稀疏矩阵、冷启动问题的处理能力，并揭示了模型各组成部分在预测过程中的作用.     

采用循环神经网络的情感分析注意力模型

针对目前情感分析中的循环神经网络模型缺乏对情感词的关注的问题,提出一种基于循环神经网络的情感词注意力模型,通过引入注意力机制,在情感分类时着重考虑文本中的情感词的影响.在NLPCC 2014情感分析数据集及IMDB影评数据集上进行试验,结果表明:该模型能够提高情感分析的效果.     

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。      

一种基于Hawkes过程的隐藏情绪倾向识别方法

为有效模拟情绪的动态转换过程,检测个体在交互过程中隐藏的情绪倾向从而提高虚拟交互过程的智能性,首先利用Hawkes过程模拟个体情绪的产生与衰退过程,然后利用隐马尔科夫模型检测个体的表情并将其映射到情绪模型的维度空间,最后通过对比受到事件刺激前后观测到的情绪状态来推导个体针对事件的情绪倾向.在个体隐藏情绪状态的情况下,系统采用持续追加正向刺激的策略激活个体的情绪表达,对于无法检测到情绪表达的状态采用默认为负倾向的策略.实验显示,本方法能够有效计算个体隐藏的情绪倾向并提高交互的智能性.      

融入情感信息词向量的评论文本情感分析方法

为了解决分布式词表示方法因忽略词语情感信息导致情感分类准确率较低的问题,提出了一种融入情感信息加权词向量的情感分析改进方法。依据专属领域情感词典构建方法,结合词典和语义规则,将情感信息融入到TF-IDF算法中,利用Word2vec模型得到加权词向量表示方法,并运用此方法对采集到的河北省旅游景点的评论文本与对照组进行对比实验。结果表明,与基于分布式词向量表示的情感分析方法相比,采用融入情感信息加权词向量的改进方法进行情感分析,积极文本的准确率提高了6.1%,召回率提高了6.6%,F值达到了90.3%;消极评论文本的准确率提高了6.0%,召回率提高了7.2%,F值达到了89.6%。因此,融入情感信息加权词向量的情感分析改进方法可以有效提高评论文本情感分析的准确率,为用户获得更为准确的评论观点提供参考。     

融合遗传算法的特定领域情感词库构建

为提高情感词库在特定领域情感分析的性能,针对情感词的强度和极性随着领域不同而变化的问题,采用遗传算法构建特定领域专用的情感词库。提出了基于遗传算法的情感词库构建框架,将词库预测特定领域文本情感趋向的准确率作为优化目标,并不断对情感词分值进行调整。利用遗传算法强大的搜索能力,实现对情感词分值的调整,结合情感词对文本的影响,设计并改进了变异策略以提升情感分类的准确率。设计了精英策略以提升算法的收敛速度。通过在中文和英文评论数据集上的对比实验表明,相较于已有的情感词库,构建的词库在特定领域文本情感分类的准确率和F1值都在80%以上,具有明显优势,证明了方法的有效性。该方法构建的情感词库在特定领域具有良好的性能,有效提升了情感词的覆盖率,能很好地扩展到其他领域。     

基于领域词典的民宿评论情感分析

通过基于领域词典的情感分析法,从用户生成的内容中更为准确地分析其情感状态,为民宿业提供一种新的研究视角。以贵阳民宿评论为研究样本,采用SO-PMI算法完成领域词典的构建,并借助LDA主题模型和可视化技术对用户评论进行情感分析。研究发现,构建的领域词典相较基础情感词典而言,性能上得到提升,尤其在负面评论方面,准确率、召回率上分别提升了17%和16%。同时结合LDA主题挖掘,详尽分析民宿评论中的正负面主题并分析其内在原因,这能为民宿管理者做出更好的决策提供数据支持和理论支撑。     

基于微博文本数据分析的社会群体情感可视计算方法研究

针对已有的情感分析研究多侧重在情感的倾向性方面, 缺乏对各类情感的详细描述, 不能形象直观地反映社会群体的情感变化的问题, 提出一种基于依存句法和人工标注相结合的情感分析方法。该方法采用三维立体的人脸表情进行情感分析, 形象地呈现社会群体的情感变化。对于不同的社会事件, 以可视化方式来展现不同地区微博群体的情感。实验结果表明, 该模型可以有效地描述人群情感, 研究结果为基于大数据的网络舆情分析提供了一种新思路。