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.     

基于语义分析的互联网产品评论挖掘

从语义分析角度出发,对产品评论文本进行情感倾向分析研究。首先在现有的情感词典的基础上整理并构建一个面向产品评论的情感词典;然后以句子为单位对评论文本进行语句分割,根据词频统计提取产品的主要特征词,并构建特征关联词词库,针对不同的特征分别进行情感倾向分析;最后对所有评论文本作加权计算获得其总体情感倾向。实验结果表明,基于语义分析的产品评论挖掘方法具有较好的情感分析效果。     

面向突发事件倾向性分析的情感词典自动构建方法

随着突发事件的频发,对突发事件在线评论进行倾向性分析引起了广泛关注,情感词典是其中重要的资源.对面向突发事件的情感词典自动构建方法进行探讨.基于对大规模评论数据的统计分析,提出采用基于词性标注和snownlp的方法实现突发事件情感词典的自动构建.为验证构建词典的有效性,设计基于情感词典的情感倾向性分析模型.结果表明,词典构建方法在准确率和召回率方面效果较好.基于该词典的情感倾向性分析模型的性能较基础模型性能有较大的提升.     

基于产品特征的领域情感本体构建

研究构建领域情感本体,显式描述产品与产品部件、产品与产品属性之间的语义关系;设计词性模式匹配方法提取特征词和情感词的固定搭配,并采用评论句的极性标签结合否定词典,逆向推测搭配组合的情感极性,建立特征词与情感词的关联关系;进一步设计本体节点匹配规则进行情感分析,提高对电商网站评论文本情感分析的性能. 实验结果表明,领域情感本体的构建有利于消除情感词的领域依赖性及识别评论中的隐性特征.      

基于模糊集的网络新闻评论的情感特征提取研究

介绍了情感分析中情感特征提取的难点,提出了利用模糊理论和语义模糊化对提取的特征词进行扩充,建立模糊情感语料库,通过与基于句法分析的词性选取的特征词组成的情感特征词典作对比实验,说明模糊理论适合用于网络新闻评论中情感特征词库的提取和扩充.     

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.     

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.     

微博产品评论的情感倾向性分析方法

提出一种微博平台上的产品评论情感倾向性分析方法,对特定语料库的产品特征词的词性进行分析,得到特征词的词性重要程度顺序;以情感词典识别的情感词为起点,提出一种依据词性重要程度的"特征观点对"识别规则,并依据该规则进行语义倾向的情感计算。实验结果表明,该方法在产品特征抽取及语义倾向的判断上具有较好的结果。结合微博的转发数和评论数,进行用户观点分析,计算用户对产品的认可度,挖掘产品属性的优缺点,实证分析证明这种方法的可行性。     

一种基于极性词典的情感分析方法

极性词典是文本情感分析和倾向性分析的基础。本文构建了一个全面、高效的极性词典,包括基础词典、领域词典、网络词词典以及修饰词词典,深入研究了修饰词对极性词的影响,将极性词与修饰词组合成极性短语作为极性计算的基本单元,提出了一种基于极性词典的情感分析方法。实验结果表明,利用本文构建的词典进行倾向性分析效果不错。     

中文微博情感倾向性分析特征工程

情感倾向性分析是情感分析的重要组成部分,是一种按照情感倾向对文本进行分类的任务。微博与传统的评论文本相比更加口语化与符号化,因此对微博进行情感倾向性分析是一个非常有挑战性的任务。基于机器学习的方法是情感倾向性分析最经典的算法,核心是要进行特征的分析和选择,例如词袋特征等。然而,由于中文语言的独特性,前人很多有效的特征都是语言相关的,将其直接用于中文微博效果不佳。在中文微博语料上,还没有学者进行细致的特征工程建设。基于此,文章综合国内外诸多特征,并考虑到中文的独特性,对中文微博的褒贬中倾向性判别特征工程的词、词组、数值和句法特征分别进行了研究,并提出了基于词典规则的情感评分的新特征。最后经过大量实验与分析,得出了可靠的特征组合。实验结果表明,此方法能够明显提高情感倾向性分析的结果。     

基于马尔科夫逻辑网的句子情感分析方法

提出一种基于马尔科夫逻辑网的句子情感分析方法. 与深度学习方法相结合实现跨领域的知识迁移,同时采用马尔科夫逻辑网将句子的上下文信息与其它情感特征相结合实现句子情感分析. 在COAE评测数据上的实验结果表明,该方法与SVM分类方法相比,准确率达到70.02%,并且在跨领域的情感分析任务中也得到了较好的结果.      

数学情感焦虑因素及策略探讨

数学情感焦虑对于学生学习数学具有消极的影响,从数学学科的特点、学习者和教师的因素等方面探讨焦虑成因并提供一定的应对策略对于学生建立学习兴趣,减轻习得性无力感,培养良好的数学学习心理和提高学习成绩有一定的实际意义。     

面向新闻的情感关键句抽取与判定

情感倾向的分析已经成为当前研究的热点.面向新闻的情感关键句抽取与判定主要运用的技术有对文本进行预处理、计算文本中词项权重、提取情感关键句、用SVM分类器对情感关键句进行情感倾向性分析.实验结果表明:JXNUIIP系统对情感关键句提取问题有良好的效果.     

"语义单位"说略

句子的语义是一个系统,组成句义系统的语义单位可以从小到大划分为义征、义词、义组和义句.义征规定着义词之间组合的可能性以及组合后的语义关系;义词是语义结构的最小单位;义词和义词之间通过义征匹配关系组成义组;义句是以句子的形式负载一个完整信息的语义单位,是句子语义结构的最大单位.     

基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型

展示了一种新的基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型,固定情感词元模型（fixed sentiment terms model）.该方法利用基于固定情感词元的3种特定搭配模式来构造识别算法,通过基于增量的tf-idf模型的相关用户反馈不断更新特征词元集合.通过与传统的情感识别方法相比较,此方法可以较为明显地提高情感分类的效率和准确率.     

无计消除的情思——解读李清照词中的"感伤"意绪

清照词中的“感伤”意绪有别于他人，本文从多愁善感的气质、理想追求与现实束缚之间的矛盾、聚少离多的夫妇生活和秋扇见弃的心理阴影、个人经历和时代巨变的高度契合四个方面来探讨清照词“感伤”意绪形成的多重原因。     

当前我国体育学术期刊英文摘要写作问题的计量分析

采用文献资料法、数理统计法、逻辑分析法等研究方法,选取2003—2009年我国15种体育学术期刊的406篇论文英文摘要进行了统计,并对相关实例进行了分析。研究表明:体育学术期刊英文摘要写作要素基本齐备,但写作中存在大量语言应用不当的问题,如词汇使用不当、句子结构不合理、语篇衔接不到位等,其中词汇层面的问题最多;在写作过程中存在错译、死译、漏译、多译、乱译等问题;从总体上看,英文摘要的写作质量不高,句子、语篇、时态的问题应特别注意,亟需相应的写作指导和培训。     

基于边界特征的情感新词提取方法

情感词典作为情感分析任务中的一项基础资源,是观点发现及情感极性判断的重要依据。随着网络新词的大量出现,情感新词的抽取成为一个亟待解决的问题。针对这一问题提出基于边界特征的情感新词的提取方法。该方法利用skip-gram模型挖掘情感词的边界特征、构建边界特征集,利用边界特征集提取情感新词候选集,通过bigram搭配、序列模式等方法对情感新词候选集进行过滤,根据候选串的频次、与其搭配的边界特征在语料中的分布情况对候选串进行评分。在微博语料上的实验结果显示,该方法对情感新词识别的准确率与候选串得分正相关,当候选串得分为11时准确率为83.33%。实验证明,基于边界特征的情感新词的提取方法能够有效地识别大规模语料中的情感新词。     

针对搜索引擎的媒体倾向性研究

针对某一类产品的文本倾向性分析成为了现在研究的热点.该文以搜索引擎的媒体报道为出发点,使用已有的情感词典集合,以及通过信息熵的方法从训练集合中提取特征词,采用贝叶斯分类方法对文本进行倾向性分析,将媒体新闻分为正面报道、负面报道和无倾向性3类,得到了比较理想的正确率.