基于层叠条件随机场的微博商品评论情感分类

商品评论是消费者针对某一个商品的主观议论。针对微博中商品的评论文本短小、结构多样等特征,在仅使用现有的微博级情感标注的条件下,提出了一种基于层叠条件随机场模型。以中文小句中枢说为理论基础,将商品评论的句子划分为若干小句,使用微博内小句序列的各种特征训练粗粒度的随机条件场情感分类模型,同时使用小句内汉字序列的各种特征来训练细粒度的随机条件场情感分类模型。实验结果表明,本文提出的方法优于传统的情感分类方法。     

基于主观强度Bootstrapping优化的微博观点句识别

微博观点句识别对于情感分类、舆情调查等具有重要的作用,为了尽量减少训练语料的标注工作,文章提出一种主观强度Bootstrapping优化的方法来识别微博观点句。首先,采用优势率和独立主观表达能力计算主观性特征的主观强度,再结合其在测试集微博句子中的权重信息计算微博句子的主观强度并进行排序;然后,进行Bootstrapping优化,以训练集中主客观句子特征分布的相对熵作为阈值将排序序列中置信度高的主客观句子分别加入到训练集中,重新训练主观性特征的主观强度,迭代进行直至不再有新句子加入。实验结果表明,本方法具有一定的可行性和有效性,Bootstrapping过程的引入可以极大优化观点句识别的结果。     

基于词典与语料结合的中文微博主观句抽取方法

提出一种基于词典与语料结合的中文微博主观句抽取方法,通过判断句子中是否包含情感表达文本来判断句子是否为主观句.首先,从现有的情感词典中挑选出情感倾向较为固定的情感词构建了一个高可信情感词典,用于抽取句子中的情感表达文本,保证情感表达文本抽取的准确率;然后提出N-POSW模型,并基于2-POS W模型通过语料学习的方法较为准确地抽取句子中的剩余情感表达文本,保证了情感表达文本抽取的召回率.实验结果表明,相比于传统的基于大规模情感词典的方法,本文方法主观句抽取的F值提高了7%.     

基于LDA与评价对象的微博观点摘要

针对微博话题观点摘要问题,提出一种基于LDA与评价对象相结合的微博观点摘要方法.首先,利用LDA模型得到话题的词分布矩阵和文档的话题分布矩阵,把两个矩阵的乘积作为各个词在句子中的权重分布矩阵,再利用词频与词权重分布矩阵的乘积作为词的重要度;然后,通过词的词性标注规则从句子中选择候选评价对象,再计算句子中候选评价对象的稳定性;最后,把句子中所有词的重要度与句子中所有候选评价对象的稳定性的总和作为句子权重,并从大到小排序,再进行观点句识别,并去除相似性较大的句子,抽取前20个句子作为话题观点摘要.实验结果表明,此方法可以有效地抽取微博观点摘要.     

基于增强字向量的微博观点句情感极性分类方法

针对微博观点句识别及情感极性分类任务,提出了基于增强字向量的微博观点句情感极性分类方法.使用单字作为句子表示的基本单元,同时在单字中嵌入了该字所在的词信息以及该词的词性信息,以此训练得到字向量替代传统的词向量融合的句子表示方法.使用基于K-means的方法对向量化的句子进行情感判别,仅需要对文本进行分词和词性标注,无需额外的语言学资源.在COAE2015任务2的微博句子数据集上进行测试,取得了较好的结果.     

中文微博句子倾向性分类中特征抽取研究

针对中文微博句子倾向性分类问题,在充分降低由于情感词典的扩充工作带来系统开销的基础上,抽取了中文微博句子中标点符号、情感词权重、词汇级和句法级等新型平面和结构化特征,探索了有效的特征选择方法.在基准COAE和NLP&CC中文微博语料上进行双向交叉和独立实验,并研究了有效的不平衡性语料的处理方法.实验结果表明:采用该文提出的特征后,中文微博句子倾向性分类的性能得到显著提升.     

基于SVM的以词性和依存关系为特征的句子倾向性判断分析

将句法平面词的词性特征、依存关系、依存关系中的词性特征、邻接依存关系、邻接依存关系中的词性特征与倾向性词汇和倾向性搭配作为支持向量机（SVM）分类器的特征集,以句子为单位对多个领域的文本进行倾向性判断．通过交叉验证的方式,估计出分类器的精度为95．6％．据此提出句子倾向性分析可不以句子倾向性判断为前提．     

基于情感依存元组的新闻文本主题情感分析

以情感依存元组(EDT)作为中文情感表达的基本结构,把新闻文本主题情感倾向性判别任务分成主题识别、情感倾向性分析和主客观分类三个逐层递进的子任务。在主题识别前先对TF-IDF方法进行改进,再结合基于交叉熵方法提取主题特征词,同时考虑了新闻文章标题的主题表征作用,将标题词纳入主题特征集;然后基于空间向量模型计算句子与主题特征向量的相似度,在此基础上考虑句子位置、长度及句子与标题的相似度,计算句子的主题相关度以抽取主题句;最后建立情感依存元组判别模型计算主题句的情感,采用主、客观分类规则筛选出新闻倾向关键句。本方法在COAE 2014评测中各项指标皆逼近最好成绩,表明基于情感依存元组的分类方法具有较高的分类性能。     

基于用户情感倾向感知的微博情感分析方法

微博言论往往带有强烈的情感色彩,对微博言论的情感分析是获取用户观点态度的重要方法。许多学者都是将研究的重点集中在句子词性、情感符号以及情感语料库等方面,然而用户自身的情感倾向性并没有受到足够的重视,因此,提出了一种新的微博情感分类方法,其通过建模用户自身的情感标志得分来帮助识别语句的情感特征,具体地讲,将带有情感信息的微博语句词向量序列输入到长短期记忆网络(LSTM),并将LSTM输出的特征表示与用户情感得分进行结合作为全连接层的输入,并通过Softmax层实现了对微博文本的情感极性分类。实验表明,提出的方法UA-LSTM在情感分类任务上的表现超过的所有基准方法,并且比最优的基准方法MF-CNN在F1值上提升了3.4%,达到0.91。     

面向中文微博的情感要素抽取方法

研究第五届中文倾向性分析评测的任务3和任务4,即微博的倾向性分析和评价对象识别.网络新词多,句子格式不规范,语言简短且包含的情感内容多都是微博分析的难点.针对此问题,提出对中文微博的过滤算法.在词语倾向性识别中,构建基础观点词和网络观点词等词典,然后利用知网识别所有词语的倾向性.在评价对象的抽取方面,提出一种面向微博的基于统计和规则相结合的评价对象抽取方法,特别是提出利用句法分析和评价词、评价对象互信息的联合抽取算法.实验表明,该算法可以提升评价对象抽取的效果.     

基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析

传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断.在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法.将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力机制实现对这类词的重点关注,提取影响句子极性的重要信息.实验结果表明,该模型与现有相关模型相比,有效提高情感分类的准确率.     

基于内联关系的方面级情感分析方法

方面级情感分析 (aspect-based sentiment analysis, ABSA) 旨在预测给定文本中特定目标的情感极性. 研究表明, 利用注意力机制对目标及其上下文进行建模, 可以获得更有效的情感分类特征表达. 然而, 目前常用的方法是通过对特定目标使用平均向量来计算该目标上下文的注意权值, 这类方法无法突出文本中个别单词对于整个句子的重要性. 因此, 提出了一种基于内联关系的方面级情感分析方法, 该方法可以对目标和上下文进行建模, 将关注点放在目标的关键词上, 以学习更有效的上下文表示. 首先使用门控循环单元 (gated recurrent unit, GRU) 对方面信息和句中单词进行融合分布式表达; 然后将分布式表达输入到结合注意力机制的长短时记忆网络 (long short-term memory network, LSTM), 通过查询机制来增加内联关系的权重, 最终得到方面级情感分类. 该模型在公开数据集上进行的实验结果表明, 该方法是有效的, 精确度均超过基线模型.     

语义特征在评价对象抽取与极性判定中的作用

提出与评价对象抽取相关的7类语义特征: 评价触发词、评价消解词、评价对象绝缘词、后指动词、前指动词、心理动词和指向定语的评价名词, 以及与极性判定相关的5类语义特征: 褒义性名词、贬义性名词、语义偏移型名词、度量衡形容词和语义构式。从引入语义特征的必要性以及如何使用这些特征两方面进行阐述。实验证明, 语义特征的引入有助于提高评价对象抽取及极性判断的准确率。     

基于LDA及语义相似度的商品评论情感分类研究

提出一种结合LDA及语义相似度的商品评论情感分类方法。该方法首先使用LDA对商品语料库建模,获取文档-主题矩阵;人工选择k对褒义词、贬义词,基于HowNet语义相似度计算主题(评价对象+观点内容)与各个褒义词和贬义词的相似度,达到对观点词极性判断,计算文本观点词情感极性的加权和作为文本的情感极性。实验表明,与基于向量空间的SVM分类方法相比,该情感分类方法在分类指标上表现更好。     

基于递归神经网络的文本分类研究

使用基于长短项记忆（LSTM）和门阀递归单元（GRU）计算节点的双向递归神经网络提取文本特征,然后使用softmax对文本特征进行分类。这种基于深度学习的神经网络模型以词向量作为基本输入单元,充分考虑了单词的语义和语法信息,并且在神经网络的计算过程中严格遵守单词之间的顺序,保留原文本中语义组合的方式,可以克服传统文本分类方法的不足。使用本文所提方法在第三届自然语言处理和中文计算会议（NLPCC 2014）公布的新华社新闻分类语料和路透社RCV1-v2语料上进行实验,其分类F1值分别达到了88.3%和50.5%,相较于传统的基线模型有显著的提升。由于该方法不需要人工设计特征,因此具有很好的可移植性。     

基于词语情感隶属度特征的情感极性分类

在模糊集合论框架下探索基于词语情感隶属度的情感极性分类特征表示方法。以TF-IDF为权重分别构建情感特征词语的正向、负向极性隶属度, 并以隶属度对数比作为分类特征值构建基于支持向量机的情感极性分类系统。在产品评论、NLPCC2014情感分类评测数据和IMDB英文影评等数据上的实验结果表明, 基于情感隶属度特征的系统优于基于布尔、频度和词向量等特征表示的系统, 验证了所提出的基于情感隶属度特征表示的有效性。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

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.      

融合情感词典的改进BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法

传统机器学习和深度学习模型在处理情感分类任务时会忽略情感特征词的强度,情感语义关系单薄,造成情感分类的精准度不高。本文提出一种融合情感词典的改进型BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法。首先,该算法通过融合情感词典优化特征词的权重;其次,利用卷积神经网络(CNN)提取局部特征,利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)高效提取上下文语义特征和长距离依赖关系;再结合注意力机制对情感特征加成;最后由Softmax分类器实现文本情感预测。实验结果表明,本文提出的情感分类算法在精确率、召回率和F值上均有较大提升。相较于TextCNN、BiLSTM、LSTM、CNN和随机森林模型,本文方法的F值分别提高2.35%、3.63%、4.36%、2.72%和6.35%。这表明该方法能够充分融合情感特征词的权重,利用上下文语义特征,提高情感分类性能。该方法具有一定的学术价值和应用前景。     

基于词序列拼积木模型的图像句子标注研究

用句子标注图像,建立图像与文本间的跨媒体关联,以提升信息检索准确率,改善用户检索交互体验.利用KDES模型抽取图像特征,在多核学习模型中融合出MK-KDES特征,准确刻画图像视觉特性;设计自然语言生成模型:词序列拼积木,评估单词与图像内容的相关性,优选单词,并根据单词间的语义相关性与句法模式约束,将单词组合成N元词序列;把N元词序列输入模板生成句子.结果表明:MK-KDES-1特征聚焦于图像的纹理及形状视觉特性,它是改善句子BLEU-1评分的关键;而单词间的语义相关性与句法模式约束是提升句子BLEU-2评分的重要前提.