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。     

基于文本语义和表情倾向的微博情感分析方法

针对基于机器学习的中文微博情感分析方法存在处理过程复杂、判断准确率低等问题,该文提出了一种新的情感分析方法。将微博爬虫和Web应用程序编程接口(API)相结合,对动态微博数据进行收集和预处理。基于NTUSD和How Net中文情感词典的微博情感词的抽取和分类,计算词语语义相似度和倾向性。综合考虑表情、文本情感倾向的加权和正面情感增强等因素。实验结果表明:表情情感倾向对微博情感倾向起着重要作用;在表情和文本情感倾向比值固定的情况下,调整因素和中性区间的选择会对情感倾向判断准确率产生影响;通过与基于How Net语义相似度的计算模型比较,该文方法使得情感倾向判断准确率提高约5%。     

基于主体句和句法依赖的微博情感倾向性分析

情感倾向性分析是近年来中文信息处理领域的热点问题.通过对新浪微博进行情感的分析与研究,提出了一种基于主体句和句法依赖关系的微博情感倾向性分析方法.首先利用自定义规则和条件随机场模型进行主体句及主体评价对象的抽取;然后使用句法分析器对主体句进行依赖关系分析,可以准确的获得修饰评价对象的评价词;最后利用情感词典计算出句子的情感倾向.实验结果表明在精确获取评价对象的基础上再进行情感倾向性判别效果要优于对微博直接进行情感倾向性分析.     

基于语义分析的中文微博情感分类方法

通过分析微博的结构特点,提出了一种基于语义分析的中文微博情感分类方法。首先构建了表情符号情感词典和网络用语情感词典;然后结合词典资源对微博文本进行依存句法分析并且构建情感表达式树;最后根据制定的规则计算微博文本的情感强度,依据强度值判断微博的情感倾向类别。实验结果验证了该方法的有效性,也表明所构建的表情符号情感词典和网络用语情感词典能够有效增强情感分类器的性能。     

融合表情符号的微博文本倾向性分析

针对目前微博倾向性分析的研究主要集中在微博文本上,而没有考虑微博中其他情感因素影响的问题,通过对新浪微博的分析与研究,在传统的情感词典的基础上,通过加入表情符号词典和网络新词,构建专门的微博词典,同时对微博进行修辞分析和句式分析,以有效提高倾向性分析的效果。实验结果表明,该方法在对微博进行倾向性分析时取得了很好的效果。     

微博短文本的情绪分析方法

面向微博短文本的情绪分析研究是当前的研究热点。提出了利用依存句法对微博短文本进行分析,抽取关系对,并设计相应的方法用于情感计算,其结果作为特征加入到情绪句判别模型之中;同时设计出情绪句判别规则,在分类模型之前或者之后利用规则进行预处理或者后处理,提高情绪句的判别正确率;最后使用NLP&2013中文微博数据,通过实验证明研究方法的有效性,在性能指标上相比评测最好成绩有了进一步提高。     

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。     

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。     

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。     

基于三元词组模式的微博情感分类方法

针对微博的倾向性分析问题,提出了一种基于三元词组模式的情感分类方法。该方法通过构造情感词典及微博的三元词组模式,对未标注语料自动进行情感评分并标注情感极性,然后使用自动标注的语料训练得到情感分类器。在测试集上的实验结果表明,使用无人工参与标注的训练语料达到了79.26%的测试正确率。     

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.     

基于句法与主题扩展的中文微博情感倾向性分析模型

微博数据具有微博文本长度不一,文本内容主题发散性,夹杂微博专用符号等特性,需要一种融合句法分析、领域知识、表情符号等多因素的综合建模方法对社会、娱乐、安全等多领域微博进行情感分析. 文章提出了一种面向主题的中文微博情感建模方法,该模型涵盖了数据预处理、句法分析、主题扩展、领域知识、情感词上下文极性调整、表情符号等内容,最后以新浪微博采集数据,选取3个领域主题进行了实验,在特定的实验环境下,得到了较高的分析准确率.      

中文微博观点句识别及评价对象抽取方法

根据微博文本中句子的依存关系和情感词在依存关系中的位置来提取特征,将特征应用于最大熵模型来预测句子的情感倾向(褒义、贬义或中性)。并在此基础上,将词、词性和词在句法结构中的成分作为特征,训练条件随机场统计模型以此预测评价对象。实验结果表明,将句法依存关系作为特征应用到中文微博观点句识别中能够取得不错的效果,明显提高了中文微博观点句的识别率。     

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.     

基于混合神经网络的中文隐式情感分析

隐式情感分析是情感计算的重要组成部分,尤其是基于深度学习的情感分析近年来成为了研究热点.本文利用卷积神经网络对文本进行特征提取,结合长短期记忆网络(LSTM)结构提取上下文信息,并且在网络中加入注意力机制,构建一种新型混合神经网络模型,实现对文本隐式情感的分析.混合神经网络模型分别从单词级和句子级的层次结构中提取更有意义的句子语义和结构等隐藏特征,通过注意力机制关注情绪贡献率较大的特征.该模型在公开的隐式情感数据集上分类准确率达到了77%.隐式情感分析的研究可以更全面地提高文本情感分析效果,进一步推动文本情感分析在知识嵌入、文本表示学习、用户建模和自然语言等领域的应用.     

基于情感项区分极性可信度的文本情感分类

针对语义情感知识的文本情感分析的局限性,本文提出情感项区分极性可信度的文本情感分类方法.首先,基于核心谓词结构提取修饰主题的情感项.接着,利用改进的互信息方法计算情感项可信度,选取其中可信度前N的情感项.然后,利用改进的词频-逆向文件频率(TF-IDF)算法标记前N个情感项的正或负倾向符号.最后,基于基因表达式编程分类技术和谭松波博士提供的语料集,利用训练集训练分类模型,并使用测试集检验分类精度,实验结果表明本文提出的方法具有良好的效果.     

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%.     

融合知识图谱的文本情感分析

目前研究文本情感分类往往只关注文档内容,对文本信息缺失和歧义等特点考虑不够,导致模型性能较低,为此提出一种融合知识图谱的用户和产品层次化注意力网络.首先通过双向长短期记忆网络获取词汇层隐藏表示,利用具有哨兵注意力机制将知识图谱中的知识与文本相结合获取词汇的知识感知状态向量;其次利用注意力机制结合用户和产品信息;最终利用归一化指标函数识别情感极性.结果表明,该方法在Yelp和IMDB数据集上的精确率和均方根误差优于基准方法,验证了模型的有效性.