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。     

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。     

针对虚拟人的文本情感语义分析

为了使个性化虚拟人更加形象生动,能根据用户输入的文本做出表情动作,运用自然语言处理技术对中文和英文文本进行语义和分类处理,分析出动作和情感信息。采用潜在语义方法从文本中提取出动作语义信息,利用hownet计算词汇相似度,使用K最近邻方法将文本情感信息分为6类:愤怒、厌恶、恐惧、喜悦、悲伤和惊讶。实验结果为:语料文本分类准确率为87.5%,系统能从用户输入的文本中提取出情感、动作信息,使虚拟人做出相应表情变化。     

基于ELECTRA商品评论文本情感分类

商品短评论的情感分析可有效地为用户和决策者提供产品选择的判断依据,但由于商品短评论文本特征呈现分散性和交错性的特点,因此难以有效地抽取短文本情感特征并作出分类。为解决这个问题,基于预训练模型提出一种商品短评论文本情感分类的新方法,便于用户决策。提出的基于ELECTRA的商品短评论文本情感分类方法包括三个过程,即嵌入层用Electra替换Bert进行向量映射和特征选择的过程,训练层神经网络模型的迭代优化过程,分类层进行商品短评情感分类过程。实验结果表明,所提出的模型在准确率上有明显的提高。     

基于BERT模型的文本评论情感分析

目前,用户的评论对产品的改进具有重大意义,为了解决文本情感人工阅读效率低下和传统词向量搭配神经网络解决文本情感分析准确率不高的问题,本文中提出了一种基于BERT模型的文本情感分类的解决方案.本文实验中使用谭松波酒店评论语料,通过使用预训练好的BERT模型进行fine tune,将得到的结果通过搭建的神经网络模型进行分类...     

基于特征融合的中文文本情感分析方法

针对现有的中文文本情感分析方法不能从句法结构、上下文信息和局部语义特征等方面综合考量文本语义信息的问题,提出一种基于特征融合的中文文本情感分析方法.首先,采用Jieba分词工具对评论文本进行分词和词性标注,并采用词向量训练工具GloVe获取融入词性的预训练词向量;然后,将词向量分别作为引入Self-Attention的BiGRU和TextCNN的输入,使用引入Self-Attention的BiGRU从文本的句法结构和文本的上下文信息两个方面综合提取全局特征,使用TextCNN提取文本的局部语义特征;最后,将全局特征和局部语义特征进行融合,并使用Softmax进行文本情感分类.实验结果表明,本文方法可以有效提高文本情感分析的准确率.     

基于文本挖掘的电影评论情感分析研究

基于文本挖掘技术对电影评论进行深层数据分析.爬取电影网站短评,利用TF-IDF进行高频词可视化,对评论进行情感倾向分析.利用贝叶斯分类器将电影短评分为好评集和差评集,得出好评与差评集的主题词概率,找出影评大数据背后隐含的深层信息.     

基于混合模型的文本主题-情感分析方法

提出了一种基于混合模型的文本主题-情感分析方法.将训练集中的文本分别标记情感倾向和主题类别,根据不同情感和主题的语言表达方式,分别估计出情感和主题语言模型.通过计算待处理的测试文本语言模型与这两类模型之间的距离,评估测试文本与模型之间的相似性,最终确定文本的主题和情感倾向.模型的参数选用了bigram特征,参数估计采用了最大似然估计和平滑技术相结合的策略.这种模型化方法具有通用性,可以应用到不同类型的数据集中.实验表明,与支持向量机方法相比,本文方法提取主题和分析情感的准确率更高,鲁棒性更强.     

一种结合文章信息的新闻评论情感分析方法

新闻评论表达了人们对新闻事件的看法与态度, 因此对新闻评论进行分析具有潜在的应用价值. 传统的情感分析方法仅对评论文本进行分析, 忽略了新闻文章主题及语义信息对评论的影响. 针对这个问题, 提出了一种基于支持向量机和 $K$ 均值聚类的情感分析方法, 将新闻文章信息对评论情感的影响因素引入到新闻评论的情感分类中. 实验结果证明了该方法在新闻评论情感分析任务中的有效性.     

基于用户评论文本情感分类的推荐算法ABFR

大数据时代,数据负载使得人们从互联网中获取有效信息的难度越来越大,单维度用户与系统的交互行为已经无法进行精确地推荐,而用户在系统中对物品的评论信息常常能够表达用户的情感倾向和兴趣偏好.利用自然语言处理的ALBERT模型结合BiLSTM神经网络来挖掘用户对物品评论文本中的情感倾向,将用户的情感倾向进行二分类并数值化代入到...     

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。     

基于景点在线评论文本的游客关注度和情感分析

游客在线评论反映了游客实地旅行之后关于旅游景点和服务的真实感受,本文构建了一个基于景点在线评论文本的游客关注度和情感分析方法。该方法首先从主流旅游网站的评论专区中获取景点的评论文本并进行预处理,然后基于《知网》词汇语义相似度,结合词频分析,通过构建"旅游形象属性-触发词"词表,分别计算评论信息中旅游形象属性的游客关注度。最后建立褒贬义情感词典,对处理后的评论文本情感分析。该方法能够直观显示景点在线评论信息中旅游形象的游客评论关注点和总体情感倾向,为潜在游客的景点选择提供参考依据。以厦门市旅游景点的评论文本为例,验证了该方法的可行性。     

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。     

一种加权词向量的混合网络文本情感分析方法

针对文本中关键信息被忽略以及分类准确率不高的问题,提出一种加权word2vec的卷积神经网络(CNN)与ATT-BiGRU混合神经网络情感分析模型.由于word2vec生成的词向量无法突出文本关键词的作用,因此引入词频-逆文档频率(TF-IDF)算法计算词汇权重值.然后,将加权运算后的词向量输入CNN与ATT-BiGR...     

基于双输入和BiLSTM-MHSA的评论文本方面情感分类方法

【目的】针对方面情感分类输入类别在不同领域之间差异较大,汽车用户评论文本语义信息不全,语义特征难以提取等问题,提出基于双通道输入的并行双向编码表征(bidirectional encoder representation from transformers, BERT)双向长短期记忆多头自注意力模型的方面情感分类方法。【方法】首先采用了方面情感和方面抽取的双重标签进行标注;其次通过并行的方面抽取和方面情感分类任务通道,分别使用BERT、双向长短期记忆网络(bidirectional long and short-term memory networks, Bi-LSTM)及多头注意力机制(multihead self-attention, MHSA)提取更深层次的语义信息及近距离和远距离特征信息;最后采用条件随机场(conditional random field, CRF)分类器和Softmax分类器进行分类。【结果】在相关的汽车用户评论文本数据集和多语言混合数据集上,本研究提出的模型相较于主流的方面情感分类方法,具有同步抽取方面词和判断情感极性的能力,且有效提高了方面词抽取和方面情...     

基于Plutchik情感轮的剧集网络评论文本的离散情感评价及有效性分析

看剧是一种高强度的情感休闲行为,剧集会激发受众多样而密集的情感,因此对看剧等文化消费的情感体验进行评价时,以离散情感模型作为理论基础会更有效,但目前对影视体验进行情感评价时以PANAS模型为主。基于Plutchik情感轮和NRC情感词典,构建了影评情感词库。使用Python软件抓取并评价了53部仙侠类、剧情类剧集豆瓣评论文本的离散情感,最后对离散情感评价结果进行了有效性分析。结果发现,一方面剧集网络短评可以用于衡量剧集情感,另一方面基于Plutchik情感轮的离散情感评价方法既可以对剧集进行分类,也比PANAS情感评价方法对剧集质量有更强的解释能力。研究结论可用于影视制片、剧集质量评价和情感营销。     

音乐评论中情感的挖掘

音乐评论在培养大众的消费品位和情趣,以建立一个有序的文化消费系统中扮演着重要的角色,具有积极的推动作用。本文从音乐评论的角度,对音乐所表达的情感进行深层次挖掘。     

基于在线评论的产品竞争力分析方法

随着电子商务的发展,在线评论已成为企业分析其产品竞争力的重要数据资源.通过评论文本提取消费者最关注的产品特征维度,采用情感词典法对评论文本进行情感分析得到特征-情感分数对.计算特征维度的重要度和满意度以确定特征维度的机会得分,并绘制机会景观图,分析目标产品自身的竞争力.依据特征维度的满意度,比较目标产品与其竞争产品的竞...