基于社会关系网络的半监督情感分类

基于样本的社会关系, 提出一种新的半监督学习方法, 创建一种基于文档?词及社会关系的二部图模型, 并根据标签传播算法将未标注样本加入到分类器的构建中。实验结果表明, 加入社会关系网络的半监督情感分类方法明显优于传统的仅利用评论文本信息的半监督情感分类方法。     

基于半监督学习的短文本分类方法

随着万维网的快速普及和发展,Web上出现了大量短文本,如科技文献摘要、微博和电子邮件等.短文本内容短小,相互联系,已标注数据获得困难,导致传统分类方法很难取得较高的分类精度.为了解决短文本分类问题,提出了一种基于半监督学习的迭代分类算法(SS-ICA).它使用较少的已标记数据,利用短文本间的关系进行迭代分类.通过与常用分类方法进行对比表明,在标注数据较少的情况下SS-ICA比其他分类器有更高的分类精度.     

基于多类型文本的半监督性别分类方法研究

提出一种基于多种文本类型的半监督性别分类方法,即根据微博平台中用户所产生的不同类型的文本(如:原创微博、转发微博等)对用户的进行性别分类。文中的方法是一种基于协同训练(Co-training)的半监督学习方法,旨在减少分类器对大量标注样本的依赖。首先将不同类型的文本分为不同的独立视图;其次,在每个视图中利用LSTM分类器挑选置信度最高的未标注样本;最后,将挑选出来的未标注样本加入训练模型迭代训练。实验结果表明我们的方法能够有效利用非标注样本信息,并明显优于其他现有的半监督性别分类方法。     

基于双语对抗学习的半监督情感分类

提出了充分利用未标注样本的样本信息的双语对抗学习方法。具体而言,中文的标注样本和未标注样本分别通过不同的LSTM进行编码,再经过分类器和判别器进行对抗学习。其中,分类器的作用是使标注样本和未标注样本处于同一分布,而判别器用来区分输入样本是标注样本还是未标注样本。最后,构建一个相同的英文语料的对抗神经网络,通过联合学习中英文对抗神经网络提升半监督情感分类的性能。实验结果表明,所提出的基于双语对抗学习的半监督情感分类方法在不同标注样本数量的训练集上都取得了较好的准确率,与其他基准方法相比有明显提升。     

基于集成学习的文本情感分类方法

针对自然语言处理的文本情感分类问题,提出一种基于集成学习的文本情感分类方法;基于微博数据的特殊性,首先对微博数据进行分词等预处理,结合词频-逆文档频率(TF-IDF)和奇异值分解(SVD)方法进行特征提取和降维,再通过堆叠泛化(stacking)集成学习的方式进行分类模型融合。结果表明,模型融合对文本情感分析的准确率达到93%,可以有效地判别微博文本的情感极性。     

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.     

基于LPA和Tri-Training的半监督文本倾向性分类

提出了一种基于LPA和Tri-Training算法的半监督文本倾向性分类框架.通过LPA对初始样本进行快速分类,获得更多可信的有标签数据,优化分类框架的训练过程.引入Tri-Training算法,提高分类框架的泛化能力和可用性.实验结果表明,在不同标注比例的样本集上,该框架都有较好的分类性能,相较有监督学习算法和单一的半监督算法提高了分类精度,并有较强的鲁棒性,为解决有标签样本比例较少情况下的文本倾向性分类提供了一个新的思路.     

采用生成对抗网络的金融文本情感分类方法

针对目前金融领域文本存在标注资源匮乏的问题,提出一种基于生成对抗网络的金融文本情感分类方法. 该方法以边缘堆叠降噪自编码器生成鲁棒性特征表示作为输入,在生成对抗过程中,通过向文本表示向量添加噪声向量再生成新样本,应用对抗学习思想优化文本特征表示. 在公开的跨领域情感评论Amazon数据集和金融领域数据集上进行实验,并与基准实验对比,结果表明,该方法在平均准确率上有显著提升.     

采用生成对抗网络的金融文本情感分类方法

针对目前金融领域文本存在标注资源匮乏的问题,提出一种基于生成对抗网络的金融文本情感分类方法.该方法以边缘堆叠降噪自编码器生成鲁棒性特征表示作为输入,在生成对抗过程中,通过向文本表示向量添加噪声向量再生成新样本,应用对抗学习思想优化文本特征表示.在公开的跨领域情感评论Amazon数据集和金融领域数据集上进行实验,并与基准实验对比,结果表明,该方法在平均准确率上有显著提升.     

基于特征有序对量化表示的文本分类方法

文本分类技术应尽可能包含语言中各种各样的约束信息,但目前常用的文本表示方法却忽视组成文本的语言特征顺序。该文采用基于聚类的方法实现语言特征有序对的快速量化表示,并由此导出新的基于特征有序对的文本表示方法以揭示文本中所呈现出的语言特征顺序信息。运用向量空间质心法,分别依据词对和词类对表示文本并在3个数据集上进行实验。结果表明性能优于基于单纯词或单纯词类的文本表示方法,宏平均F1值绝对提高分别为3%~4%和5%~7%(相对改善分别是4%~5%和8%~10%)。由此说明特征顺序信息对提升文本分类性能具有重要作用。     

基于自适应图的半监督图像分类方法

针对半监督分类模型存在的模型复杂度高、构造正则化项难度大的问题，从丰富样本特征表示的角度出发，构造了自适应图结构的融合网络模型（AGSH）。该模型在卷积神经网络模型（CNN）基础上引入了自适应图卷积神经网络（AGCN）提取CNN模型特征间的关系。对AGSH模型泛化性能的分析证明了该模型在解决半监督相关问题时的有效性。实验结果表明：融合模型在五种图像数据集上的分类精度相比于单一CNN模型分类精度均有提升。研究结论为解决小样本分类问题的建模方法提供了参考。     

基于情感分类的文本主题挖掘

互联网的电商中存在着大量的评论信息,这些带有主观情感色彩的评论信息不仅反应了客户对产品的满意程度,而且暗含了市场产品的流行趋势。针对评论信息中所蕴涵的相关主题词,提出了将文本分类和主题词挖掘相结合的方法。该方法首先使用SVM对情感进行分类,再通过LDA模型进行建模对分类后的评论信息挖掘主题词。真实数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性,获得了良好的分类结果,能够准确地挖掘出主题词。     

文本方面级情感分类方法综述

随着深度学习的发展,方面级情感分类已经在单领域和单一语言中取得了大量的研究成果,但是在多领域的研究还有提升的空间。通过对近年来文本方面级情感分类方法进行归纳总结,介绍了情感分类的具体应用场景,整理了方面级情感分类常用的数据集,并对方面级情感分类的发展进行了总结与展望,提出未来可在以下领域开展深入研究：1）探索基于图神经网络的方法,弥补深度学习方法存在的局限性;2）学习融合多模态数据,丰富单一文本的情感信息;3）开展更多针对多语言文本和低资源语言的研究。     

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.      

基于演化超网络的中文文本分类方法

为了提高中文文本的分类效果,提出了一种基于演化超网络的中文文本分类方法.采用中国科学院计算技术研究所的汉语词法分析系统对中文文本进行分词,保留文本中的名词、动词和形容词作为特征;以X2统计方法进行特征选择;利用布尔权重计算特征权值.经处理后的特征向量作为系统的训练集和测试集数据.运用超边替代策略训练超网络分类模型,并实现对测试集特征向量的分类.对不同阶数设定下的演化超网络模型进行了性能分析,并将其与传统的KNN和SVM算法进行了比较.结果表明,本方法对复旦大学语料和搜狐语料可获得87.2％和72.5％的宏识别率、86.9％和70.5％的宏召回率、87.0％和71.5％的宏F1,接近或优于KNN和SVM分类方法.所提出的方法是一种有效的中文文本分类手段.     

基于K-近邻方法的网络信息文本分类

提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法。根据网络报文的特点,抽取其中关键词作为分类特征词条,并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型。分别进行了基于最近邻决策和K-邻近决策的分类效果试验研究,结果显示：K-近邻决策的分类效果要优于最近邻决策的分类效果。     

基于K-近邻方法的网络信息文本分类

提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法,根据网络报文的特点,抽取其中关键词作为分类特征词条,并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型,分别进行了基于最近邻决策和K-近邻决策的分类效果试验研究,结果显示,K-近邻决策的分类效果要优于最近邻决策的分类效果。     

融合异构信息的网络视频在线半监督分类方法

针对大规模网络视频数据的学习需要考虑无标签数据和异构信息的问题,提出了一种基于视觉和文本异构信息的网络视频在线半监督学习方法.该方法将文本和视觉看作2个视图,采用图作为基分类器对每个视图进行建模,并利用线性邻域的传播算法来预测样本类别.在不同视图之间采用多图上的协同训练,利用未标记样本增量地更新基分类器,并根据类别相关的融合方法确定最终结果,从而提高了分类准确率.实验结果表明,该方法的结果优于支持向量机方法约8.3％,在线增量更新后,学习器的性能提高了约3％,因此比较适合于大规模视频数据的在线半监督学习.     

对抗长短时记忆网络的跨语言 文本情感分类方法

针对文本情感分类任务中,有情感标注的语料在不同语言中的不均衡问题,结合深度学习和迁移学习,提出一种基于对抗长短时记忆网络(ALSTM)的跨语言文本情感分类方法.设置双语各自独立的特征提取网络和共享特征提取网络,把获取到的特征拼接输入到分类器进行分类.在共享特征提取网络中,设置语言分类器,运用对抗思想优化模型,通过投票法决定文本最终的情感极性.实验表明:该方法可以取得跨语言文本情感分类任务更高的准确度.     

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。