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。     

大数据背景下的学生情感词典构建方法?

学生的情感教育一直是教育界的研究热点和难点,由于学生个人情感的隐秘性,教师很难获取学生的情感状况.研究通过学生大量使用的社会交互网站中的文本信息分析学生的情感状态,核心是针对学生常用情感词构建情感词典,根据学生大量使用新词、伪词的特点,结合新浪微博提供的情感符号,以现有情感词典为基础,在动态更新的新浪微博大数据中应用文本相似度计算方法,扩充情感词典,构建符合学生语言特点和新浪微博风格的学生情感词典.词典包括情感极性和强度,为基于学生微博文本的情感感知和进一步的情感教育奠定基础.     

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.     

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.      

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%.     

基于表情符号和情感词的文本情感分析模型

文本情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。文本中的表情符号也能表达一定的情感。针对情感分析研究时先去除包含表情符号在内的停用词这一方法,本文在判断情感倾向性时考虑情感词和表情符号的共同作用,提出了一个包含表情符号的文本情感分析模型。通过设置一定阈值,可以对社交网络中过激情感进行实时监测。     

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。     

基于主题提取的海量微博情感分析

从海量微博数据中分析公众对某一社会事件的情感倾向具有重要研究意义,而海量微博文本稀疏规模庞大,导致传统方法处理这一任务时面临诸多挑战.提出一种基于主题聚类的海量微博情感分析方法.首先基于高质量微博数据挖掘频繁项集,设定语义相关阈值,筛选重要频繁项集进行谱聚类,得到主题关键词.基于主题关键词对海量微博数据依据语义相关度归类,最后结合情感词典对每类中的微博检索主题关键词前后修饰距离内情感词及否定词,结合表情符号计算微博情感值.在百万规模中文微博上进行实验,证明该方法能准确按主题归类且能有效在该主题上进行情感分类.     

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。     

基于双粒度模型的中文情感特征词提取研究

为了能够快速准确地提取出海量文本信息中的情感特征词,提出从情感词语集中通过人工筛选得到种子词并对其情感强度赋值,同时,以这些种子词为基准计算出情感词语集中其他词语的情感强度值,从而得到各特征词在词语级及句子级的倾向性贡献度值。然后,将特征词在词语级、句子级这2种不同粒度情况下计算出的情感倾向性贡献度值有机结合起来,构造出基于双粒度模型的中文情感特征词提取模型。该提取方法考虑了特征词在词语级和句子级2个方面的情感倾向,使最终提取出的情感词的准确率得到了提高。实验表明,只要有一个全面的情感词典系统和一组准确恰当的种子词,提出的方法可以获得良好的准确率和召回率。     

融合粗糙数据推理的卷积记忆网络文本情感分析

为解决现有情感分类算法在特征提取中缺乏对语义关联规则的运用,以及在分词后产生大量与情感预测无关的词,导致挖掘出的特征不具代表性的问题。提出一种融合粗糙数据推理的卷积记忆网络情感分析模型。通过上下文信息使用粗糙数据推理获得文本的情感词集Word2Vec词向量表示,并融合FastText词向量来改进特征向量嵌入层。其次使用卷积神经网络（CNN）拼接双向长短期记忆网络（BiLSTM）提取更深层次的情感特征。最后加入Attention机制计算权重,筛选显著重要特征。通过多组对比实验表明该模型具有较高的准确率和F1值,有效提升了情感分类的预测能力。     

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。     

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.      

基于短语结构和词语词性相结合的情感分类方法

针对传统文本分类方法忽略词语间的语义特征的问题,并为了改善输入文本的表示质量,提出一种基于短语结构和词语词性相结合的情感分类方法.该方法首先通过短语结构优化分词,可以更好地提取文本特征;其次利用Word2vec工具训练词语和词性相结合的文本语料库得到词向量模型,解决了Word2vec无法识别一词多义的问题;最后通过SVM算法对文本进行情感分类.实验结果表明,该算法能够提高文本情感分类的正确性.该方法对舆情监控、股票市场行情预测和了解消费者对产品的偏好等具有较高的实用性.     

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.     

基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F₁值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用.      

基于全局语义学习的文本情感增强方法研究

为解决弱情感倾向语料影响文本情感分类的问题,提出基于全局语义学习的文本情感增强方法。首先设计语料划分方法,将语料划分为强情感倾向语料与弱情感倾向语料,然后,从文本处理全过程及整体语义学习的角度出发,构造均值抽取与最大值抽取的语义提取方式及文档信息向量,改进基于循环神经网络的变分自编码器的语义学习过程,并用于学习强情感倾向语料中文本的词语序列特征与语义特征。基于此,对弱情感倾向语料进行重构,实现情感增强目标,最后,将经过情感增强的语料替换掉原来的弱情感倾向语料,再进行情感分类模型的训练与测试。结果表明:提出的文本情感增强方法能够提升情感分类效果,并使得Bert分类器对IMDb影评数据集的情感分类精确率达到了93.03%。