微博负向情感热点话题发现模型

微博中热点话题,尤其负面情感热点话题对舆情的发现起到了重要作用,本文从情感的角度出发,提出了一个面向微博负向情感的热点事件发现模型。首先,在数据预处理阶段除了对微博文本中含有＂@＂＂#＂的博文进行过滤,并引入户信息对休眠用户及僵尸用户进行了剔除;其次构造情感分类器,对博文进行情感分类,筛选出负向情感博文;然后根据词频和词语增长速度对主题词进行评价;接着根据词意相似度以及共现度对话题进行聚类;最后通过计算话题负向情感值对负向情感热点话题进行细粒度划分。     

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%。     

微博话题中的情感分析研究

微博话题的情感分析是分析出微博话题中隐含的情感并实现对微博消息的分类,该研究可以帮助网络监管人员和政府机关人员针对网络舆情及时做出积极有效的决策。微博话题情感分析的核心任务是分析微博话题中每条微博消息的情感倾向。本文提出的中文微博话题的情感分析是在基础情感词典之上,通过提取并构建程度副词、网络用词和否定词等相关词典,实现对基础情感词典的扩充,最后通过权值计算得到微博消息的情感极值,达到对微博消息进行情感分类的目的。实验结果证明所提出的方法的有效性。     

微博情感分析综述

大数据时代下,微博作为一个开放性的信息传播平台吸引了众多的网民参与其中,与之相关的研究也得到了广泛的开展。本文将微博情感分析任务分为3步:微博语料的获取与预处理、情感特征的标注与选择、主观文本的情感分类。在主观文本分类中,将情感分类分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。最后对当前中文微博的情感分析现状做了总结,并阐述了当前微博情感分类还需亟待解决的一些问题。     

融合相似性判断的网络新词发现算法

新词的有效识别是文本预处理过程中一项非常重要的任务,关系到分词效果的好坏.针对传统新词发现方法未考虑单字新词的识别,且忽略了上下文句法结构与语义信息对新词识别结果的影响,提出一种统计量计算结合相似性判断的网络新词发现算法.首先,基于字的粒度,依次计算单字词频、最大增强互信息和加权左右邻接熵,从左向右逐字扩展多字词,获得...     

基于微博情感分析的电影票房预测研究

微博作为电子口碑的重要载体,极大影响了消费者的购买决策和商家的产品销售.为此,以新浪微博为平台,研究从微博中挖掘情感信息并利用这些信息对产品销售进行预测的方法.分析影响微博评论的因素,基于已构建的情感本体,建立微博中情感计算方法.然后在传统自回归模型的基础上融入情感因素,提出自回归情感预测模型用于产品销量的预测.对电影数据集进行了广泛地实验,分析参数选择,并与其它预测模型进行比较,实验证实我们提出的方法的有效性.     

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。     

基于情感语义词典与PAD模型的中文微博情感分析

随着社交网络影响的不断增加,微博作为人类社会交流、发布观点信息的重要载体,其所包含的情感状态具有重要的研究意义。文章通过对微博文本及其包含的情感词汇的分析研究,引入神经网络语言模型和语义向量,结合心理学、情感计算领域相关知识,采用心理学PAD连续维度情感描述模型作为文本情感分析量化的基础,对微博文本所蕴含的情感状态进行分析研究,以获得更加精确的情感分析结果,达到情感分析的目的。同时实现了从个性角度的微博文本情感的可计算性。实验表明,所述方法能较好地提高微博文本情感分析的准确性和精确度,在不同主题不同情感特征中均能够得到很好的应用。     

微博情感可视化系统

为了研究微博用户表达情感的特性,从个人化的情感表达和对社会性事件的态度反映两类文本出发,分别对个人情感变化以及热点事件中的用户情绪进行分析,设计并实现了微博情感可视化系统（sentiment visualization system for microblog, SVSM）。个人化情感研究记录用户在时间轴上的情绪波动,并且从性别及地域属性上分析个人情感差异;热点事件情感研究监测用户情绪的群体表达,从时间、空间、热词、用户属性、事件属性以及传播特性等角度进行特性分析。     

融合情感特征的深度学习微博情感分析

针对传统情感分析方法对微博短文本应用效果不佳的问题,提出将文本情感特征与深度学习模型融合的微博情感分析新机制.通过词向量计算文本的语义特征,结合基于表情字符的情感特征,利用卷积神经网络挖掘特征集合与情感标签间的深层次关联,训练情感分类器.实验结果表明,相比基于词典的机器学习模型,该机制将情感分析准确率与F度量分别相对提升21.29%和19.20%.该机制结合语义和情感特征,利用卷积神经网络的抽象特征提取能力,改善微博短文本的情感分析精度.     

面向微博情感评测任务的多方法对比研究

主要对COAE 2014评测中采用的算法进行描述,并结合评测结果进行分析比较。本次评测共有5个任务,本文重点描述与微博相关的3个任务。在微博情感新词发现和判断的任务中,方法核心是利用谷歌翻译算法的对齐操作来获得候选新词,之后使用平均点互信息筛选高频词语。在微博倾向性分析任务中采用两种方法,一种是传统的基于情感词典的极性判断方法,另一种是结合情感词标注的基于条件随机场CRFs的极性判断方法。在微博观点句要素抽取任务中,首先利用名词在复杂网络中的中介性和趋近性提取候选产品名和属性名,然后分别采用3种方法完成对产品属性名的抽取,其中,第一种方法是基于简单规则的滑动窗口抽取策略,后面两种方法都是基于CRFs的有监督抽取策略。     

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。     

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。     

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。     

中文网络评论中的产品特征情感倾向提取算法研究

Web中的客户评论信息挖掘是大数据分析中的一项重要内容.分析客户评论中所包含的产品特征情感倾向,不仅可为消费者购买产品提供更具体的决策支持,还能有效帮助企业改进产品质量.针对商业应用的实际需要,提出了一种自动从中文客户评论中抽取产品特征并判断其情感倾向的方案.基于frequent pattern-tree (FP-tree)方法提取产品特征,结合基于语料库的方法和依存句法分析方法识别关于产品特征的主观评论语句、情感词及其情感词的依存关系,综合考虑情感词、否定词、程度词计算产品特征的情感倾向值.采用公开数据中的600篇手机评论作为实验数据,检验了算法的准确性.对比分析的结果说明,算法有很好的应用潜力,能够有效地从网络评论中获取有价值的商业信息.     

基于二元背景模型的新词发现

该文提出一种基于二元背景模型的新词发现方法。采用前、背景语料二元似然比挑选候选二元组(bigram);然后根据频率、刚性、条件概率等基于前景语料的统计量,对二元组进行进一步筛选和扩展,以确定新词边界。用该方法提取出的词既包含新词特征,又可以成词。而且该方法充分利用现有背景生语料却无需分词等标注信息,不依赖词典、分词模型和规则,具有良好的扩展性。为了得到更好的发现效果,还讨论了各统计量阈值的选取策略和垃圾元素剔除策略。该方法在网络小说语料上验证了其有效性。     

高职共青团微博建设探析

微博作为一种新型的网络传播媒介在大学生中兴起并广泛应用。如何顺应新媒体时代发展的需求,善用微博、借势微博,打造校园交互新平台,开辟团学工作新阵地,成为高职共青团工作研究的新课题。