面向新闻的情感关键句抽取与极性判别

门户网站、博客和论坛中的新闻性文章很多具有倾向性,倾向性判别对了解社会动态和舆情状况有重要作用。在主题相关性的基础上,主要考虑了三类属性:位置属性、情感属性、特征词属性,提出了一种针对篇章级的情感关键句抽取方法,并通过集成学习判别情感关键句的极性。实验结果显示本文方法能够有效地挖掘出情感关键句并能对情感关键句进行较准确的极性判别,实现了情感关键句,抽取和极性判别的自动化,且具有较好的效果。     

基于语境情感消岐的评论倾向性分析

研究评论倾向性分析中情感词的动态极性变化问题.用Apriori算法在语境基础上挖掘情感歧义词语搭配,构建出(情感对象,情感词,情感倾向性)三元组形式的情感歧义词搭配词典,利用条件随机场模型(CRFs)序列标注方法从评论文本中抽取出情感要素,在构建的情感歧义词搭配词典基础上对评论文本进行了细粒度情感倾向性分析.在手机和电脑两个领域的评论语料集上进行多组实验,与传统方法的对比实验表明了方法的可行性,较为明显地提高了情感倾向性分析的准确率.     

一种基于极性词典的情感分析方法

极性词典是文本情感分析和倾向性分析的基础。本文构建了一个全面、高效的极性词典,包括基础词典、领域词典、网络词词典以及修饰词词典,深入研究了修饰词对极性词的影响,将极性词与修饰词组合成极性短语作为极性计算的基本单元,提出了一种基于极性词典的情感分析方法。实验结果表明,利用本文构建的词典进行倾向性分析效果不错。     

一种无指导的情感短语极性判别方法

在情感分析任务中,情感词或情感短语的极性判别是一项非常重要的任务。提出一种新的基于无指导学习的情感短语极性判别的方法。在该方法中,首先从新闻网站上抓取大量无标注的新闻评论数据。经过去除噪音并进行分词和词性标注之后,使用预先设定的模板抽取情感短语。然后人工标注少量种子词。通过分析种子词和情感短语的共现信息,最终得到情感短语的极性值。实验证明,这种方法可以有效判别情感短语的极性,并且能够用于句子级别的情感倾向分析。     

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.     

基于句法分析的跨语言情感分析

利用句法分析模型, 将语句分成若干组合词, 根据组合词的主谓成分中情感词对于句子情感贡献的不同, 分别赋予不同的权重。统计分析该语句的情感分布特征, 利用得到的特征参数训练分类器, 再将训练好的分类器用于测试语料的情感分类。实验结果表明, 与已有的判别方法相比, 该方法的情感分类判别准确率较理想。此方法也可用于语句的比较级判别和否定句的极性判断等。     

基于增强字向量的微博观点句情感极性分类方法

针对微博观点句识别及情感极性分类任务,提出了基于增强字向量的微博观点句情感极性分类方法.使用单字作为句子表示的基本单元,同时在单字中嵌入了该字所在的词信息以及该词的词性信息,以此训练得到字向量替代传统的词向量融合的句子表示方法.使用基于K-means的方法对向量化的句子进行情感判别,仅需要对文本进行分词和词性标注,无需额外的语言学资源.在COAE2015任务2的微博句子数据集上进行测试,取得了较好的结果.     

一种改进的词汇语义极性分析算法*

词汇极性分析在自然语言处理等多个领域发挥着重要的作用。针对现有汉语词汇极性分析对词汇的义原考虑的不够全面,使得极性分析存在不准确的问题,提出一种更有效的词汇语义倾向性计算方法。首先找准一组褒贬中性词库,进而提取出待测词与词库中基准词词汇的极性义原、词性、其他义原,计算相应的相似度;并分别给出合适的权重值。由此计算出待测词与基准词的相似度,最后判断待测词的语义极性。实验表明该算法可以进一步的提高语义极性倾向判别准确率。     

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。     

基于词向量的情感新词发现方法

词语级的情感倾向性分析一直是文本情感计算领域的热点研究方向,如何自动识别情感新词,并判断其情感倾向性已经成为当前亟待解决的问题。首先用基于统计量的方法识别微博语料中的新词,然后利用神经网络去训练语料中词语的词向量,从语料自身挖掘出词与词之间的相关性,最后提出了基于词向量的情感新词发现方法。实验表明该方法可以有效应用于情感新词发现。     

基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型

展示了一种新的基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型,固定情感词元模型（fixed sentiment terms model）.该方法利用基于固定情感词元的3种特定搭配模式来构造识别算法,通过基于增量的tf-idf模型的相关用户反馈不断更新特征词元集合.通过与传统的情感识别方法相比较,此方法可以较为明显地提高情感分类的效率和准确率.     

基于卷积神经网络的英文篇章情感量化方法

提出利用卷积神经网络(CNN)预测英文单词情感极性,并利用英文单词情感极性设计量化篇章情感倾向的方法.首先,利用fastText技术训练词嵌入模型,将英文单词转化为定长、稠密的词向量;接着,以词向量作为输入,构造一维CNN模型,并设计出多种具有不同深度的架构;最后,利用CNN预测模型计算篇章中所含英文单词的平均情感极性作为篇章情感倾向的量化分值.实验结果表明:相比于传统的机器学习模型,提出的CNN预测模型能够提升英文单词情感预测精度,所设计的篇章情感量化方法,也与主观判决情感色彩有较好的一致性.     

利用关系抽取技术联合识别文本中的方面-极性对

方面级情感分析旨在识别出句子中显式提及的方面及其情感极性,是细粒度情感分析中的重要任务.现有使用序列标注进行方面级情感分析的方法存在当方面(aspect)由多个单词构成时,每个单词的情感极性可能不一致,而基于跨度(span)的方法存在因方面标签和情感标签混合而导致的标签异质问题,同时现有的研究忽略了文本中方面-情感极性对之间的相互关联.为了解决上述问题,受关系抽取技术的启发,本文将方面-情感极性对抽取视作一元关系抽取问题,其中方面看成论元,其对应的情感极性作为关系,通过序列解码捕捉方面-情感极性对之间的关联.本文在3个数据集上进行了一系列实验来验证模型的有效性,实验结果表明,其性能超过了现有的最佳模型.     

基于LDA的中国少数民族网络舆情监测系统的探究

随着民族地区信息化建设的不断推进,中国少数民族语言网络舆情研究也逐渐引起了大家的关注,文本分类和情感分析模块是舆情系统的重要组成部分。传统的文本分类方法主要通过统计字面上的词语重复次数,而对于文字背后的语义关联考虑甚少。该文重点介绍了一种基于LDA模型在少数民族语言（以彝文为例）网络舆情信息情感分析方面的应用,对文字隐含的主题进行建模,通过挖掘少数民族网页上的舆情信息所蕴含的主题,以及对这些主题进行情感分析,在事件全面爆发之前,采取应急措施。     

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.     

一种基于多任务学习的多模态情感识别方法

为了通过设置辅助任务学习到更具有情感倾向性的视频和语音表示,进而提升模态融合的效果,提出一种基于多任务学习的多模态情感识别模型,使用多模态共享层来学习视觉和语音模型的情感信息.在MOSI数据集和MOSEI数据集上的实验表明,添加两个辅助的单模态情感识别任务后,模型可以学习到更有效的单模态情感表示,并且在两个数据集上的情...     

基于情绪指标的投资策略盈利性考察

基于新的投资者情绪变量,对中国股市相对强势策略的收益进行深入考察。通过构建的两个投资者情绪测度,可以使得在构建投资组合时,利用投资者情绪信息,进一步把常见的投资组合（赢家输家组合）分解为高情绪和低情绪组合。研究发现,投资者情绪可以更好预测未来的资产收益,随着这种信息的引入,投资组合的赢利性得到进一步的显著提高。论文扩展了国内基于相对强势策略收益的研究。     

基于词典与规则的新闻文本情感倾向性分析

通过对新闻类文体的结构分析,将新闻文体按段落划分,采用一种基于情感词典和语义规则相结合的情感关键句抽取方法,对段落内的句子进行情感分析。综合考虑情感、转折、否定、程度和归总等词语信息构建情感词典,根据规则切割新闻文本,将新闻划分为意群、句子、段落以及篇章,通过制定的规则计算情感关键句倾向值,最终获得段落以及整个篇章的情感倾向值,从而得出新闻的情感倾向。与情感词典和SVM情感分类方法的实验结果对比表明,本文方法在对新闻文本进行倾向判别时效果较好,方法具可行性。     

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%.     

基于影子显示位图技术的GIS图形部分的实现

在地理信息系统的开发过程中,对屏幕图形进行精确识别是一个较难解决的技术问题．在某些实际应用中,近似处理的误差已经超过了人们所能接受的程度．该文就地理信息系统中的图形识别技术提出了一种全新的方法——影子显示位图（shadow display bitmap）技术．影子显示位图技术用于精确地识别显示在屏幕上的各种简单的和复杂的图形元素．该文论述了影子显示位图技术的工作原理和实现方法,通过实验证明影子显示位图技术解决了识别图形元素时的误差问题,识别复杂图形元素的能力强,比常用图形识别技术容易实现．