基于中文微博语料的情感倾向性分析

微博的兴起与传播使得短文本情感分类成为目前的热门研究领域。通过对中文微博语料的情感倾向性分析进行研究,提出了一种新的情感分类方法。首先构建了两级情感词典,并对不同级别情感词作不同增强;然后在情感特征方面使用N-Gram方法,尽量获取有限长度博文中的未登录情感词和情感信息。经实验验证与传统方式相比较,该方法的准确率和召回率都有所提高,在COAE2014微博情感倾向性评测任务中也取得了较好的成绩。     

面向话题的中文微博观点倾向性分析研究

随着微博快速崛起,每天数以千万的人通过微博分享自己对各类话题的观点与情感,如何自动感知微博社区对特定话题的观点倾向性,已经成为中文微博计算亟待解决的问题。由于微博内容短小且不规范,传统的情感分析效率低下且效果很难满足实际需求。现提出一种将情感词典分类的方法进行实验研究,针对腾讯微博20个话题约17 500条微博32 000个句子的数据进行实验,实验结果表明提出的情感词典分类方法效果很好。     

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。     

面向突发事件倾向性分析的情感词典自动构建方法

随着突发事件的频发,对突发事件在线评论进行倾向性分析引起了广泛关注,情感词典是其中重要的资源.对面向突发事件的情感词典自动构建方法进行探讨.基于对大规模评论数据的统计分析,提出采用基于词性标注和snownlp的方法实现突发事件情感词典的自动构建.为验证构建词典的有效性,设计基于情感词典的情感倾向性分析模型.结果表明,词典构建方法在准确率和召回率方面效果较好.基于该词典的情感倾向性分析模型的性能较基础模型性能有较大的提升.     

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。     

中文网页作者情感态度倾向性分类研究

探讨了中文网页倾向性分类的原理和实现方法,利用文本自动分类技术结合Web页面中的结构信息,提出了LSI-KNN-Naive Bayes的褒贬分类模型.并在部分网页数据集上,对上述理论进行了实验验证,取得了较好的成效.     

基于双重注意力模型的微博情感倾向性分析

在现有的微博情感倾向性分析任务中,微博标签往往被视为噪声信息,在数据预处理阶段就被剔除.但微博标签蕴含着微博内容的关键信息,所以标签的剔除对于微博的情感倾向性分析是不利的.针对该问题,充分考虑微博的文本特点,提出一种基于双重注意力的情感分析模型.采用Bi-LSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)分别构建微博文本和微博标签的语义表示,采用双重注意力机制同时对微博的正文层和微博的标签层进行语义编码,提取出文本中的关键信息.最后,基于所构建的语义表示训练情感分类模型.实验结果表明,该模型在微博情感倾向性分析上取得了较好的效果.     

基于组块分析的评价对象识别及其应用

观点挖掘技术旨在面向更为广阔的产品领域,从文本中自动获取观点所评价的对象,并有针对性地分析评论的倾向性.本文通过建立ChunkCRF模型对观点表达句中显式观点评价对象的识别;借助句法关系对句中出现多个评价对象的问题进行处理;利用语义搭配习惯对隐式评价对象进行填充生成.在此基础上,本文实现了基于观点评价对象的观点抽取与观...     

中文微博句子倾向性分类中特征抽取研究

针对中文微博句子倾向性分类问题,在充分降低由于情感词典的扩充工作带来系统开销的基础上,抽取了中文微博句子中标点符号、情感词权重、词汇级和句法级等新型平面和结构化特征,探索了有效的特征选择方法.在基准COAE和NLP&CC中文微博语料上进行双向交叉和独立实验,并研究了有效的不平衡性语料的处理方法.实验结果表明:采用该文提出的特征后,中文微博句子倾向性分类的性能得到显著提升.     

论文学艺术的倾向性

文章评述了文艺的"主观倾向"论、"客观倾向"论和"主客观倾向统一"论的利弊得失,探讨了文艺倾向性的内涵与外延.     

基于语义相关度计算的汉语词义消歧方法研究

词义消歧(WSD)一直是自然语言处理(NLP)研究的重点和难点之一.本文以语义资源-《知网》为基础,从语义角度出发,抽取《知网》中义原之间的多种复杂关系,结合词性、词语组合等信息,提出一种基于相关度计算的汉语词义消歧方法.实验结果表明,该方法对于处理汉语WSD是有效的.     

Chinese Sentiment Classification Using Extended Word2Vec

Sentiment analysis is now more and more important in modern natural language processing,and the sentiment classification is the one of the most popular applications.The crucial part of sentiment classification is feature extraction.In this paper,two methods for feature extraction,feature selection and feature embedding,are compared.Then Word2Vec is used as an embedding method.In this experiment,Chinese document is used as the corpus,and tree methods are used to get the features of a document:average word vectors,Doc2Vec and weighted average word vectors.After that,these samples are fed to three machine learning algorithms to do the classification,and support vector machine(SVM) has the best result.Finally,the parameters of random forest are analyzed.     

基于马尔科夫模型的词汇语义相似度计算

在《知网2002》的基础上,充分利用其层次结构,引入了马尔科夫模型来计算词汇语义相似度,实验证明,算法取得较理想的实验结果．     

从《东山词》看贺铸的感伤心态

《东山词》中具有浓郁的感伤审美特征,感伤的内涵有对历史的追问与对生命的追问,对历史的感伤体现在咏史怀古词中,是词人对现实失望与政治理想失落的产物;对生命的感伤是词人的生活伤心史的写照。贺铸感伤心态形成的原因除了官场的不得志外,还与词人的任侠却多情的特殊个性气质有关。     

圈的定向距离图的性质

图G的两个定向D与D’的定向距离d0（D,D＇）是指与D’同构的定向与D之间不相同的弧数的最小值．G的定向距离图D0（G）的顶点是互不同构的定向,如果d0（D,D＇）=1,则D与D在D0（G）中相邻,并获得定向距离图D0（Cn）的性质．     

谈思想政治工作中的“情”与“理”

本文阐述了在高校,运用“情”与“理”开展思想政治工作的实践与探索.     

基于《知网》的词语相似度计算研究

词语之间相似度的计算通常有基于统计和基于世界知识2种方法.中文词语相似度的计算,可以通过计算义原的相似度进而计算词语的相似度,在此基础之上深入分析《知网》的义原层次体系,提出了一种将义原在层次体系树上的深度和区域密度2个因素添加到义原相似度计算中的方法.通过实验发现,考虑义原在层次体系树上的深度和区域密度得到的结果比不考虑这2个因素得到结果更符合实际.     

基于降噪自动编码器的不平衡情感分类研究

目前,网络评论的情感分类研究大部分是不平衡样本数据,正向样本的数量一般远大于负向样本,对这种不平衡样本集进行分类时容易产生少数类误差较大的问题。而且由于网络评论的表达形式多变,不易获取到大量的有监督的数据。针对上述问题,对无监督的不平衡网络评论情感分类进行研究。首先通过改进降噪自动编码器,提高少数类的特征值,避免分类样本向多数类偏移。然后将获取的特征值作为k-means算法的输入值,实现了无监督的样本分类。实验证明,该算法对不平衡率较高的样本具有良好的适应性,从而验证了算法的有效性。     

基于词内部模式的中文新词识别研究

提出了一种基于支持向量机的中文新词识别算法.该算法结合新词内部模式以及词长等提出了基于词内部模式的改进字符位置似然概率,并综合新词的邻接类别等特征对新词进行识别.经过小说语料测试,实验结果表明：该算法的微F1值为0.583 3,宏F1值为0.775 7,分别比不考虑词内部模式的基准算法提高约63%和30%.     

一种新的取向估计方法

取向是多维信号区别于一维信号的基本特征之一,取向估计在图像信息处理和计算机视觉的许多领域都有直接应用。提出了一种新的取向估计方法,该方法将频域滤波和主元分析法相结合,提高了估计结果的精度及鲁棒性。实验结果及分析表明该方法的优越之处。