基于领域词典的民宿评论情感分析

通过基于领域词典的情感分析法,从用户生成的内容中更为准确地分析其情感状态,为民宿业提供一种新的研究视角。以贵阳民宿评论为研究样本,采用SO-PMI算法完成领域词典的构建,并借助LDA主题模型和可视化技术对用户评论进行情感分析。研究发现,构建的领域词典相较基础情感词典而言,性能上得到提升,尤其在负面评论方面,准确率、召回率上分别提升了17%和16%。同时结合LDA主题挖掘,详尽分析民宿评论中的正负面主题并分析其内在原因,这能为民宿管理者做出更好的决策提供数据支持和理论支撑。     

留园形态构成分析

中国古典私家园林以其优秀的造园手法闻名于世,而留园则是中国古典私家园林的重要代表作之一,其在建筑设计、场地规划、景观设计、装饰设计等方面无处不体现着古代建筑和造园师对形态构成的重视.本论述从形态构成的定义着手,结合留园在建筑、景观方面的造园特色,从平面构成、立体构成以及色彩构成三大构成要素对留园的形态构成进行逐一分析,充分体现古代建筑和造园者对形态构成手法的巧妙运用.通过这些分析,旨在引起广大建筑和景观设计工作者对形态构成设计原则的足够重视,以期在现代建筑设计和景观设计中更加充分地应用形态构成的设计方法.     

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。     

基于气候适应性的苏州留园景观要素研究

【目的】借助微气候数字模拟软件,研究江南古典园林各景观要素的具体微气候效应,从微气候角度为江南古典园林造园要素的研究提供新的视角,为营造基于气候适应性的中小型园林空间提供理论依据。【方法】以苏州留园中部园林空间为研究对象,开展了微气候现场实测,探索冬夏两季研究对象的基本微气候特征和热环境参数的变化规律。基于实测数据,选取ENVI-met软件作为研究工具,进一步对留园进行景观要素的量变模拟,逐一解析水体面积、植被郁闭度、建筑密度及高度对微气候的影响规律。【结果】江南古典园林各景观要素对微气候的影响程度不同,3种要素对风环境都有一定程度的影响,而水体面积与郁闭度对温湿度的调节作用比景观建筑高度和密度的明显。前两者在日间均有较强的降温、增湿的作用,尤其在夏季中午时段影响最为显著,但对热环境的调节效能却并不随其参数增加而等比增大。【结论】根据风景园林地域特征设置各要素的合适阈值,才能在游园功能、景观感受与热舒适性间找到平衡,从而更加有效地调节庭园的风热环境。     

基于HNC语境框架和情感词典的文本情感倾向分析

提出了一种基于情感词典和概念层次网络(hierarchical network concepts, HNC)语境框架的文本情感倾向性分析方法,将文本的情感倾向分析分为两个阶段:特征词、语句和句群判定阶段;基于HNC语境框架的句与句群情感分析阶段。首先以HowNet情感词典和自建的形容词配价词典(valency dictionary of English adjective, VDEA)作为基础词典资源进行文本特征词匹配,在此基础上基于HNC语境框架进行文本的情感倾向性判定,融合情感词典资源与HNC语境框架的独特优势,从特征词语情感分析入手,以包含特征词的语句及句群为情感分析重点,进而确定文本的情感倾向性,体现了HNC “有所为有所不为” 的思想。为验证方法的有效性,文本分别对政治、经济、体育与影视评论等领域文本进行测试,从实验结果可以看出商品评论以及影评类的文本情感识别率相对较高,而政治与体育类识别率低,但基本达到了预期实验效果,从而验证了本方法的可行性。     

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。     

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.     

面向延安景点评论的情感词典构建

景区评论中蕴含着丰富的情感内涵,如何挖掘出有价值的信息逐渐成为研究人员关注的焦点。运用TF-IDF算法和SO-PMI算法构建了面向延安景点评论的情感词典。实验结果表明,本文所构建的情感词典在情感分类方面准确率达到了89%,召回率以及F1值都有明显提升,从而验证了该词典的有效性和可行性。     

基于微博表情符号的情感词典构建研究

基于微博表情符号,提出一种自动构建情感词典的方法。 从微博平台抓取大量带有表情符号的微博文本,并依据表情符号对微博文本进行情感倾向标注,生成情感语料库。 对语料库进行分词、去重等预处理工作,根据词性规则抽取微博文本中情感词,统计每个情感词在正向和负向语料库中出现的次数,计算情感词的卡方统计值获得情感强度,根据情感词在正负微博文本中出现的概率判定情感词的倾向性,进而生成情感词典。 这是一种全新的思路。 以人工标注的情感词典为基准数据,实验结果表明,本文方法标注情感词的准确率在80%左右,在情绪词强度阈值θ为20、30时,生成情感词典综合F值最好,达到了82%以上。      

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.     

一种结合文章信息的新闻评论情感分析方法

新闻评论表达了人们对新闻事件的看法与态度, 因此对新闻评论进行分析具有潜在的应用价值. 传统的情感分析方法仅对评论文本进行分析, 忽略了新闻文章主题及语义信息对评论的影响. 针对这个问题, 提出了一种基于支持向量机和 $K$ 均值聚类的情感分析方法, 将新闻文章信息对评论情感的影响因素引入到新闻评论的情感分类中. 实验结果证明了该方法在新闻评论情感分析任务中的有效性.     

基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析

针对基于视频的多模态情感分析中,通常在同一语义层次采用同一种注意力机制进行特征捕捉,而未能考虑模态间交互融合对情感分类的差异性,从而导致模态间融合特征提取不充分的问题,提出一种基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析模型(hierarchical interactive fusion network based on attention mechanism, HFN-AM),采用双向门控循环单元捕获各模态内部的时间序列信息,使用基于门控的注意力机制和改进的自注意机制交互融合策略分别提取属于句子级和篇章级层次的不同特征,并进一步通过自适应权重分配模块判定各模态的情感贡献度,通过全连接层和Softmax层获得最终分类结果。在公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明,所给出的分析模型在2个数据集上有效改善了情感分类的准确率和F1值。     

一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法

提出一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法.该算法基于稀疏表示,利用待修复图像内的有效信息,以不重叠像素的方式提取图像块,采用模糊C均值聚类算法对图像块进行聚类,并使用K-SVD算法分别对各类图像块进行训练,得到与各类图像块相适应的字典,重建图像块,修复受损图像.实验结果表明,该算法能提高图像的修复质量和图像的峰值性噪比,且均方根误差较小.     

基于情感依存元组的新闻文本主题情感分析

以情感依存元组(EDT)作为中文情感表达的基本结构,把新闻文本主题情感倾向性判别任务分成主题识别、情感倾向性分析和主客观分类三个逐层递进的子任务。在主题识别前先对TF-IDF方法进行改进,再结合基于交叉熵方法提取主题特征词,同时考虑了新闻文章标题的主题表征作用,将标题词纳入主题特征集;然后基于空间向量模型计算句子与主题特征向量的相似度,在此基础上考虑句子位置、长度及句子与标题的相似度,计算句子的主题相关度以抽取主题句;最后建立情感依存元组判别模型计算主题句的情感,采用主、客观分类规则筛选出新闻倾向关键句。本方法在COAE 2014评测中各项指标皆逼近最好成绩,表明基于情感依存元组的分类方法具有较高的分类性能。     

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。     

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%。     

MC-CA:基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析

针对现有多模态情感分析模型对模态交互问题的忽视导致其性能受限的问题,提出一种基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析模型（MC-CA）。利用仿射变换耦合模态的情感信息和时序信息,使用交互式多头注意力机制获取模态间的交互信息,利用多通道情感预测方法综合全局与局部信息实现多模态协同训练。在多个公开数据集上的实验结果表明,该模型能够建立多模态数据之间的交互,在多模态情感分析任务中取得优异的性能。