基于文本情感特征的心理评估模型

构建基于文本情感特征的心理评估模型. 首先, 根据词语的情感极性和词性设计词语特征, 将文本中的每个词语映射成情感词向量, 进而将其作为卷积神经网络的输入, 并加入注意力机制对输出结果进行优化, 得到包含情感特征的文本向量表示. 其次, 使用Bayes正则化算法优化权值, 控制并平衡神经网络拟合程度, 改进BP神经网络算法的网络泛化能力. 最后, 将文本向量作为Bayes正则化神经网络的输入, 预测学生的心理状态, 与心理评估结果的对比实验结果表明, 模型效果较理想.      

基于文本特征和语言知识的神经网络情感分类

为进一步提高文本情感倾向性分类效果,提出基于文本特征和语言知识融合的卷积神经网络模型MI-CNN.使用Word2Vec表示词语信息,将词性和情感词语等语言知识嵌入词向量中,将文本特征和语言知识融合到情感倾向性分类模型,经过参数优化提升文本情感倾向性分类模型的准确率.在数据集上进行实验,结果表明所提出的模型准确率达到93...     

基于CNN-ATTBiLSTM的文本情感分析

卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)已经被证明在文本情感分析中是有效的文本表示模型。然而,CNN只考虑连续词之间的局部信息,忽略了词语之间长距离的上下文依赖信息,在前向传播的过程中池化操作会丢失一部分语义信息; RNN在文本长度较短的情况下相比CNN并没有展现应有的优势。本文通过融合CNN和基于注意力机制的双向长短期记忆(ATTBiLSTM)网络提取的特征,提高模型的文本表示能力,同时为了防止过拟合,采取dropout策略。在中科院谭松波博士整理的酒店评论数据集上进行实验,结果表明本文提出的模型相比基线模型可以提取出更丰富的特征,效果较基线模型有所提升。     

基于多步态特征融合的情感识别

在情感计算、心理治疗、机器人、监视和观众理解等方面,基于步态特征的情感识别有着广泛的应用前景。已有方法表明,考虑手势位置等上下文信息可以显著提高情绪识别性能,且时空信息能显著提高情绪识别精度。但是单纯使用骨骼空间信息无法充分表达步态中的情绪信息。为了充分利用步态特征,本文提出自适应融合的方法,将骨骼时空信息与骨骼旋转角度结合,提升了现有模型的情感识别精度。本文模型利用自编码器,学习人类行走时的骨骼旋转信息,利用时空图卷积神经网络提取骨骼点时空信息,将骨骼旋转信息与时空信息输入自适应融合网络,得到最终特征进行分类。模型在Emotion-Gait数据集上测试,实验结果显示：悲伤、愤怒和中立情绪的AP值比最新HAP方法分别提升5、8、5个百分点;总体分类的平均MAP值提高了5个百分点。     

基于卷积神经网络的特定目标文本情感分析模型

在特定目标文本情感分析过程中,文本序列分类受标注方式的限制,导致分析结果的准确率和召回率较低.为了解决这个问题,构建了基于卷积神经网络的特定目标文本情感分析模型(文本分析模型).根据情感差异分析特定目标文本序列,在输入层将文本特征矩阵作为卷积神经网络语言模型的输入数据,拼接成词性序列矩阵;分段池化捕获文本序列不同的关键特征,并分类处理提取到的特征向量;加入dropout机制完成特定目标文本情感分类,确定文本中每个词的重要度信息,实现特定目标文本情感分析.实验结果表明,文本分析模型的准确率高于84%,召回率最大值为87%,能够有效实现特定目标文本情感分析.     

基于BERT模型的文本评论情感分析

目前,用户的评论对产品的改进具有重大意义,为了解决文本情感人工阅读效率低下和传统词向量搭配神经网络解决文本情感分析准确率不高的问题,本文中提出了一种基于BERT模型的文本情感分类的解决方案.本文实验中使用谭松波酒店评论语料,通过使用预训练好的BERT模型进行fine tune,将得到的结果通过搭建的神经网络模型进行分类...     

基于卷积神经网络的微表情识别模型

由于微表情具有持续时间短、发生强度弱、动作幅度小等特点,这使微表情识别面临特征提取困难、识别精度低等挑战.针对其面临的数据样本数量少且不平衡、识别精度低等问题,该文提出了基于卷积神经网络的CNNMER(Convolutional Neural Network Micro-Expression Recognition)模...     

基于ALBERT-CRNN的弹幕文本情感分析

提出一种结合ALBERT预训练语言模型与卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)的弹幕文本情感分析模型ALBERT-CRNN.首先使用ALBERT预训练语言模型获取弹幕文本的动态特征表示,使得句子中同一个词在不同上下文语境中具有不同的词向量表达;然后利用...     

基于时频空多维融合特征的脑电情感识别

脑电信号(Electroencephalogram,EEG)包含丰富的时间,空间和频率信息,是最能准确反映情感状态的生理信号,在情感识别领域发挥着重要作用。由于单特征的脑电情感识别研究方法存在缺失信息的问题,因此提出了三维融合特征的脑电信息处理方法,将脑电信号的微分熵频域特征和八种时域特征进行融合,按照电极片位置信息进行空间排布,提取脑电信号的三维混合特征。将注意力机制引入多任务卷积神经网络(Multi Task Attention Convolutional Neural Network,MTA-CNN),并将构造的三维特征作为输入进行测试分析。结果表明,所提出模型方法在DEAP数据集的效价维和唤醒维二分类问题准确率均有显著提升。     

结合RNN和CNN层次化网络的中文文本情感分类

中文情感分类; 深度学习; 卷积神经网络; 循环神经网络     

基于神经网络模型的影评情感分析研究

随着网络的不断发展,越来越多的人们在网络中发表自己的言论,这些带有情感性的文本能够反映出人们的意见信息,对这些文本进行情感分析研究是文本分类的一个重要任务.文中提出了一种加入注意力机制的联合神经网络(convolutional neural network+long shout-term memory,CNN+ LST...     

基于XLNet的中文文本情感分析

针对Word2vec等静态词向量模型不能解决一词多义、传统情感分析模型不能同时提取文本的全局和局部信息问题,本文提出了结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)的文本情感分析模型。首先利用XLNet表示文本特征,然后利用卷积神经网络提取文本向量的局部特征,再利用双向门控循环单元提取文本的更深层次上下文信息,最后引入注意力机制,根据特征的重要性赋予特征不同的权重,并进行文本情感极性分析。仿真实验中将本文模型与5种常用的情感分析模型进行对比,验证了模型的准确率和优越性。     

基于长短时特征融合的语音情感识别方法

情感识别领域中广泛使用的情感特征有基于语句的全局统计特征和基于语音帧的时序特征.针对这2类基于不同时长的情感特征均不能够最有效地表达情感信息的问题,该文提出使用"语段特征"用于识别,并给出了各类情感状态对应的"最佳识别段长".为进一步提高系统识别性能,该文还构建了全局控制Elman神经网络用于将全局统计特征与基于语段的时序特征相融合.实验表明;融合长短时特征后的平均系统识别率可达66.0％,与单独使用各类特征或语段特征相比分别提高了5.9％和1.7％,同时有效降低了各情感之间的混淆度.     

基于卷积神经网络和XGBoost的情感分析模型

情感分析是文本信息挖掘中的重要任务之一,在个性化推荐、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值,但情感分析对于短文本和长文本部分内容进行分析时准确率不高.本文利用卷积神经网络(CNN)模型在特征提取方面的优势,提出了一种结合XGBoost的高精度分类的卷积神经网络混合模型.该模型利用XGBoost进行回归分析,很好地解决了在卷积神经网络中使用softmax来进行回归分析时导致的准确度不高的问题,在对短文本和长文本部分内容进行情感分析时有良好的效果.最后在多个类的数据集上进行实验,取得了比卷积神经网络模型和时间递归神经网络更好的结果.     

基于卷积神经网络的多通道特征表示文本分类模型

尽管长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)及其结合体在文本分类任务中取得了很大的突破.但这类模型在对序列信息进行编码时,往往无法同时考虑当前时刻之前和之后的状态,从而导致最后分类效果不佳.此外,多版本预训...     

基于混合特征云向量模型和SVM的文本情感分类

文本信息中存在的模糊性和不确定性在很大程度上影响文本情感观点的准确判定.为了提高文本情感分类准确率,提出基于混合特征云模型和支持向量机的多级文本情感分类算法.首先,将文本的TF-IDF权重特征和词性特征相结合,采用信息增益法选取特征的同时对特征降维;然后,在文档混合特征向量集上生成云向量模型,依据模型间的相似度筛选出相似度较大的R个文档,作为支持向量机的输入.实验结果表明,该算法具有良好的分类准确率,且系统的训练速度有显著的提高.     

基于Att-BiGRU-CRF模型的中文文本情感分析

基于注意力机制(attention)的神经网络模型在自然语言处理的情感分析任务中至关重要.针对目前情感分析任务中现有神经网络模型耗时长、准确率低、特征提取不充分等问题,本文提出了基于注意力机制结合条件随机场(conditional random field,CRF)和双向门控循环神经网络(bidirectional g...     

基于时空特征融合的语音情感识别

语音情感识别在人机交互中有重要的作用。在语音情感识别领域中,通常使用迁移学习解决语音情感数据难获取的问题,但忽略了语音数据的时序信息和空间信息。考虑到AlexNet网络中的参数来自图像数据集,不能完全表现语音数据的空间信息,并且不包含时序信息,因此提出通过膨胀卷积网络提取语音频谱图的空间信息,添加双向长短期记忆神经网络提取时序信息,并进行时空特征融合;针对语音中含有大量与情感无关的特征,通过将对数梅尔频谱图的三个通道作为输入,减少情感无关因素的影响,并添加注意力机制,选取情感权重大的时域信号。用公开数据集实验证明了方法的有效性,在WAR和UAR上都有提升。