一种快速的基于特征选择的跨领域情感分类方法

已有的跨领域情感分类方法多通过抽取公共特征空间或建立领域特定特征间的映射关系来消减领域间的差异性,由于不考虑特征情感区分力的差异,使得公共特征空间及特征映射的求解往往不准确。具有高区分力的特征对于文本情感分类具有重要的意义,但标记的缺失使得已有的特征选择方法难以应用。文章基于特征选择方法,提出一种快速的跨领域情感分类方法(cross-domain sentiment classification based on feature selection,CSFS),构建源领域特征与目标领域特征的词共现矩阵,基于该矩阵对目标领域特征的情感区分力进行评估,在目标领域中选择出其中具有高情感区分力的特征;再利用源领域信息计算目标领域特征的情感语义大小,从而构建目标领域分类器。实验结果表明,该方法在保证准确率的前提下,大大提高了跨领域分类的效率。     

归纳式迁移学习在跨领域情感倾向性分析中的应用

在解决情感倾向性分析问题中,传统的监督学习和半监督学习都是在训练和测试所用的数据来自相同分布的假设基础之上的,但在很多情况下不能满足这样的假设,这就产生了跨领域的情感倾向性分析问题.在跨领域情感倾向性分析中,提出一种基于归纳式迁移学习的图模型,通过图模型建立源领域和目标领域数据之间的关联,使得源领域的数据通过图模型学习目标领域数据在特征和实例上的特点.同时,利用归纳式迁移学习方法使用少量的目标领域的已标注数据进行训练,从而提高了情感分类器在目标领域的分类准确率,极大地改进了跨领域情感倾向性分析的效果.在标准数据集上进行了实验,并与监督学习方法 SVM、半监督学习方向TSVM以及其它3种常用的迁移学习方法进行了对比,对比结果显示本文方法显著的高于SVM和TSVM,并在大多数数据集上优于其它3种迁移学习方法,实验结果表明该方法是有效的.     

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...     

基于句法结构迁移和领域融合的跨领域情感分类

用于文本情感分析的深度学习模型如递归神经网络等参数较多，因此需要大量高质量标记训练数据对模型进行训练和优化。在实际应用中，特定领域难以获取高质量带情感标签评论数据。在跨领域文本情感分类任务中，针对不同领域数据分布差异性，提出了基于句法结构迁移和领域融合的跨领域文本情感分类方法，可以解决特定领域对带标签数据依赖问题。句法结构迁移方面，将依存语法特征加入到递归神经网络中，设计了一种可迁移的依存句法递归神经网络模型，通过句法结构迁移有效地迁移跨领域结构信息，为情感迁移提供支撑。领域融合方面，在传统的最大均值差异领域度量方法上细化了跨领域同类别距离度量信息。通过约束源领域和目标领域的分布，可以保证2个领域距离在学习过程中尽可能减小，有效地提取领域通用特征。实验结果表明，该方法比已有方法有效提高了跨领域情感分类准确率。     

一种基于卷积神经网络的跨领域情感分析

文本情感分析就是分析主观文本的情感倾向.针对情感分析中标签样本不足以及不同领域中情感表达存在差异的问题,提出一种基于卷积神经网络的跨领域情感分析方法,利用源领域标签样本完成对目标领域的无监督情感分析.首先,量化词项的情感极性、基于词向量度量词项的领域一致性,并在此基础上选择情感强烈且语义一致的词项作为领域间的共享词;然后,采用卷积神经网络提取文本特征,基于共享词的极性对源领域情感文本进行特征扩展;其次,基于扩展的文本完成情感分类器的训练,并对目标领域的情感文本进行分类;最后,在Amazon数据集上进行实验分析,实验结果表明该方法可以提高跨领域情感分类的准确率.     

结合表示学习和迁移学习的跨领域情感分类

针对现有跨领域情感分类方法中文本表示特征忽略了重要单词与句子的情感信息, 且在迁移过程中存在负面迁移的问题, 提出一种将文本表示学习与迁移学习算法相结合的跨领域情感分类方法。首先, 利用低维稠密的词向量对文本进行初始化, 通过分层注意力网络, 对文本中重要单词与句子的情感信息进行建模, 从而学习源领域与目标领域的文档级分布式表示。随后, 采用类噪声估计方法, 对源领域中的迁移数据进行检测, 剔除负面迁移样例, 挑选高质量样例来扩充目标领域的训练集。最后, 训练支持向量机对目标领域文本进行情感分类。在大规模公开数据集上进行的两个实验结果表明, 与基准方法相比, 所提方法的均方根误差分别降低1.5%和1.0%, 说明该方法可以有效地提高跨领域情感分类性能。     

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。     

基于SVM的以词性和依存关系为特征的句子倾向性判断分析

将句法平面词的词性特征、依存关系、依存关系中的词性特征、邻接依存关系、邻接依存关系中的词性特征与倾向性词汇和倾向性搭配作为支持向量机（SVM）分类器的特征集,以句子为单位对多个领域的文本进行倾向性判断．通过交叉验证的方式,估计出分类器的精度为95．6％．据此提出句子倾向性分析可不以句子倾向性判断为前提．     

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.     

基于句型结构的领域倾向词表构建

分析了句型结构中的否定句和转折句对倾向词极性的影响,提出一种基于句型结构的领域倾向性词表构建算法.该方法不仅考虑了词与词之间的相关性,也考虑了词与文档之间的相关性信息.该算法利用改进的拉普拉斯平滑方法来计算候选词和基准词之间的语义相关性,同时结合词与文档的相关性信息,加入了对转折句和否定句的处理,最后采用改进的信息瓶颈...     

采用生成对抗网络的金融文本情感分类方法

针对目前金融领域文本存在标注资源匮乏的问题,提出一种基于生成对抗网络的金融文本情感分类方法. 该方法以边缘堆叠降噪自编码器生成鲁棒性特征表示作为输入,在生成对抗过程中,通过向文本表示向量添加噪声向量再生成新样本,应用对抗学习思想优化文本特征表示. 在公开的跨领域情感评论Amazon数据集和金融领域数据集上进行实验,并与基准实验对比,结果表明,该方法在平均准确率上有显著提升.     

采用生成对抗网络的金融文本情感分类方法

针对目前金融领域文本存在标注资源匮乏的问题,提出一种基于生成对抗网络的金融文本情感分类方法.该方法以边缘堆叠降噪自编码器生成鲁棒性特征表示作为输入,在生成对抗过程中,通过向文本表示向量添加噪声向量再生成新样本,应用对抗学习思想优化文本特征表示.在公开的跨领域情感评论Amazon数据集和金融领域数据集上进行实验,并与基准实验对比,结果表明,该方法在平均准确率上有显著提升.     

基于词性标注规则的马铃薯文献信息抽取方法

马铃薯育种领域积累有大量尚未结构化处理的育种文献文本,人工整理文献内的种质资源数据费时费力。为了快速、准确地从育种文献中提取种植资源数据,使用基于词性标注规则和预设词的方法抽取文献数据。文献格式为PDF文档,对于不能直接获取文档文本的情况,使用游程平滑算法和光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）获取文本内容。采用用户可灵活建立的关键词库保存抽取项,通过正则表达式获取关键词所在语句,并利用自然语言处理工具对语句进行分词与词性标注,根据规则抽取目标词,同时采用基于关键词与预设词距离的信息抽取方法,实现将育种文献从自由文本转化为结构化数据。对115篇文献的1490个抽取项进行信息抽取,实验表明,该方法的准确率为82.97%,召回率为99.72%,F值为90.58%,能以较高的准确率和召回率对马铃薯育种文献种质资源进行抽取,可为构建马铃薯遗传育种数据库提供数据基础。     

基于集成深度迁移学习的多源跨领域情感分类

传统的跨领域情感分类往往是实现单一源领域到目标领域的情感迁移,而在现实情况下,往往存在多个源领域的数据。文章从参数迁移和集成学习的角度,提出了一种基于集成深度迁移学习的多源跨领域文本情感分类方法。首先,使用字符向量增强的深度卷积神经网络模型,在单个源领域上训练情感分类模型,然后通过模型迁移的手段,实现源领域的情感知识到目标领域的迁移。通过深度特征抽取和模型迁移,有效提升了跨领域的特征表示能力。为了充分利用所有源领域信息,我们采用集成学习框架对训练好的迁移学习模型进行集成。通过在Amazon多领域的评论数据集上进行实验,验证了文章提出的框架对跨领域情感分类的正确率有一定提升。     

基于多特征注意力卷积神经网络的旅游领域实体关系抽取

针对关系抽取任务中文本特征提取不充分及核心词表现弱的问题,提出了一种多特征注意力卷积神经网络的实体关系抽取方法.利用位置、词性及实体标签作为输入特征,充分捕获文本信息,构建注意力模型,获得单词与目标实体之间的相关性,并将注意力机制与卷积神经网络相融合以进行关系预测.以新疆旅游领域为研究对象,总结归纳15种实体关系.采用...     

基于低秩交叉重构的领域自适应算法

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.     

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.     

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。      

基于自动查询扩展的专利文档检索方法

针对现有专利检索中的用户意图理解及查询扩展不足问题,提出了一种基于自动查询扩展的专利文档检索方法。首先结合专利文档特点,采用基于改进TF-IDF公式的专利领域词表提取方法,构建专利领域词表。在检索阶段,对查询输入串进行分析得到查询关键词汇,同领域词表相结合,确定查询所在领域及查询扩展难度。利用基于伪相关反馈的自动查询扩展技术,根据伪相关文档的术语分布差异分析,生成查询扩展项并排序,最后将扩展项与原始查询条件相结合,重新组成查询条件,完成专利查询。实验结果表明,该方法具有较高的召回率和平均准确率。     

基于语义相似度的文本表示降维方法

数据降维是文本表示中不可或缺的一个环节,有效的数据降维方法不仅能够减少计算量,同时有助于文本处理精度的提高.不同于传统的利用统计信息进行降维的方法,本文提出了一种基于词汇的语义相似度的文本表示的降维方法,该方法结合自然语言处理的知识,在降维环节考虑了特征词的语义信息和词性信息.实验结果表明:该方法能够有效地降低文本表示的维数,并在降维后的空间获得较高的文本处理精度,基于语义相似度的降维方法是一种适合文本处理的降维方法.