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。     

基于主题情感混合模型的无监督文本情感分析

针对有监督、半监督的文本情感分析存在标注样本不容易获取的问题, 通过在LDA模型中融入情感模型, 提出一种无监督的主题情感混合模型(UTSU模型)。UTSU模型对每个句子采样情感标签, 对每个词采样主题标签, 无须对样本进行标注, 就可以得到各个主题的主题情感词, 从而对文档集进行情感分类。情感分类实验对比表明, UTSU模型的分类性能比有监督情感分类方法稍差, 但在无监督的情感分类方法中效果最好, 情感分类综合指标比ASUM模型提高了约2%, 比JST模型提高了约16%。     

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。     

基于核方法的文本极性分类研究

该文研究文本极性分类算法优化问题。目前算法多以计算词的极性进行文本极性分类,由于不能保证词的主题相关性,导致文本情感分析准确率较低。为了提高分类精度,该文提出一种新的文本极性分类方法,首先用tf/idf算法抽取主题词确定文本主题句,然后对句子进行句法分析,并利用核函数设计基于词特征、词义特征以及句法特征等多特征融合的句子极性计算方法,通过分析情感主题句的极性进行文本情感倾向的判断。新方法不仅考虑了词本身的极性,还根据核函数区分词的动态极性,同时避免与主题无关的句子对分析结果的影响,进行实验与其它分类算法作比较,证明新方法能够有效提高文本情感分析的准确率,可为设计提供实用有效的算法。     

基于综合方法的文本主题句的自动抽取

提出了基于综合方法的主题句的提取方法,并着重讨论了文本主题概念的提取以及相应的权值体系.根据概念间的相互关系,对同义概念进行语义归并,对上下位概念进行语义聚焦,模拟人工标引专家在分析文本主题时的“兼顾各个方面的主题,同时又有所侧重”的原则.在调整文本主题上下位概念的权值时,既考虑下位概念对上位概念的增强作用,同时又考虑到这种调整不影响整个文本主题的分布,从而更精确地抽取出文本的主题概念.采用多种权重度量方式,综合评估句子反映主题的价值.在此基础上,采用主题句选择算法将文本的主题数与所抽取的主题句的数量关联在一起,保证每一个主要的主题都有对应的主题句被选中,并解决主题句的去重问题,从而进一步提高所抽出主题句的主题覆盖性和概括性.     

基于主题加权LDA模型的情感分类方法

针对LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型生成的大量topic,很大部分topic内部词语相关度很低,可解释性差,对语言模型后的应用效果带来一定的影响.针对这一问题,该文提出了一种基于主题加权LDA模型的情感分类方法,该模型实现不同主题中内部相关的词语特征加权计算,能够消除不同主题内具有相关度词语的相互影响.实验结果表明,与传统LDA模型分类方法对比,该文提出的基于主题加权LDA模型的情感分类方法平均F1值提高了6.7%～8.1%,验证了该文提出的方法是有效的,提高了分类效果.     

基于LS-SO算法的情感文本分类方法

首先, 基于点互信息与信息检索(PMI IR)算法, 提出一种Laplace平滑情感判定(LS-SO)算法, 对情感词典与表情符号情感词典进行自动扩充, 得到了具有一定规模、 高质量的情感词典, 包括基础情感词典、 目标情感词典、 网络用语情感词典、 表情符号情感词典、 否定词词典、 疑问词词典、 程度副词词典和连词词典. 其次, 通过细化文本语义分析规则计算文本情感值. 实验结果验证了该方法的有效性.     

基于主题相关性和深度学习的文本情感分析

将相关主题模型和神经网络相结合开展文本情感分析研究。首先,为了度量文本的主题相关程度,采用CTM模型对文本进行特征分割,得到主题与词之间的相关矩阵和文本句子的主题特征向量;其次,基于相关性理论,构造蕴含主题相关信息的词向量,采用word2vec模型进行文本词表示;最后,使用BiLSTM模型对文本句子进行表示,实现文本情感特征提取。     

基于民歌歌词的情感分类研究与实现概述

民歌的情感分类问题,是民歌研究工作中的一个重要环节.根据民歌歌词特点,采用情感词典匹配方法与机器学习分类算法相结合,先构建民歌语料库,再利用VSM将文档映射为特征向量,最后应用支持向量机(SVM)进行情感分类.     

基于LDA模型的WEB文本分类

提出了基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型的Web文本分类方法,利用MCMC方法中的Gibbs抽样获得模型参数从而获取词汇的概率分布,使隐藏于WEB文本内的不同主题与WEB文本字词建立关系。将LDA算法应用于WEB文本分类识别领域,在实验中与k均值聚类和贝叶斯网络方法进行了对比,其结果表明LDA与其他同类算法相比具有一定的优势。     

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。     

基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F₁值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用.      

基于双输入和BiLSTM-MHSA的评论文本方面情感分类方法

【目的】针对方面情感分类输入类别在不同领域之间差异较大,汽车用户评论文本语义信息不全,语义特征难以提取等问题,提出基于双通道输入的并行双向编码表征(bidirectional encoder representation from transformers, BERT)双向长短期记忆多头自注意力模型的方面情感分类方法。【方法】首先采用了方面情感和方面抽取的双重标签进行标注;其次通过并行的方面抽取和方面情感分类任务通道,分别使用BERT、双向长短期记忆网络(bidirectional long and short-term memory networks, Bi-LSTM)及多头注意力机制(multihead self-attention, MHSA)提取更深层次的语义信息及近距离和远距离特征信息;最后采用条件随机场(conditional random field, CRF)分类器和Softmax分类器进行分类。【结果】在相关的汽车用户评论文本数据集和多语言混合数据集上,本研究提出的模型相较于主流的方面情感分类方法,具有同步抽取方面词和判断情感极性的能力,且有效提高了方面词抽取和方面情...     

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.     

基于改进BERT模型的时政微博评论情感分类

微博的流行使公众能够更加容易也更加积极地参与到社会话题的讨论中去,识别公众对事件的情感倾向已经成为一个有价值的话题.目前已有的情感分类方法往往是选择一种分类模型(比如SVM)或者结合几种分类模型,然后将数据直接进行分类,没有考虑根据数据的不同领域来调整分类模型.基于预训练的BERT网络,可以使用无标签的时政微博语料改进...     

基于LDA模型与语义网络对评论文本挖掘研究

通过主题模型与语义网络对旅游电商中的评论文本进行挖掘,从而引导消费者与商家对评论信息作出重要决策;提出一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题聚类与语义网络模型(LDA topic clustering and semantic network model,LTC-SNM)的方法对酒店在线评论文本进行研究;获取在线评论文本进行数据预处理,使用Word2vec生成词向量,利用机器学习算法对评论文本进行情感分类;通过LDA主题模型对分类后的文本进行聚类,生成酒店的特征主题词;通过ROSTCM将特征主题词与所修饰的情感词生成语义网络,缓解了挖掘文本信息的复杂性;实验结果表明:提出的LTC-SNM文本挖掘方法使得在线用户评价的主题更具表达性。     

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%.