中文网络评论中的产品特征情感倾向提取算法研究

Web中的客户评论信息挖掘是大数据分析中的一项重要内容.分析客户评论中所包含的产品特征情感倾向,不仅可为消费者购买产品提供更具体的决策支持,还能有效帮助企业改进产品质量.针对商业应用的实际需要,提出了一种自动从中文客户评论中抽取产品特征并判断其情感倾向的方案.基于frequent pattern-tree (FP-tree)方法提取产品特征,结合基于语料库的方法和依存句法分析方法识别关于产品特征的主观评论语句、情感词及其情感词的依存关系,综合考虑情感词、否定词、程度词计算产品特征的情感倾向值.采用公开数据中的600篇手机评论作为实验数据,检验了算法的准确性.对比分析的结果说明,算法有很好的应用潜力,能够有效地从网络评论中获取有价值的商业信息.     

基于语义分析的大规模动态图形相似节点查询算法研究

随着动态图形在网络应用领域的发展与扩展,针对当前相似节点查询算法存在运行响应速度慢、查询占用的存储空间较大、容易受到外界因素干扰而导致查询精确度不佳等问题,提出基于语义分析的大规模动态图形相似节点查询算法。首先,依据语义分析的方法,对动态图形相似节点数据进行预处理,获取节点相似性函数;其次,针对当前节点在不同时刻的相似性函数,设计相应的矩阵以增强计算效率;最后,将求出的节点相似程度值按照升序顺序进行排列,将相似程度值最高的节点看作相似节点,实现相似节点的查询。实验结果表明,所提算法查询速度快,查询精确度较高。     

汉语语义加工的相关脑区

利用无创伤的脑功能成像方法研究了正常中国人在进行汉语语义加工时所激活的脑区. 根据传统理论, 语义加工与语言的输入通路无关, 因此, 分别进行了视觉和听觉语义加工的脑功能成像研究, 通过寻找两条通路的公共激活区域来确定汉语的语义加工脑区. 结果显示, 左侧大脑半球的额下回、颞上回后部与缘上回的交界处、颞下回后部及梭状回; 右侧大脑半球的颞中回、颞上回后部及其相邻的缘上回; 双侧小脑和枕叶的腹外侧部等, 可能与汉语的语义加工有关. 研究结果为进一步研究各脑区在汉语语义加工中的作用提供了重要参考.     

利用阈值多谱图去除Wigner分布的交叉项

提出了一种阈值多谱图估计WD自项支撑区域,从而去除WD交叉项的新方法。所获得的TF分布拥有好的TF聚集性和极少的交叉项。WD自项支撑是从具有高斯线性调频窗(GLCW)的谱图集合中估计出来的。通过形态学滤波估计出所有谱图的自项支撑,然后所有自项支撑的交集用来作为WD的自项支撑估计。此外对于具有GLCW的线性调频信号的谱图集合的联合分辨力进行了详细的讨论。实验结果说明了该方法的良好性能。     

改进的高精度单本体概念相似度计算模型

概念相似度评估广泛应用于概念分类、概念聚合、概念合并等工作中.以往面向单本体概念相似度计算模型的工作虽然集中在概念特征匹配和语义分析之上,但考虑的要素单一或考虑要素的内容不全,所以计算结果精度不高,不利于概念关系的深层挖掘.该文完善概念的共性匹配,把概念间同时不具备的特征作为共性的一部分,并对概念格中不同层次的语义特征进行加权,从而提出一种具有高精度的面向单本体的概念相似度计算模型.实验数据表明该模型具有较高的精度.     

基于区间二元语义集结算子的多属性群决策方法

针对解决具有区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出一种基于区间二元语义信息处理的群决策方法.给出区间二元语义的定义,提出几种新的集结算子,并分析了算子的优良性质.通过定义区间二元语义比较的可能度公式,对集成结果进行排序择优,最后通过一个实例,说明该方法的可行性和有效性.     

吉林师范大学学报（自然科学版）2009年总目次

第1期 二元分次插值适定结点组的新的构造方法……崔利宏,李跃玲（1） 具有Holling Ⅳ类功能反应变系数多种群捕食者-食饵系统的持久性……魏凤英（3） 基于区间二元语义集结算子的多属性群决策方法……林健,兰继斌,等（5） Fe掺杂ZnO稀磁半导体室温铁磁性研究……于洋,刘惠莲,等（10）     

基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义群决策法

针对一类属性值和权重值均为语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种群决策分析方法.首先,为了便于语言评价信息的集结运算,提出了一些新的集结算子:扩展的二元语义加权几何(ET-WG)算子和扩展的二元语义有序加权几何(ET-OWG)算子,并分析了这些算子的性质.然后提出了一种基于ET-WG算子和ET-OWG算子的群决策方法,其核心是通过语言信息的集结运算,得到各方案的群体综合评价信息,从而根据二元语义信息的比较原则,得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,说明了本文提出方法的可行性和实用性.     

汉语语义网络的统计特性

采用不同原则构建的词汇和句法语言网络均具有小世界和无尺度的特征. 在更深层次的语义或认知网络中, 这些特征还存在吗？为了回答这个问题, 本文构造了一个汉语语义角色(论元结构)网络并研究了它的统计特征. 结果表明, 尽管语义网络也是小世界和无尺度网络, 但它与句法网络在层级结构和节点度相关性方面存在明显不同.     

利用词汇分布相似度的中文词汇语义倾向性计算

针对现有中文词汇语义倾向性计算方法存在较少考虑深层语义影响因素的问题,提出了一种利用词汇分布相似度的中文语义倾向性计算方法.该方法分2个步骤完成:①利用依存句法分析和统计工具获取词汇在语料库中的分布相似度,并综合知网(HowNet)和汉语连词特征信息优化语料库统计结果,计算中文词汇间的语义相似度;②采用无向带权图划分的聚类方法来实现中文词汇语义倾向推断.由于获取最优聚类结果是一个NP难问题,所以采用贪心算法求解近似最优值.通过在自建的语料库上进行测试,并与利用语料库统计信息、利用HowNet等2个词汇语义倾向性计算系统进行比较,结果是所提方法的准确率达到了80%,表明在提高中文词汇语义倾向性计算的准确性方面是可行、有效的.