基于条件随机场的商品评论信息抽取研究

采用条件随机场(CRFs)算法,以商品属性为中心,挖掘出消费者对商品的情感观点以及观点态度的强弱。通过对商品评论进行标注学习,实现了商品属性和相应的评价词的自动抽取,从而识别出评论文本中的关键信息。研究中抽取的三个维度的关键信息包括商品特征属性,与之相关的评论情感观点,以及情感程度的强弱。仿真实验表明,借助词本身和词性特征,以及上下词的位置关系特征,CRFs算法对商品评论信息抽取有着较高的查准率和召回率。     

基于评价对象抽取的物流在线评论情感分析

对物流评论进行情感分析可以发现用户的投诉热点,有助于改善物流企业的服务质量.首先基于词性、评价词、评价对象的搭配规则、词频和PMI方法对物流评论中的评价对象进行抽取.然后,建立4种情感词库及评价词极性计算规则,计算物流企业评论的情感倾向性.结果表明:"四通一达"在速度、服务、价格等5个方面的情感倾向值存在一定差异,各企业可针对实际情况进行改进.     

基于语义分析的在线评论文本情感分类算法研究

针对用户评论文本情感分类过程中缺乏特征词语义分析和数据维度过高的问题,提出了一种基于语义分析的在线评论情感分类方法。利用Word2Vec工具获得词向量,通过词向量运算获取评论文本中的词与情感词典中的词之间的语义相似度,然后根据此相似度的大小选择反映正面或负面情感的词作为评论文本的关键特征。通过非负矩阵分解算法,将原始评论文本映射到一个低维的语义空间,降低评论数据维度,增强评论文本之间的语义相关度。实验表明,提出的算法具有更好的文本情感分类能力。     

电子商务产品评论的情感特征提取与关注点分析

为挖掘大量的电子商务产品评论数据隐藏的巨大潜在价值,构建产品评论数据库,提取特征-情感词集,对情感极性进行计算并对关注点进行挖掘。实验结果表明:该方法得到的产品热门特征标签与官网热门标签高度吻合,可以推广到其他中文在线网络评论。     

基于依存关系和最大熵的特征-情感对分类

中文产品评论特征词与关联的情感词的分类是观点挖掘的重要研究内容之一. 该文改进了英文依存关系语法,总结出5种常用的中文产品评论依存关系; 利用最大熵模型进行训练,设计了基于依存关系的复合特征模板. 实验证明,应用该复合模板进行特征-情感对的提取,系统的查全率和F-score相比于传统方法,分别提高到78.68%和75.36%.     

基于正则化主题建模的隐式产品属性抽取

为实现产品意见挖掘中的隐式产品属性抽取,在传统主题建模思想的基础上,通过分析评论信息中不同产品属性对应的意见词分布以及意见词的主题依赖性假设,提出一种基于正则化思想的新主题建模框架.在该框架下,评论信息中的意见词特征,通过定义在不同评论中意见词的使用相似度上的正则化因子,纳入到传统的主题建模框架中.正则化的基本思想为：若2条评论在意见词的使用模式上相似,则它们评论相同的产品属性的概率越高.定性和定量2种实验结果均表明,本文的正则化主题模型较传统的主题模型算法有更高的准确率,说明本文的正则化思想是有效的.     

基于词向量的领域情感词典构建

针对现有领域情感词典在情感和语义表达等方面的不足,提出一种基于词向量的领域情感词典构建方法。利用25万篇新闻语料和10万余条酒店评论数据,训练得到word2vec模型;选择80个情感明显、内容丰富、词性多样化的情感词作为种子词集;利用TF-IDF值在词汇重要程度的度量作用,在酒店评论中获得9 860个领域候选情感词汇;通过计算候选情感词与种子词的词向量之间的语义相似度,将情感词映射到高维向量空间,实现了情感词的特征向量表示(Senti2vec)。将Senti2vec应用于情感词极性分类和文本情感分析任务中,试验结果表明,Senti2vec能实现情感词的语义表示和情感表示;基于特定领域语料的语义相似计算,使得提取的情感特征更具有领域特性,同时不受候选情感词集范围的约束。     

采用评论挖掘修正用户评分的改进协同过滤算法

针对当前电子商务网站用户评分过于集中而区分度不明显,以及整数评分可信度不高导致协同过滤推荐效果较差的问题,提出一种改进协同过滤算法. 利用改进的词性路径模板算法挖掘评论中包含的产品特征和情感词,分析并建立评论特征偏好向量;依据评论特征偏好向量计算评论中包含的情感态度,利用用户评论中包含的情感态度对评分进行修正,使得修正后的评分更接近于用户的真实评分意愿;利用修正后的评分计算评分相似度,与偏好相似度结合产生推荐. 实验结果表明,该算法有效地增加了评分区分度与可信度,提高了最近邻居的质量,从而提高了推荐结果的准确度.     

非谓形容词的术语界定

《现代汉语词典》第5版标注了词性,属性词的出现加重了人们对区别词、属性词和非谓形容词3者之间关系的疑惑,它们之间到底是什么关系,用哪一个术语更好一些?文章在考察3个术语历史的基础上,从有代表性的区别词、属性词和非谓形容词词表中抽取共有的部分建立数据库,综合考察其语法、语义特征,并对比英语同类词的处理办法,最后笔者认为非谓形容词是比较合适的称谓。     

基于评论文本情感注意力的推荐方法研究

基于评论文本的深度学习推荐方法主要利用评论文本刻画用户和项目的特征信息,学习用户对项目的评分关系,提升推荐的性能.现有研究工作在提高推荐系统精度质量的同时,忽略了情感特征在评分预测中的可解释性贡献.针对此问题,考虑了评论文本以及情感倾向分别在用户和项目嵌入中的作用,提出了一种基于评论文本情感注意力的推荐方法(Incor...     

基于LDA主题模型的文本语料情感分类改进方法

针对传统LDA主题模型无法体现词与词之间的顺序及关联性这一不足,提出一种改进的加权W-LDA情感分类方法.首先,在该模型的主题采样及其分布期望计算过程中引入平均加权值,以此避免与主题紧密相关词被高频词所淹没,从而提高主题间的区分度; 然后,以提取到的高质量文档-主题分布及主题-词向量为基础,引入支持向量机算法(SVM),构建一个集有情感词分析与提取、主题分布计算与情感分类功能的文本语料情感分析方法; 最后,利用真实的教学评价数据和公共评论集对本文方法的有效性进行了验证.结果表明,本文提出的方法在主题区分度     

基于多维相似度和情感词扩充的相同产品特征识别

针对现有相同产品特征识别方法受限于词典覆盖率或语料规模的不足,提出一种基于多维相似度和情感词扩充的识别方法。通过双向长短时记忆条件随机场(bi-directional long short-term memory and conditional random field, Bi-LSTM-CRF)模型抽取产品特征的扩充情感词,综合特征词的语素相似度、同义词林相似度和TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)余弦相似度,采用K-medoids聚类算法,识别相同的产品特征。试验结果表明,在手机和笔记本数据集上,该方法的最大调整兰德指数分别达到0.579和0.595 9,而最小熵值分别达到0.782 6和0.745 7,均优于结合语素的调整Jaccard相似度、Word2Vec相似度和基于二分K-means的Word2Vec相似度三种基线试验方法。     

基于语言顺应论的校园流行语的几种表达

当前大学校园文化流行词语比较丰富,代表着一种文化,反映了一种时尚,体现了一种情绪,从语用学的角度对此进行研究是必要的.基于语言顺应论,对语言使用中的顺应性特征从四个方面进行了描写.着重从顺应过程的意识突显特征方面对大学流行语中的英语词汇进行了异语词、合成词和音译词三种分类与评价.该分类方法能比较全面地涵盖当前大学校园英语语言的类型,可以对当前一段时期新词汇的所属类型进行预测.     

面向短文本情感分析的词扩充LDA模型

针对短文本在情感极性判断上准确率不高的缺点,在隐含狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation, LDA)的基础上提出一种适用于短文本的情感分析模型。该模型在短文本中按词性寻找情感词汇,并对其进行有约束的词语扩充形成扩充集合,增强情感词汇之间的共现频率。将扩充集合加入文本中已发现的情感词汇,使得短文本长度增加并且模型可以提取到情感信息,模型通过这种方法将主题聚类变成情感主题聚类。该模型使用4 000条带有正负情感极性的短文本进行验证,结果表明该模型准确率比情感主题联合模型提高约11%,比隐含情感模型提高约9.5%,同时可以发现更多的情感词汇,证明该模型对于短文本能够提取更丰富的情感特征并在情感极性分类上准确率较高。     

基于依存关联分析的情感词扩展

无扩展的情感词识别方法对于倾向容易发生演化的社区媒体信息的召回率很低.基于此,提出了一种基于依存关联分析的情感词扩展识别方法,首先对文本进行新词和短语发现;再对句子的依存树进行剪枝和归并;然后按照给定的策略进行情感词和评价对象的扩展;最后得到情感词扩展的识别结果.该方法能同时扩展具有直接依存关系和间接依存关系的情感词. 实验结果表明该方法有效.     

产品的易用性设计

通过对产品的指示与识别设计、界面设计、色彩设计、情感设计的论述，提出在以人为中心的设计时代，产品易用性设计是现代工业发展的重要竞争力，是企业竞争取胜的关键。好的产品易用性设计，能使产品的使用价值、文化价值和审美价值融为一体，而且能更加突出产品中的人性化含量。     

试析英语中的定语及其句位

英语里的定语可由单个的词、词组,短语或者句子来表示,它们在不同的句子中的句位并不相同.文章拟对定语及其句位进行分析.     

网络环境下高师图书馆信息服务的策略研究

立足于网络环境下的信息服务特点，针对师范院校的专业性质，论述了对师范生实施全面素质和能力自我完善的重要性和必要性，着重探讨了高师图书馆利用网络环境实施综合素质和能力自我完善的具体内容和途径。     

基于粗集约简的群智能算法的储层识别

提出了一种基于粗集约简的粒子群储层识别方法,即应用粗糙集进行属性约简,应用粒子群(PSO)聚类算法对约简和正规化后的数据进行处理。实验表明,约简后的PSO聚类较约简前在识别率上有明显的提高。     

基于MFCC和CHMM技术的语音情感分析及其在教育中的应用研究

语音情感识别作为一个新的研究热点,因其能解决教育中情感缺失的问题,而越来越受到研究者的重视.选取符合人类听觉系统感知的M el频率倒谱系数（MFCC）与各态历经型的连续隐马尔可夫模型（CHMM）进行语音情感特征的分析,并对大量的语音信号进行情感识别实验,识别正确率达到86.7%,为教育中的情感补偿提供了切实可行的依据.