面向微博文本的情绪标注语料库构建

文本情绪分析研究近年来发展迅速,但相关的中文情绪语料库,特别是面向微博文本的语料库构建尚不完善。为了对微博文本情绪表达特点进行分析以及对情绪分析算法性能进行评估,该文在对微博文本情绪表达特点进行深入观察和分析的基础上,设计了一套完整的情绪标注规范。遵循这一规范,首先对微博文本进行了微博级情绪标注,对微博是否包含情绪及有情绪微博所包含的情绪类别进行多标签标注。而后,对微博中的句子进行有无情绪及情绪类别进行标注,并标注了各情绪类别对应的强度。目前,已完成14000条微博,45431句子的情绪标注语料库构建。应用该语料库组织了NLP&CC2013中文微博情绪分析评测,有力地促进了微博情绪分析相关研究。     

面向微博文本的命名实体识别

命名实体识别是文本信息处理的重要基础,也是自然语言处理的一项关键技术.近几年来微博迅速发展成为人们进行信息交流的平台,微博文本俨然已经成为进行命名实体抽取的新载体.论文利用微博内容和结构的特点,提出了一种基于统计与规则相结合的命名实体识别的方法.微博文本较短并且文本中含有标签、话题等内容,论文在考虑这些特点基础上,利用微博评论和转发进行词频统计,通过规则筛选,完成命名实体识别.在新浪微博数据上的实验结果表明该方法可以有效地提高微博中命名实体识别效果.     

基于MRT-LDA模型的微博文本分类

微博的广泛使用产生了大量微博数据,这些数据中包含有大量有价值的信息。然而由于微博信息的文本内容简短且其本身带有一些结构化的社会网络方面的信息,传统的主题模型建模方法并不能十分有效地处理微博信息。根据微博信息的特点,提出一个基于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的微博生成模型MRT-LDA,利用微博之间的转发、对话、支持(赞)和评论等关系来计算微博之间的相关性,综合考虑微博之间的相关性和同一用户微博信息间的关系,来辅助对微博的主题进行挖掘。采用吉布斯抽样法对模型进行推导,结果表明该模型能有效地对微博数据进行文本挖掘。     

面向微博的中文反语识别研究

反语识别已成为当前研究的热点,但当前对于中文反语识别研究报道较少。针对于此,主要研究面向社交网络的中文反语识别。在借鉴外文相关工作的基础上,结合中文语言和社交网络的特性,构建了六种特征,通过信息增益对比了各种特征有效性,并检测了不同分类器在该特征体系中的稳定性。实验结果表明,本文构建的特征在识别反语的任务中有显著的效果。     

面向时间感知的微博传播模型研究

随着在线社交网络的快速发展,提取信息传播特征和构建传播模型已成为研究热点。针对传统微博网络传播模型未考虑用户的不完整阅读、潜伏期和直接免疫等行为难以准确识别免疫节点的缺陷,通过分析用户的行为特征,提出增加传播的个体分类和完善传播途径的微博网络传播算法(MSILR)。该算法可以使用户根据微博信息的传播特性及时获得、传播和屏蔽信息,根据模型反映的社会关系和在线社会行为完善社交网络的功能。以新浪微博为例,分析微博网络的传播机理和网络参数对信息传播过程的影响,完善动力学演化方程组,刻画信息传播过程随时间的演化规律。在真实微博网络数据集上进行测试,并与传统算法进行比较,实验结果表明了MSILR算法的有效性和可行性。     

面向微博热点话题发现的改进BBTM模型研究

针对目前基于主题模型的微博短文本热点话题发现存在特征稀疏、高维度以及需要人工指定主题数目等问题,提出一种基于改进突发词对主题模型(bursty biterm topic model,BBTM)的热点话题发现方法(hot topic-hot biterm topic model,H-HBTM)。首先,利用词的突发概率进行特征选择,过滤非突发词。其次,结合微博文本的突发特性和传播特性计算微博词对的热值突发概率,将热值突发概率作为BBTM的先验概率。最后,利用基于密度的方法自适应选择BBTM的最优话题数目,确定最优BBTM,实现热点话题发现。在真实微博数据集上的实验表明,H-HBTM可以在不需要预先设定主题数目的情况下,自动发现最优话题模型,并且H-HBTM发现的热点话题的质量高于基于BBTM、词对主题模型以及潜在狄立克雷分配的方法。     

面向微博文本流的负面情感突发话题检测

如何从海量、嘈杂的微博文本流中及时发现负面情感突发话题对于突发事件的应急响应和处置至关重要，而传统的突发话题检测方法往往忽略了负面情感突发话题与非负面情感突发话题之间的区别，为此提出了一种面向微博文本流的负面情感突发话题检测（NE-BTD）算法。首先，将微博中的主题词对的加速度和负面情感强度变化率作为负面情感突发话题的判定依据；然后，利用突发词对的速度确定负面情感突发话题的窗口范围；最后，使用一种基于吉布斯采样的狄利克雷多项式混合模型（GSDMM）聚类算法得到窗口中负面情感突发话题的主题结构。在实验中将所提出的NE-BTD算法与已有的一种基于情感方法的话题检测（EBM-TD）算法进行对比，结果表明所提出的NE-BTD算法相较EBM-TD算法准确率和召回率至少提高了20%，并且可以至少提前40 min检出负面情感突发话题。     

面向微博主题的可视分析研究

随着微博的发展,其影响力日益增大,对微博主题内容进行分析具有重要的价值.主题模型技术能够从文本数据中提取主题,但是,由于微博文本短、随意性大、信息量小等特点,微博主题的分析具有一定的难度.提出了一个微博主题可视分析系统,利用多种互相关联的视图与丰富的交互手段,支持用户对主题模型结果进行分析与探索.系统结合了微博数据的特点,引入微博用户与时间因素,支持分析者从多角度对微博主题进行全面分析.系统支持用户在主题可视分析的基础上,通过交互操作对主题进行编辑,从而改进主题模型,提高模型的准确性和可靠性.案例分析结果表明,提出的系统可以有效地帮助用户分析微博主题和修正主题.     

面向微博文本流的负面情感突发话题检测

如何从海量、嘈杂的微博文本流中及时发现负面情感突发话题对于突发事件的应急响应和处置至关重要,而传统的突发话题检测方法往往忽略了负面情感突发话题与非负面情感突发话题之间的区别,为此提出了一种面向微博文本流的负面情感突发话题检测（NE-BTD）算法。首先,将微博中的主题词对的加速度和负面情感强度变化率作为负面情感突发话题的判定依据;然后,利用突发词对的速度确定负面情感突发话题的窗口范围;最后,使用一种基于吉布斯采样的狄利克雷多项式混合模型（GSDMM）聚类算法得到窗口中负面情感突发话题的主题结构。在实验中将所提出的NE-BTD算法与已有的一种基于情感方法的话题检测（EBM-TD）算法进行对比,结果表明所提出的NE-BTD算法相较EBM-TD算法准确率和召回率至少提高了20%,并且可以至少提前40 min检出负面情感突发话题。     

面向时间序列的微博话题演化模型研究

话题演化研究有助于追踪用户的喜好和话题的发展趋势,对于舆情预警具有重要意义。目前,话题演化方法注重运用话题生成模型实现话题演化分析,忽略了话题中时间因素和背景词的存在。以传统话题生成模型LDA为基础,将其扩展为微博话题生成模型MTLDA。MTLDA模型增加了对背景词的考虑,提高了话题生成的效率,同时对微博话题集进行时间片划分,利用KL距离计算相邻时间片话题距离,分析话题演化情况。以新浪微博数据为例进行实验,结果表明,MTLDA模型通过时间片划分完成了微博话题的生成,话题演化结果与实际情况吻合。     

基于MB-LDA模型的微博主题挖掘

随着微博的日趋流行,Twitter等微博网站已成为海量信息的发布体,对微博的研究也需要从单一的用户关系分析向微博本身内容的挖掘进行转变.在数据挖掘领域,尽管传统文本的主题挖掘已经得到了广泛的研究,但对于微博这种特殊的文本,因其本身带有一些结构化的社会网络方面的信息,传统的文本挖掘算法不能很好地对它进行建模.提出了一个基于LDA的微博生成模型MB-LDA,综合考虑了微博的联系人关联关系和文本关联关系,来辅助进行微博的主题挖掘.采用吉布斯抽样法对模型进行推导,不仅能挖掘出微博的主题,还能挖掘出联系人关注的主题.此外,模型还能推广到许多带有社交网络性质的文本中.在真实数据集上的实验表明,MB-LDA模型能有效地对微博进行主题挖掘.     

基于文本双表示模型的微博热点话题发现

微博作为当代生活中信息传播的重要平台,对其进行热点话题挖掘成为当今重要的研究方向之一。针对传统的热点话题发现方法在处理微博文本时存在文本表示缺乏语义信息、挖掘热点话题效果差等问题,本文提出一种基于频繁词集和BERT语义的文本双表示模型（Text dual representation model based on frequent word sets and BERT semantics, FWS-BERT）,通过该模型计算加权文本相似度对微博文本进行谱聚类,进一步基于改进相似性度量的affinity propagation (AP)聚类算法进行微博话题挖掘,最后通过引入文献计量学中的H指数提出一种话题热度评估方法。实验表明,本文提出的方法在轮廓系数及Calinski-Harabasz（CH）指标值上均高于基于频繁词集的单一文本表示方法和K-means方法,并且能准确地对微博数据进行话题表示和热度评估。     

Incorporating Stress Status in Suicide Detection through Microblog

Suicide has been a perplexing social problem around the world for a long time. Timely sensing hidden suicide risk and offering effective intervention are highly desirable and valuable for individuals and their families. Psychological studies prove that stress status, suicide-related expressions, and social engagement are reliable predictors of suicide risk. However, existing clinical diagnosis can only provide effective treatments to a restricted number of people because of its limited capacity. With the popular usage of social media like microblogs, a new channel to touch the inner world of many potential suicides arises. In this paper, we explore to automatically detect individual’s suicide risk via a microblog platform. Referring to psychology theories, we take one’s stress, self-concerns, suicide-related expressions, last words, social interaction, and emotional traits throughout the posting period on microblogs into account, and construct a 6-dimensional microblog feature space. We examine the differences of these features between the suicide group and the non-suicide group, through a set of real on line blogs posted by those who committed suicide and those who have no suicide intention. The observations reveal the same tendency as psychological theories suggested. To seek the causal relationship between these features and suicide risk, we describe a fuzzy cognitive map (FCM) classification model for suicide risk detection. We test the performance of the FCM classification model on a set of suicide and non-suicide users’ real blogs from the Sina Weibo. The results show that the proposed model is effective and efficient on detecting users’ suicide risk through Micro-blog, and yields better performance than other machine learning algorithms on small data set, with precision, recall and F1-measure increased by 9.7%, 15.8% and 13% respectively over second algorithm. The results also reveal stress feature vector plays more important role than other feature vectors and can effectively improve the performance of suicide risk detection.     

一种基于作者建模的微博检索模型

近年来,微博的发展令人瞩目,微博检索已经成为一个重要的研究课题。而微博具有文本内容短、更新快、融合社交网络等特点,这些特点使微博的检索不同于传统的web检索。该文首先分析了传统的向量空间模型、概率模型以及基本的语言模型直接用于微博检索将面临的问题;接着在语言模型框架下提出了利用作者信息对微博内容进行扩展的思想,即利用作者信息重新估计微博的语言模型;然后针对话题模型在短文档训练中存在的问题,提出了使用作者的文档话题模型来进一步扩展微博的内容;最后在TREC公开数据集上进行了实验。实验结果表明,可以通过合理使用作者信息来有效的提高微博检索的效果。     

基于动量模型的微博突发话题检测方法

针对微博特征空间动态变化、信息噪音大的特点,提出一种基于有意义串动量模型的微博突发话题检测方法.提取时间窗口内微博信息流的有意义串,作为微博信息的动态特征,根据动力学原理对特征进行动量建模,结合特征能量大小、变化趋势以及二阶变化率检测突发特性有意义串,即突发特征,合并突发特征形成突发话题.微博数据实验表明,该方法适用于在线微博突发话题检测,在准确率和召回率上都有明显提升.     

基于免疫网络的信息安全风险评估模型

风险评估是评价网络信息系统安全的有效措施之一。该文基于免疫网络可动态实时诊断的特性,提出一种新的信息安全风险评估模型,给出模型中各项指标的定量计算方法,以评估整个信息系统的风险值。该模型能够综合考虑评估要素的相互关联,针对风险动态更新,进行实时监控。实验验证了其评估信息系统安全状态的有效性。     

基于话题标签的微博主题挖掘

随着互联网的发展,微博已成为人们获取信息的主要平台,为从海量微博中挖掘出有价值的主题信息,结合微博中的会话、转发和话题标签,将微博划分为用户兴趣、用户互动和话题微博3类,提出基于作者主题模型( ATM)的话题标签主题模型HC-ATM,使用Gibbs抽样法对模型进行推导,获取微博主题结构。在Twitter数据集上的实验结果表明,与ATM模型和基于潜在狄利克雷分布的微博生成模型相比, HC-ATM模型的主题困惑度更小、差异度更大,并且能有效挖掘出不同微博类型的主题分布。     

基于微博重复发送的垃圾用户甄别

针对微博平台上的垃圾用户甄别问题,本文提出了基于微博重复发送行为的垃圾用户行为建模和甄别算法。在真实微博垃圾用户数据分析的基础上,本建模方法综合考虑了微博垃圾用户的行为信息、社交网络信息和文本信息,从不同的角度对垃圾用户进行了分析和建模。在真实数据集上的实验证明了方法的有效性,并且对模型中若干参数进行了优化,同时也分析了垃圾用户行为信息、社交网络信息和文本信息对模型的影响程度。     

基于CBOW模型的个人微博聚类研究

个人微博是现在流行的社交工具,因其数量繁杂而对用户浏览产生困扰。本文将语义相似度大的微博聚类以 方便用户浏览。主要研究工作如下：1. 使用python 中的jieba 分词对个人微博进行分词预处理并去除停用词;2. 将分词数据集 利用CBOW模型训练词语向量;3. 用词语向量表示个人微博句子向量;4. 个人微博句子向量表示成空间中的分布点,使用改进 的曼哈顿句子算法计算距离即个人微博间的相似度。5. 使用改进的clarans 算法聚类。实验表明本文的方法与传统聚类算法 如划分法、层次法、密度法等有明显的提高。     

基于特征扩展卷积神经网络的案件微博观点句识别

通常的微博观点句识别主要根据微博评论本身是否带有观点来进行判断,而案件微博的观点句识别需要进一步考虑该评论是否讨论与特定案件相关的主题。针对这一任务,该文提出一种结合微博原文进行特征扩展的观点句识别模型。以卷积神经网络分类模型为基本框架,在嵌入层加入案件微博原文中的关键词向量,与对应评论词向量进行拼接;利用扩展的特征进行观点句识别。实验表明,该模型在根据案件微博爬取的两个数据集下准确率分别达到84.74%和82.09%,与现有的基准模型相比有较明显提升。