加权维吾尔语句子倾向性分析

准确可靠的文本倾向性分析是网络舆情分析与网络内容安全的前提.本文提出了利用中文极性情感词典HowNet、NTUSD以及大连理工大学发布的褒贬情感词词典进行并交运算,选择并翻译为维吾尔语词汇,借助于维吾尔语同义近义词词典,扩展构建了维吾尔语极性情感词典;然后分析总结了否定词、程度副词以及句中的转折连词等情感修饰成分对维吾尔语句子情感极性的影响,并量化为情感词权值;最后设计了基于维吾尔语极性情感词和权值相结合的加权句子情感极性判定算法.利用自建语料库进行测试,并与汉语倾向性判定实验结果比较,证明了本算法进行维吾尔语句子褒贬情感性分析基本是有效地.     

基于极性词典的中文微博客情感分类

微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情感词典的基础上,融合汉语语言学特征和微博情感表达特征,提出一种新的基于极性词典的情感分类方法。实验准确率达到82.2%。实验结果表明,提出的方法可以对中文微博进行较好的情感分类,有一定的应用价值。     

基于转折句式的文本情感倾向性分析

在文本的情感倾向性研究中缺乏对多种情感共现的转折句式的有效分析,为此提出一种专门对转折句式进行有效情感倾向性分析的方法。充分分析汉语中转折句式的结构特点,通过已有资源构建中文情感词典、转折词表、否定词表,依据转折句式中转折词、否定词、情感词的组合规律提出用于进行情感分析的启发式规则。在公开语料库的实验中,该方法能更好地对转折句式进行情感倾向性分析,将此规则融入到传统的朴素贝叶斯情感分类模型后,能获得更高的情感分析精度。     

基于情感词典的酒店评论情感分析与可视化

为研究高端酒店服务中的亮点和不足,分析酒店用户评论舆情,文章对高端酒店用户评论进行情感分析和可视化,提出酒店优势与改进策略。文章采用通用情感词典Hownet与酒店评论相关的评论领域专业词典相结合的方式构建领域情感词典。结合所构建的领域情感词典和其他特殊词典,比如短语词典、否定词词典和副词词典等进行情感分类,然后将分类完成的三个极性的情感词进行词频统计和词云绘制,最后根据词云结果,给出高端酒店在经营策略上的改进建议。     

基于词典和表情符号的微博舆情情感分析研究

微博中携带着的情感对社会发展的影响越来越重要，通过对微博文本的情感分析，可以对网络舆情做出正确判断和及时决策。基于SO-PMI算法对现有情感词典进行扩充，并构建了程度副词、否定词、双重否定词、表情符号词典。首先爬取特定话题的微博文本，进行预处理和分词，然后基于构建的词典计算文本的情感值，并使用可视化方法展示网民的情感状况和关键词。     

基于连词的维吾尔语情感词库扩展研究

极性情感词是准确分析维吾尔文倾向性的基础资源。该文在前期构建的维吾尔语褒贬情感词典基础上进行网络情感词的自动扩展研究。首先分析维吾尔语情感表达的语言特征,总结了连词、程度副词与情感词的搭配规律,并基于此规律设计从情感语料库中获取候选情感词的算法,形成候选情感词库;最后再利用维吾尔语连词的特性,结合已创建的情感词典和维吾尔语反义词词典,以互联网作为超大规模语料库,设计基于搜索引擎的情感词极性判别算法,根据算法得分判别候选情感词的极性,再将其扩展到已构建的褒贬情感词库。实验结果表明,与扩展前的情感词库相比,使用互联网文本语料扩展后的情感词库后进行维吾尔语句子倾向性测评的准确率和召回率均有明显提高。     

结合卷积神经网络和词语情感序列特征的中文情感分析

目前基于词嵌入的卷积神经网络文本分类方法已经在情感分析研究中取得了很好的效果。此类方法主要使用基于上下文的词嵌入特征,但在词嵌入过程中通常并未考虑词语本身的情感极性,同时此类方法往往缺乏对大量人工构建情感词典等资源的有效利用。针对这些问题,该文提出了一种结合情感词典和卷积神经网络的情感分类方法,利用情感词典中的词条对文本中的词语进行抽象表示,在此基础上利用卷积神经网络提取抽象词语的序列特征,并用于情感极性分类。该文提出的相关方法在中文倾向性分析评测COAE2014数据集上取得了比目前主流的卷积神经网络以及朴素贝叶斯支持向量机更好的性能。     

基于情感词典的维吾尔语文本句子情感分类

该文主要是针对维吾尔语中生气,高兴,难过及惊讶等四大类情感分别进行基于情感词词典的句子情感分类。首先,结合维吾尔句子中的情感特点,通过人工抽取的方法收集了维吾尔句子中能表达情感的关键词和情感短语,并建立了包含情感关键词和情感短语的情感词词典。然后,利用关键词匹配算法实现了具有分类速度快、分类正确率较高的维吾尔语句子情感分类应用系统。最后,给出了实验结果,并且分析了所存在的问题及提出了相应的解决策略。     

基于情感词典的维吾尔语文本句子情感分类

该文主要是针对维吾尔语中生气,高兴,难过及惊讶等四大类情感分别进行基于情感词词典的句子情感分类。首先,结合维吾尔句子中的情感特点,通过人工抽取的方法收集了维吾尔句子中能表达情感的关键词和情感短语,并建立了包含情感关键词和情感短语的情感词词典。然后,利用关键词匹配算法实现了具有分类速度快、分类正确率较高的维吾尔语句子情感分类应用系统。最后,给出了实验结果,并且分析了所存在的问题及提出了相应的解决策略。     

基于领域本体、情感词典的商品评论倾向性分析

文本倾向性分析已成为当前自然语言处理领域的研究热点,其研究成果具有极高的应用价值。针对网络在线中文评论的特点,基于领域本体与情感词典对商品评论倾向性进行分析。其主要思想是首先构建面向商品论坛的领域本体;其次利用情感词典与上下文极性算法计算情感词极性;再次通过将本体与SBV算法相结合,实现评价对象和评价词的二元组抽取;最后完成句子的倾向性分析。实验结果表明,有效提高了句子级倾向性分析的准确率。     

一种基于OCC模型的文本情感挖掘方法

观点挖掘（或情感分析）作为面向网络社会媒体分析挖掘领域的一个核心研究课题,具有重要的研究意义和应用价值。针对传统观点挖掘方法存在的不足和局限性,本文设计并实现了一种基于OCC情感模型的观点挖掘方法。该方法首先采用统计方法,利用WordNet词典、句法依存关系及少量标注数据,自动构建情感维度词典;其次,对所构建的情感维度词典进行求精,通过语义、情感倾向的不一致性处理和非情感词的过滤,得到高质量的情感维度词典;最后,基于所得到的情感维度词典,结合OCC模型中情感维度值与情感类型的对应关系,生成6种主要的情感类型。实验方法表明,此方法在使用灵活性、可解释性和有效性上具有明显的优势。     

一种基于情绪表达与情绪认知分离的新型情绪词典

目前的情绪词典通常对情绪词语进行情绪类别和强度的标注,但缺乏对词语的情绪表达和情绪认知结果进行区分的能力。同时,直接在词语条目上进行标注经常由于词语的语义歧义导致情绪标注结果存在歧义。该文在对个体情绪产生和迁移机制进行分析的基础上,建立了基于“刺激认知—反射表达”的文本情绪计算框架。并在此框架下对情绪相关词语的功能和特性进行分析,探索了一种新型情绪词典建设方法。首先,引入HowNet提供的词语语义信息,将同一词语转变为不同语义的多个词条进行标注减少情绪标注歧义。其次,将词语的情绪表达方式和情绪认知结果加以区分,分别标注从不同角度观测到的词条情绪类别和强度,同时对词语的情绪表达和情绪认知类型进行了细化分类。最终初步构建出一个具有清晰框架、丰富情绪信息和较低歧义的新型情绪词典。     

基于依存关系分析的网络评论极性分类研究

介绍一种利用句法依存关系对网络评论的极性进行自动分类的方法。通过从评论中提取出依存关系和词性,构成依存关系词性对,并利用自定义的极性词典进行分类,有效地减少计算的复杂度和提高分类的精度。实验表明,该方法相比其他方法取得了较好的分类效果,是一种可行且有效的对评论极性分类的方法。     

情感词发现与极性权重自动计算算法研究

随着互联网电子商务和各种社交网络应用的快速发展,产生了大量的用户评价信息。为满足快速整理这些评价信息的需求,情感倾向性分析应运而生。情感词典是各类情感倾向性识别算法的基础,收集一部全面且权重合理的情感词典,往往可以简单快速而有效地解决情感分析问题。但情感词典规模有限,而网络上新的情感词层出不穷,语言使用不规范,人工整理耗时耗力。已有的情感词收集方法较复杂,且领域性强,收集的情感词可扩展性差。本文提出一种自动挖掘潜在情感词并计算其极性权重的算法,该算法与应用领域无关,具有良好的扩展性。该方法利用共现特性,基于朴素贝叶斯公式能检测出未知的情感词,并根据其情感权重值的大小判断其情感极性,可有效地扩展情感词典,将已有的情感词典进一步量化。在理论研究的基础上,本文分别针对京东、豆瓣及大众点评网三组评论语料做了实验,其结果的准确率都基本在90%以上,验证了该方法的有效性和实用性,为情感倾向性分析提供了知识库基础。     

面向中文歌词的音乐情感分类方法

情感是音乐最重要的语义信息,音乐情感分类广泛应用于音乐检索,音乐推荐和音乐治疗等领域.传统的音乐情感分类大都是基于音频的,但基于现在的技术水平,很难从音频中提取出语义相关的音频特征.歌词文本中蕴含着一些情感信息,结合歌词进行音乐情感分类可以进一步提高分类性能.本文将面向中文歌词进行研究,构建一部合理的音乐情感词典是歌词情感分析的前提和基础,因此基于Word2Vec构建音乐领域的中文情感词典,并基于情感词加权和词性进行中文音乐情感分析.本文首先以VA情感模型为基础构建情感词表,采用Word2Vec中词语相似度计算的思想扩展情感词表,构建中文音乐情感词典,词典中包含每个词的情感类别和情感权值.然后,依照该词典获取情感词权值,构建基于TF-IDF （Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词性的歌词文本的特征向量,最终实现音乐情感分类.实验结果表明所构建的音乐情感词典更适用于音乐领域,同时在构造特征向量时考虑词性的影响也可以提高准确率.     

基于LSTM的商品评论情感分析

随着电子商务的发展,产生了大量的商品评论文本.针对商品评论的短文本特征,基于情感词典的情感分类方法需要大量依赖于情感数据库资源,而机器学习的方法又需要进行复杂的人工设计特征和提取特征过程.本文提出采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）文本分类算法进行情感倾向分析,首先利用Word2vec和分词技术将评论短文本文本处理为计算机可理解的词向量传入LSTM网络并加入Dropout算法以防止过拟合得出最终的分类模型.实验表明：在基于深度学习的商品评论情感倾向分析中,利用LSTM网络的短时记忆独特特征对商品评论的情感分类取得了很好的效果,准确率达到99%以上.     

Modifying the TEI DTD: The Case of Korean Dictionaries

Dictionary markup is one of the concerns of the Text Encoding Initiative (TEI), an international project for text encoding. In this paper, we investigate ways to use and extend the TEI encoding scheme for the markup of Korean dictionary entries. Since TEI suggestions for dictionary markup are mainly for western language dictionaries, we need to cope with problems to be encountered in encoding Korean dictionary entries. We try to extend and modify the TEI encoding scheme in the way suggested by the TEI. Also, we restrict the content model so that the encoded dictionary might be viewed as a database as well as a computerized, originally printed, dictionary. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

基于直推式学习的中文情感词极性判别

态度挖掘是近年来文本挖掘领域的热点课题之一,旨在发现文本中作者的主观态度倾向,为基于舆情的决策过程提供支持。目前已有的态度挖掘算法绝大多数都基于情感词典来识别情感词,在此基础上判别句子或文本的总体态度倾向。然而,手工构造和维护一部完善的情感词典是不现实的。对中文情感词的极性判别问题进行了研究,提出了基于直推式学习的中文情感词极性判别算法。该算法以少量情感词为种子,利用词典中词汇的解释信息,直推出其他词的情感极性。与使用相同情感种子词的解释信息作为训练数据的有监督学习算法相比,直推式学习算法的识别精度提高了20%左右。     

基于分类词典的文本相似性度量方法

针对现有基于语义知识规则分析的文本相似性度量方法存在时间复杂度高的局限性,提出基于分类词典的文本相似性度量方法。利用汉语词法分析系统ICTCLAS对文本分词,运用TF×IDF方法提取文本关键词,遍历分类词典获取关键词编码,通过计算文本关键词编码的近似性来衡量原始文本之间的相似度。选取基于语义知识规则和基于统计两个类别的相似性度量方法作为对比方法,通过传统聚类与KNN分类分别对相似性度量方法进行效果验证。数值实验结果表明,新方法在聚类与分类实验中均能取得较好的实验结果,相较于其他基于语义分析的相似性度量方法还具有良好的时间效率。