基于情感词向量的微博情感分类

该文提出了一种基于情感词向量的情感分类方法。词向量采用连续实数域上的固定维数向量来表示词汇,能够表达词汇丰富的语义信息。词向量的学习方法,如word2vec,能从大规模语料中通过上下文信息挖掘出潜藏的词语间语义关联。本文在从语料中学习得到的蕴含语义信息的词向量基础上,对其进行情感调整,得到同时考虑语义和情感倾向的词向量。对于一篇输入文本,基于情感词向量建立文本的特征表示,采用机器学习的方法对文本进行情感分类。该方法与基于词、N-gram及原始word2vec词向量构建文本表示的方法相比,情感分类准确率更高、性能和稳定性更好。     

融合情感词典与上下文语言模型的文本情感分析

词嵌入技术在文本情感分析中发挥着重要的作用,但是传统的Word2Vec、GloVe等词嵌入技术会产生语义单一的问题。针对上述问题提出了一种融合情感词典与上下文语言模型ELMo的文本情感分析模型SLP-ELMo。首先,利用情感词典对句子中的单词进行筛选;其次,将筛选出的单词输入字符卷积神经网络（char-CNN）,从而产生每个单词的字符向量;然后,将字符向量输入ELMo模型进行训练;此外,在ELMo向量的最后一层加入了注意力机制,以便更好地训练词向量;最后,将词向量与ELMo向量并行融合并输入分类器进行文本情感分类。与现有的多个模型对比,所提模型在IMDB和SST-2这两个数据集上均得到了更高的准确率,验证了模型的有效性。     

一种融合字词信息的中文情感分析模型

中文情感分析模型的文本表示通常只采用词粒度信息，这会导致模型在特征提取时丧失字粒度的特性，同时常用的分词方法的分词结果过于精简，也一定程度上限制了文本表示的丰富度。对此，提出了一种融合字粒度特征与词粒度特征的中文情感分析模型，采用全模式分词得到更丰富的词序列，经词嵌入后将词向量输入Bi-LSTM中提取全文的语义信息，并将隐层语义表示与对应字向量进行初步融合，增强词级信息的鲁棒性；另一方面将字向量输入多窗口卷积，捕捉更细粒度的字级特征信息。最后将字词粒度特征进一步融合后输入分类器得到情感分类结果，在2个公开数据集上的性能测试结果表明，该模型相比同类模型有更好的分类性能。     

改进的CBOW情感信息获取研究

大数据时代,文本的情感倾向对于文本潜在价值挖掘具有重要意义,然而人工方法很难有效挖掘网络上评论文本的潜在价值,随着计算机技术的快速发展,这一问题得到了有效解决。在文本情感分析中,获取词语的情感信息对于情感分析至关重要,词向量方法一般仅对词语的语法语义进行建模,但是忽略了词语的情感信息,无法更好地进行情感分析。通过TF-IDF算法模型获得赋权矩阵,构建停用词表,同时根据赋权矩阵生成Huffman树作为改进的CBOW算法的输入,引入情感词典生成情感标签辅助词向量生成,使词向量具有情感信息。实验结果表明,提出的方法对评论文本中获得的词向量能够较好地表达情感信息,情感分类结果优于传统模型。因此,该模型在评论文本情感分析中可以有效提升文本情感分类效果。     

ELMo-CNN-BiGRU双通道文本情感分类模型

文本情感分类通过对带有情感色彩的主观性文本进行分析和推理,帮助用户更好地做出判断与决策。针对传统情感分类模型难以根据上下文信息调整词向量的问题,提出一种双通道文本情感分类模型。利用ELMo和Glove预训练模型分别生成动态和静态词向量,通过堆叠嵌入2种词向量生成输入向量。采用自注意力机制处理输入向量,计算内部的词依赖关系。构建融合卷积神经网络（CNN）和双向门控递归单元（BiGRU）的双通道神经网络结构,同时获取文本局部特征和全局特征。最终将双通道处理结果进行拼接,经过全连接层处理后输入分类器获得文本情感分类结果。实验结果表明,与同类情感分类模型中性能较优的H-BiGRU模型相比,ELMo-CNN-BiGRU模型在IMDB、yelp和sentiment140数据集上的准确率和F1值分别提升了2.42、1.98、2.52和2.40、1.94、2.43个百分点,具有更好的短文本情感分类效果和稳定性。     

基于词嵌入与记忆网络的方面情感分类

用户评论往往同时包含多个方面、多种情感,如何正确判断一条评论中不同方面的情感倾向性是方面情感分析的难点.文中提出基于词嵌入与记忆网络的方面情感分类.通过在记忆网络的不同模块引入方面词向量,加强方面词的语义信息,指导注意力机制捕捉方面相关的上下文信息,提升方面情感分类效果.在SemEval 2014任务4的短文本英文评论数据集和文中标注的长文本中文新闻数据集上实验表明,文中方法分类效果较好,在记忆网络框架下引入方面词嵌入信息是有效的.     

基于多层次注意力的语义增强情感分类模型

由于自然语言的复杂语义、词的多情感极性以及文本的长期依赖关系，现有的文本情感分类方法面临严峻挑战。针对这些问题，提出了一种基于多层次注意力的语义增强情感分类模型。首先，使用语境化的动态词嵌入技术挖掘词汇的多重语义信息，并且对上下文语义进行建模；其次，通过内部注意力层中的多层并行的多头自注意力捕获文本内部的长期依赖关系，从而获取全面的文本特征信息；再次，在外部注意力层中，将评论元数据中的总结信息通过多层次的注意力机制融入评论特征中，从而增强评论特征的情感信息和语义表达能力；最后，采用全局平均池化层和Softmax函数实现情感分类。在4个亚马逊评论数据集上的实验结果表明，与基线模型中表现最好的TE-GRU(Transformer Encoder with Gated Recurrent Unit)相比，所提模型在App、Kindle、Electronic和CD数据集上的情感分类准确率至少提升了0.36、0.34、0.58和0.66个百分点，验证了该模型能够进一步提高情感分类性能。     

基于互学习的多词向量融合情感分类框架

方面级情感分类是当前的研究热点之一,其目标是自动推断文本中特定方面的情感倾向。融合多种不同类型的词向量作为基于深度学习模型的输入,在该任务上取得了较好的效果。然而,通过直接拼接或门控机制等方式融合多种不同的词向量,不能充分发挥每种词向量的作用。为了解决这个问题,该文提出了一种基于互学习的多词向量融合情感分类框架,其目的是充分利用普通词向量、领域词向量和情感词向量中的信息,提高分类的性能。具体地,首先构建以三种词向量的融合作为输入的主模型,然后分别构建三个以单一词向量作为输入的辅助模型,最后基于互学习的方式联合训练主模型和辅助模型,以达到相互促进的效果。在三个常用数据集上的实验表明,该文提出框架的性能明显好于基准方法。     

基于卷积神经网络与多特征融合的Twitter情感分类方法

为了对社交网络平台上发表的言论和信息进行情感分类,基于卷积神经网络和多特征融合,提出一种情感分类方法。结合Twitter自身语言特性和情感字典资源设计语料特征和词典特征,对Twitter文本词向量使用卷积神经网络获得对应的深度词向量特征,将上述3类特征进行特征融合并采用One-Versus-One SVM实现情感极性的分类判别。针对SemEval语料的实验结果表明,该方法取得了较好的情感分类效果,多特征融合能够有效地提高情感分类的准确性。     

多头注意力记忆网络的对象级情感分类

细粒度的情感分类任务需要识别文本当中与评论对象相关度最高的观点词并进行情感极性分类.文中利用多头注意力机制改进记忆网络,提取不同对象情感分类特征,实现对象级情感分类.将文本的词嵌入向量存储在记忆组件中,使用多头注意力机制在多个特征空间同时建模文本整体语义与对象相关语义.利用前馈网络层整合多个特征空间下的信息作为分类特征.在SemEval-2014数据集及扩充的数据集上实验表明,文中方法有利于缓解方法的选择性偏好.     

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。     

基于语义相似度的情感特征向量提取方法

针对现有情感特征在语义表达和领域拓展等方面的不足,提出了一种基于语义相似度的情感特征向量提取方法。利用25万篇sogou新闻语料和50万条微博语料,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;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应用于情感近义词和反义词相似度分析、情感词极性分类和文本情感分析任务中,实验结果表明Senti2vec能实现情感词的语义表示和情感表示。基于大规模语料的语义相似计算,使得提取的情感特征更具有领域拓展性。     

一种基于联合深度神经网络的食品安全信息情感分类模型

针对因中文食品安全文本特征表达困难,而造成语义信息缺失进而导致分类器准确率低下的问题,提出一种基于深度神经网络的跨文本粒度情感分类模型。以食品安全新闻报道为目标语料,采用无监督的浅层神经网络初始化文本的词语级词向量。引入递归神经网络,将预训练好的词向量作为下层递归神经网络(Recursive Neural Network)的输入层,计算得到具备词语间语义关联性的句子特征向量及句子级的情感倾向输出,同时动态反馈调节词向量特征,使其更加接近食品安全特定领域内真实的语义表达。然后,将递归神经网络输出的句子向量以时序逻辑作为上层循环神经网络(Recurrent Neural Network)的输入,进一步捕获句子结构的上下文语义关联信息,实现篇章级的情感倾向性分析任务。实验结果表明,联合深度模型在食品安全新闻报道的情感分类任务中具有良好的效果,其分类准确率和F1值分别达到了86.7%和85.9%,较基于词袋思想的SVM模型有显著的提升。     

基于情感词向量和BLSTM的评论文本情感倾向分析

情感倾向分析主要用于判断文本的情感极性,在商品评论、舆情监控等领域有着重要的商业和社会价值。传统的机器学习方法主要是浅层的学习算法,并不能很好地抽取文本中高层情感信息。针对该问题,提出了一种以组合了语义信息和情感信息的情感词向量作为输入的改进双向长短期记忆模型,通过构建语义和情感双输入矩阵,并在隐藏层加入情感特征抽取模块,来增强模型的情感特征表达能力。在数据集上的实验结果表明,与标准的BLSTM模型和传统机器学习模型相比,该模型能够有效提升文本情感倾向分析的效果。     

基于粗糙集和多通道词向量的中文文本情感特征分析

粗糙集是一种能够有效处理不精确、不完备和不确定信息的数学工具,粗糙集的属性约简可以在保持文本情感分类能力不变的情况下对文本情感词特征进行约简。针对情感词特征空间维数过高、情感词特征表示缺少语义信息的问题,该文提出了RS-WvGv中文文本情感词特征表示方法。利用粗糙集决策表对整个语料库进行情感词特征建模,采用Johnson粗糙集属性约简算法对决策表进行化简,保留最小的文本情感词特征属性集,之后再对该集合中的所有情感特征词进行词嵌入表示,最后用逻辑回归分类器验证RS-WvGv方法的有效性。另外,该文还定义了情感词特征属性集覆盖力,用于表示文本情感词特征属性集合对语料库的覆盖能力。最后,在实验对比的过程中,用统计检验进一步验证了该方法的有效性。     

基于词典和规则集的中文微博情感分析

通过对微博文本的特性分析,提取了中文微博情感分析的关键问题：如何识别微博新词并理解其情感含义?如何利用附加信息辅助文本情感分析?如何结合语言特性构造情感计算方法?针对第一个问题,利用统计信息和点间互信息对新词进行挖掘和情感识别,在40万条新浪微博数据中构建了新情感词词典,用于对已有情感词资源的扩充。对于后两个问题,提出了基于词典和规则集的中文微博情感分析方法。根据微博特性,在不同的语言层次上定义了规则,结合情感词典对微博文本进行了从词语到句子的多粒度情感计算,并以表情符号作为情感计算的辅助元素。通过对采集到的原创微博数据集进行实验,验证了该方法的有效性。     

基于加权融合字词向量的中文在线评论情感分析

随着社交网络平台的广泛使用,涌现出大量蕴涵丰富情感信息的在线评论文本,分析评论中表达的情感对企业、平台等具有重要意义。为了解决目前针对在线评论短文本情感分析中存在特征提取能力弱以及忽略短文本本身情感信息的问题,提出一种基于文本情感值加权融合字词向量表示的模型——SVW-BERT模型。首先,基于字、词级别向量融合表示文本向量,最大程度获取语义表征,同时考虑副词、否定词、感叹句及疑问句对文本情感的影响,通过权值计算得到文本的情感值,构建情感值加权融合字词向量的中文短文本情感分析模型。通过网络平台在线评论数据集对模型的可行性和优越性进行验证。实验结果表明,字词向量融合特征提取语义的能力更强,同时情感值加权句向量考虑了文本本身蕴涵的情感信息,达到了提升情感分类能力的效果。     

基于词语相关度的微博新情感词自动识别

针对微博中新情感词的识别问题,提出了一种基于词语相关度的微博新情感词自动识别方法。首先,对于分词软件把一个新词错分成几个词的问题,利用组合思想将相邻词进行合并作为新词的候选词;其次,为了充分利用词语上下文的语义信息,采用神经网络训练语料获得候选新词的空间表示向量;最后,利用已有的情感词典作为指导,融合基于词表集合的关联度排序和最大关联度排序算法,在候选词上筛选,获得最终的情感新词。在COAE2014(第六届中文倾向性分析评测)任务3语料上,提出的融合算法与点互信息(PMI)、增强互信息(EMI)、多词表达距离(MED)、新词语概率(NWP)以及基于词向量的新词识别方法相比,准确率至少提高了22%,说明该方法自动识别微博新情感词效果优于其他五种方法。