基于词向量的跨领域中文情感词典构建方法

情感分析已经成为当今自然语言处理领域的热点问题。对于文本的自动化、半监督式的情感分析研究具有广泛的理论和实用价值。基于情感词典的情感倾向分析方法是文本情感分析的一种重要 手段。然而,中文词汇在不同领域中的情感倾向不尽相同,一词多义现象明显。同时,不同领域中的情感词也具有专业性、领 域性的特点。针对这些问题,本文提出一种基于词向量相似度的半监督情感极性判断算法 (Sentiment orientation from word vector,SO-WV),并依据该算法设计出一种跨领域的中文情感词典构建方法。实验证明,本文所设计的情感词典构建方法能有效地对情感词情感倾向进行判断。算法不仅在不同领域的情感词典 建立上具有良好的可移植性,同时还具有专业性、领域性的特点。     

一种新闻评论情感词典的构建方法

情感词典研究是文本情感分析领域的一个重要内容;基于情感词典的文本情感分析方法是一种非常有效的方法。互联网上的新闻评论包含评论人的情感,对其情感进行自动分析研究是非常有意义的。借鉴图排序模型的原理,提出一种新闻评论情感词典构建方法,该方法首先通过新闻评论语料和基础情感词典获得评论情感词集和种子词,然后根据提出的基于PageRank算法的方法判定评论情感词集的极性并计算其强度,进而构建新闻评论情感词典。实验从情感词判定的准确性和基于构建的情感词典的分类性能两个方面验证了所提方法的有效性。     

文本情感分析方法研究综述

文本情感是信息挖掘的一个新兴领域,近年受到管理学等相关领域的广泛关注。目前,文本情感分析使用的方法主要有情感词典方法和机器学习方法。由于文本情感分析的结果对优化政府、企业以及消费者决策具有重大意义,以文本情感分析的方法为视角,对情感词典的方法、有监督的机器学习方法和弱监督的深度学习方法以及其他方法的相关文献进行了梳理并做出评述。此外,指出虽然文本情感分析领域的学者基于情感词典和有监督的机器学习方法已提出许多情感分析模型,但准确率和效率普遍不高,进一步的研究重点应在于使用深度学习的方法处理文本情感,并提出未来的研究方向。     

自然语言处理在文本情感分析领域应用综述

文本情感分析已经逐渐成为自然语言处理（NLP）的重要内容,并在系统推荐、用户情感信息获取,为政府、企业提供舆情参考等领域越来越占据重要地位。通过文献调研的方式,对情感分析领域的方法进行对比和综述。首先,从时间、方法等维度对情感分析的方法进行文献调研;然后,对情感分析的主要方法、应用场景进行归纳总结和对比;最后,在此基础上分析每种方法的优缺点。根据分析结果可以知道,在面对不同的任务场景,主要有三种情感分析的方法：基于情感字典的情感分析法、基于机器学习的情感分析法和基于深度学习的情感分析法,基于多策略混合的方法成为改进的趋势。文献调研表明,文本情感分析的技术方法还有改进的空间,在电子商务、心理治疗、舆情监控方面有较大市场和发展前景。     

音乐情感识别研究综述

音乐是表达情感的重要载体,音乐情感识别广泛应用于各个领域。当前音乐情感研究中,存在音乐情感数据集稀缺、情感量化难度大、情感识别精准度有限等诸多问题,如何借助人工智能方法对音乐的情感趋向进行有效的、高质量的识别成为当前研究的热点与难点。总结目前音乐情感识别的研究现状,从音乐情感数据集、音乐情感模型、音乐情感分类方法三方面进行梳理,列举当前可使用的公开数据集并对其进行简要概括,综合评判常见的音乐情感模型,针对不同模态总结不同的分类方法。最后对该领域当前问题及今后研究工作进行归纳概括,为后续进一步的研究提供思路。     

具有情感表现力的可视语音合成研究综述

总结和分析了近年来情感可视语音合成领域的一些关键研究成果和研究方法,并根据可视语音合成机制的不同,从基于图像的方法和基于模型的方法两个角度对情感可视语音合成技术进行了系统归类和阐述,分析对比了其各自的优缺点及性能差异。重点讨论了各文献合成的可视语音在真实性和情感表现力两个方面的实现机理和程度。最后指出了合成具有情感表现力的可视语音应该重点考虑的一些问题,为情感可视语音合成的进一步研究指明了方向。     

基于CNN的方面级跨领域情感分析研究

近年来,方面级情感分析吸引了越来越多学者的关注,但方面级跨领域情感分析存在没有标注数据,难以获得好的分类结果的问题。将上下文特征与方面特征进行融合,构建基于卷积神经网络和门控单元的情感分类模型,并利用少量目标领域数据集对模型进行微调来实现迁移学习,再用迁移学习后的模型对目标领域的数据进行方面级情感分析,有效解决了训练样本不足、准确率低的问题。人工标注了适用于方面级跨领域情感分析的中、英文语料,所提出的方法在中文数据集最优的F1值达到92.19%,英文数据集最优的F1值达到了86.18%,实验结果表明基于卷积神经网络的方面级跨领域情感分析方法有效提高了目标领域的情感分类准确性。     

面向在线教育的学习者情感识别综述

在线教育场景中,由于授课者与学习者处于“准分离”状态,授课者难以感知学习者的情感状态.因此,研究面向在线教育的学习者情感识别有助于授课者改进教学策略,同时有利于在线教育平台刻画学习者的学习偏好.目前,面向在线教育的学习者情感识别领域已经有许多研究成果,从不同方面对其进行分析和总结很有必要.首先,从离散模型、维度模型和学习者情感类别3个部分对情感表示模型进行阐述;其次,阐述面向在线教育的3种情感测量方法以及学习者情感数据获取方法;接着,总结涵盖基于文本数据、面部表情、语音信号、生理信号以及多模态数据的学习者情感识别方法;最后,讨论当前面向在线教育的学习者情感识别研究中存在的不足和可能的解决方案,旨在对面向在线教育的学习者情感识别相关工作进行深入分析与总结,为相关研究者提供有价值的参考.     

基于姿态的情感计算综述

情感计算的理论与算法研究是近年来人机交互领域的热点话题.当前,常见的情感计算集中在基于面部表情、语音、文本、人体姿态等方向,既有单一模态的算法,又有多模态的综合算法.基于面部表情和语音模态的算法占据多数,国内外基于人体姿态的算法相对较少.文中针对基于姿态的情感计算所面临的几个关键科学问题展开了综述,包括情感的心理学模型、人体姿态估计算法、姿态的情感特征提取算法、情感分类与标注算法、姿态情感数据集、基于姿态的情感识别算法等.具体来说,首先介绍了几种常用的情感计算心理学模型,评述了各类模型的适用场景;随后从人体检测和姿态估计2个角度对人体姿态估计的常用算法进行了总结,并讨论了2D和3D姿态估计的应用前景.针对特征提取算法,分析了基于全身和上半身身体动作的姿态特征提取算法.在情感标注方面,介绍了表演数据和非表演数据的情感标注算法,并指出了半自动或自动的标注非表演数据将是未来的重要发展趋势之一.针对姿态情感数据集,列举了近年来常见的14个数据集,并主要从是否是表演数据、数据维度、静态或动态姿势、全身或非全身数据等几个方面进行了总结.在基于姿态的情感识别算法方面,主要介绍了基于人工神经网络的情感识别算法,指出了不同算法的优劣之处和适用的数据集类型.文中的综述研究,总结提炼了国内外该领域经典且前沿的工作,希望为相关的研究者提供研究帮助.     

基于语义理解和机器学习的混合的中文文本情感分类算法框架

快速、准确和全面地从大量互联网文本信息中定位情感倾向是当前大数据技术领域面临的一大挑战.文本情感分类方法大致分为基于语义理解和基于有监督的机器学习两类.语义理解处理情感分类的优势在于其对不同领域的文本都可以进行情感分类,但容易受到中文存在的不同句式及搭配的影响,分类精度不高.有监督的机器学习虽然能够达到比较高的情感分类精度,但在一个领域方面得到较高分类能力的分类器不适应新领域的情感分类.在使用信息增益对高维文本做特征降维的基础上,将优化的语义理解和机器学习相结合,设计了一种新的混合语义理解的机器学习中文情感分类算法框架.基于该框架的多组对比实验验证了文本信息在不同领域中高且稳定的分类精度.     

基于深度学习的短文本情感倾向分析综述

短文本情感倾向分析是自然语言处理领域的关键研究问题之一。情感倾向分析是用于检测语言所蕴含主观倾向语义的一系列方法、技术和工具,是对文本深层语义理解的关键。短文本数据的随意性、高歧义性以及简短性使得传统基于特征工程和机器学习分类技术的情感倾向分析任务性能有限。随着深度学习技术在自然语言处理中的广泛应用,基于深度学习的短文本情感倾向分析模型取得了新的突破。通过对相关文献的梳理,首先概述和对比了传统方法和深度学习方法,介绍和剖析了近年基于深度学习的短文本情感倾向分析模型,并阐述了模型的联系、区别与优势;其次归纳了深度学习在短文本情感倾向分析中的研究热点和进展思路,介绍了情感倾向分析常用的公开数据集以及评价指标;最后结合深度学习技术特点和任务难点,对深度学习在短文本情感倾向分析方向的应用前景进行预测。     

跨领域文本的可迁移情绪分析方法

随着移动互联网的迅猛发展,社交网络平台充斥着大量带有情绪色彩的文本数据,对此类文本中的情绪进行分析研究不仅有助于了解网民的态度和情感,而且对科研机构和政府掌握社会的情绪变化及走向有着重要作用。传统的情感分析主要对情感倾向进行分析,无法精确、多维度地描述出文本的情绪,为了解决这个问题,文中对文本的情绪分析进行研究。首先针对不同领域文本数据集中情绪标签缺乏的问题,提出了一个基于深度学习的可迁移情绪分类的情感分析模型FMRo-BLA,该模型对通用领域文本进行预训练,然后通过基于参数的迁移学习、特征融合和FGM对抗学习,将预训练模型应用于特定领域的下游情感分析任务中,最后在微博的公开数据集上进行对比实验。结果表明,该方法相比于目前性能最好的RoBERTa预训练语言模型,在目标领域数据集上F1值有5.93%的提升,进一步加入迁移学习后F1值有12.38%的提升。     

微博情感分析综述

随着微博用户数量的快速增长,微博中所携带的一些情感和观点对社会的影响越来越大,尤其是一些涉及到公众人身安全的负面情绪,可能会影响到社会的稳定,因此进行微博情感分析意义重大.微博情感分析的内容包括微博语料的获取、微博语料的预处理和情感分析方法等,常用的情感分析方法有基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方...     

基于多任务学习的微博谣言检测方法

微博谣言的广泛传播给当今社会造成了日益严峻的负面影响。基于深度神经网络的方法存在缺少大量带标签的数据。研究发现,谣言经常伴随负面情感,而非谣言则伴随正面情感,考虑到谣言与非谣言之间表现出的相反情感倾向性,提出一种将谣言检测和情感分析这两个高度相关的任务结合起来学习的多任务学习方法,为了尽可能多地挖掘不同任务之间的关联,全面分析谣言检测任务的特征,设计了一个由BERT和BiGRU联合的多任务学习框架（BERT-BiGRU-MTL,BBiGM）。利用权值共享的方法对两个任务进行联合训练,同时提取出任务之间的共同特征和针对谣言检测任务的特定特征,利用情感分析任务辅助谣言检测。研究结果表明,该方法在准确率、精确率、F1值评测指标上优于采用单任务学习的方法。     

基于深度表示学习和高斯过程迁移学习的情感分析方法

情感分析是自然语言处理领域的重要研究问题。现有方法往往难以克服样本偏置与领域依赖问题,严重制约了情感分析的发展和应用。为此,该文提出了一种基于深度表示学习和高斯过程知识迁移学习的情感分析方法。该方法首先利用深度神经网络获得文本样本的分布式表示,而后基于深度高斯过程,从辅助数据中迁移与测试集数据分布相符的高质量样例扩充训练数据集用于分类器训练,以此提高文本情感分类系统性能。在COAE2014文本情感分类数据集上进行的实验结果显示,该文提出的方法可以有效提高文本情感分类性能,同时可以有效缓解训练数据的样本偏置以及领域依赖问题的影响。     

基于注意力机制的双BERT有向情感文本分类研究

在计算社会科学中,理解政治新闻文本中不同政治实体间的情感关系是文本分类领域一项新的研究内容。传统的情感分析方法没有考虑实体之间情感表达的方向,不适用于政治新闻文本领域。针对这一问题,本文提出了一种基于注意力机制的双变换神经网络的双向编码表示(bi-directional encoder representations from transformers, BERT)有向情感文本分类模型。该模型由输入模块、情感分析模块、政治实体方向模块和分类模块四部分组成。情感分析模块和政治实体方向模块具有相同结构,都先采用BERT预训练模型对输入信息进行词嵌入,再采用三层神经网络分别提取实体之间的情感信息和情感方向信息,最后使用注意力机制将两种信息融合,实现对政治新闻文本的分类。在相关数据集上进行实验,结果表明该模型优于现有模型。     

基于集成学习理论的文本情感分类

随着Web2.0的迅速发展,越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验。这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理,因此基于计算机的文本情感分类技术应运而生,并且研究的重点之一就是提高分类的精度。由于集成学习理论是提高分类精度的一种有效途径,并且已在许多领域显示出其优于单个分类器的良好性能,为此,提出基于集成学习理论的文本情感分类方法。实验结果显示三种常用的集成学习方法 Bagging、Boosting和Random Subspace对基础分类器的分类精度都有提高,并且在不同的基础分类器条件下,Random Subspace方法较Bagging和Boosting方法在统计意义上更优,以上结果进一步验证了集成学习理论在文本情感分类中应用的有效性。     

基于多分类器投票集成的半监督情感分类方法研究

情感分类是目前自然语言处理领域的一个具有挑战性的研究热点,该文主要研究基于半监督的文本情感分类问题。传统基于Co-training的半监督情感分类方法要求文本具备大量有用的属性集,其训练过程是线性时间的计算复杂度并且不适用于非平衡语料。该文提出了一种基于多分类器投票集成的半监督情感分类方法,通过选取不同的训练集、特征参数和分类方法构建了一组有差异的子分类器,每轮通过简单投票挑选出置信度最高的样本使训练集扩大一倍并更新训练模型。该方法使得子分类器可共享有用的属性集,具有对数时间复杂度并且可用于非平衡语料。实验结果表明我们的方法在不同语种、不同领域、不同规模大小,平衡和非平衡语料的情感分类中均具有良好效果。     

深度学习框架下微博文本情感细粒度研究

情感细粒度分析是情感分析的分支,随着社交网络规模的扩大,简单的划分积极或消极的粗粒度情感分析不能满足实际应用的需要,基于评价对象及其属性的细粒度情感分析得到了重视.近几年深度学习在自然语言处理领域的成功应用给情感细粒度分析提供了新的思路.以NLPCC2013任务二微博数据集为研究对象,探究微博短文本在不同神经网络结构中的情感细粒度分类结果并加入词向量进行优化,最后分析与总结了神经网络微博短文本细粒度情感分析的影响因素及发展方向.