基于复杂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复杂句式的有效分析,而复杂句式中多种情感共现的特点使得传统的情感分类器对复杂句式的情感分析效率不高,所以提出一种新的可以对复杂句式进行有效情感分析的情感分类模型。该模型充分分析了汉语中复杂句式的结构特点,通过已有资源构建中文情感词典、关联词表、否定词表,并提出了一种复杂句式模型来匹配各种复杂句式。最后将该复杂句模与朴素贝叶斯分类器相结合,得到新的针对复杂句式的情感分类模型。在实验中,新的情感分类模型在准确率、召回率、F值上都比传统的情感分类器有了明显的提高。实验证明该模型能更好的分析各种复杂句式的情感。     

基于多特征的藏文微博情感倾向性分析

中英文微博大都以单一语种来表述,而将近80%的藏文微博都是以藏汉混合文本形式呈现,若只针对藏文内容或中文内容进行情感倾向性分析会造成情感信息丢失,无法达到较好效果。根据藏文微博的表述特点,该文提出了基于多特征的情感倾向性分析算法,算法使用情感词、词性序列、句式信息和表情符号作为特征,并针对藏文微博常出现中文表述的情况,将中文的情感信息也作为特征进行情感计算,利用双语情感特征有效提高了情感倾向性分析的效果。实验显示,该方法对纯藏文表述的微博情感倾向性分析正确率可达到79.8%,针对藏汉双语表述的微博在加入中文情感词、中文标点符号等特征后,正确率能够达到82.8%。     

基于语境歧义词的句子情感倾向性分析

该文从情感的角度研究语境歧义词的搭配,这种搭配对文本情感倾向性分析方面具有实际重要的意义。首先使用关联规则挖掘的方法确定语境歧义词候选搭配集,然后通过PMI过滤后判断每对搭配词是否具有情感倾向性,最终构建语境歧义词搭配词典。采用语义分析的方法,在构建的语境歧义词搭配词典基础上对句子进行情感倾向性分析。通过在COAE2008语料集和情感语料库上进行实验,证明了在判断句子情感倾向性时考虑到语境歧义词的重要性,其对句子进行情感倾向性判断的正确率有很大的影响。     

基于词向量与句法树的中文句子情感分析

随着互联网的快速发展,网络中充斥着海量主观性文本,如何对这些主观性语句进行情感倾向性判断是文本情感分析的关键。本文提出一种基于词向量和句法树的中文句子情感分析方法。针对目前大量网络新词的使用所带来的问题,以已有标注的情感词典为基础,采用词向量的方法判断词语之间的语义相似度,从而得到未知词语的情感极性。针对情感极性转移现象,定义相应的情感判断规则。在此基础上,利用句子的句法树结构,对句子进行情感倾向性分析。实验证明,该方法在一定程度上解决了网络新词的问题,有效提高了句子情感分析的准确率和召回率,且具有领域适用性。     

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.     

基于情感词典的藏语文本句子情感分类

该文通过借鉴中文及英文情感分析中基于极性词典的方法来对藏文句子文本进行情感分析。首先我们通过人工的方法构建了一个全面、高效的极性词典,包括基础词词典、否定词词典、双重否定词词典、程度副词词典以及转折词词典,将极性词与修饰词组合成极性短语作为极性计算的基本单元,并研究了转折词对句子情感极性的影响,提出了一种基于极性词典的藏语文本句子情感分析方法。实验结果表明,利用该文构建的词典进行的倾向性分析效果良好。     

基于情感时序距离和转折同化的文本情感分类

考虑到中文评价文本的整体情感倾向性与其表达的情感顺序有很大关系,且在具有情感倾向的中文文本中,越是靠近文本最后所表达的情感倾向,对于整个文本的情感分类影响越大。因此对于情感倾向表达不明显或者表达不单一的短文本,通过考虑文本中情感节点出现的顺序以及情感转折同化来对文本进行情感分类。在来自某购物网站爬取的中评评价文本数据集上的实验结果显示,提出的分类方法明显高于单纯基于词特征的支持向量机（SVM）分类器。     

基于词向量的中文新词情感倾向性分析

为更具体表义社会新词的情感含义及其倾向性,该文提出了一种基于词向量的新词情感倾向性分析方法.在信息时代不断发展变化中,由于语言应用场景不断发展变化以及扩展语义表达的丰富性,网络上不断出现很多表达情感的新词,但是这些新词的表达虽有丰富的含义但缺乏准确的定义,因此对其情感倾向性分析具有一定困难.该文在分析了新词发现方法和词向量训练工具Word2Vec的基础上,研究了基于Word2Vec的情感词新词倾向性分析方法的可行性和架构设计,并面向微博语料进行实验,结果显示新词可以从与其相近的词中分析其情感倾向.     

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。     

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。     

文本情感分析综述

以文本颗粒度为视角,从情感词抽取、语料库和情感词典构建、评价对象与意见持有者分析、篇章级情感分析、实际应用五个方面对文本情感分析文献进行了梳理,并做出必要评述。指出当前情感分析系统的准确率普遍不高,进一步研究的重点在于：自然语言处理的研究成果在文本情感倾向分析中更广泛和贴切的应用;选取文本情感倾向分类的特征和方法;利用现有语言工具和相关资源,规范、快速地构造语言工具和相关资源并应用。     

基于OC-SVM的新情感词识别

当前对新词发现、情感词极性标注与情感词库构建的研究比较多,却少有一个专门针对新情感词识别的方法.提出一种基于OC-SVM的新情感词识别方法,通过种子词扩展方法获得词语集,并用旧词典、词频和停用词等对扩展的词进行过滤,获取新词,对新词获取的实验评估显示在适当的F值下,正确率可以达到45.5％.由于情感词和非情感词训练集的不平衡性,采用词频、相邻词及其词性等作为特征用OC-SVM(one-class support vector machine)对新词进行分类,获得新情感词,构建一个有效的新情感词识别系统.实验结果在召回率为26.6％的情况下,正确率可以达到45.7％,证明了算法的有效性.     

融合情感与语义信息的情感分析方法

在使用词嵌入法进行词转向量时，两个反义词会转换成相近的向量。如果这两个词是情感词，将会导致词的情感信息的丢失，这在情感分析任务中是不合理的。为了解决这个问题，提出了一种在词嵌入的基础上增加情感向量来获取情感信息的方法。首先利用情感词典资源构建情感向量，将其与词嵌入法得到的词向量融合在一起；然后采用双向长短期记忆（BiLSTM）网络获取文本的特征；最后对文本的情感进行分类。在4个数据集上分别对该方法与未融合情感向量的方法进行了实验。实验结果表明所提方法分类准确度与F1值都高于未融合方法，说明了加入情感向量有助于提高情感分析的性能。     

利用语义词典的情感词快速识别

对文本情感分析中的情感词识别任务进行了研究,提出了综合利用已有各种语言知识以及辞典中的信息和知识来判断识别情感词.在识别中主要借助于不同语义知识词典中提供的词语间的知识和关系,对候选词进行语义归类,并计算情感置信度.实验结果表明,该方法能够很大限度利用手工编撰词典中的权威信息,快速识别文本中的情感词,对于词典中不存在的未登录词也有一定的识别能力.     

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。     

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。     

基于汉语情感词表的句子情感倾向分类研究

提出了一种基于汉语情感词词表的加权线性组合的句子情感分类方法。该方法通过已有的五种资源构建了中文情感词词表,并采用加权线性组合的句子情感分类方法对句子进行情感类别判断。实验结果表明,直接利用词汇语言粒度的句子情感分类综合F值为78.62％,若加入了否定短语语言粒度后,句子情感分类的综合F值提高了4.14％。     

面向倾向性分析的基于词聚类的基准词选择方法*

现有的基准词选择方法存在着随机性和主观性的缺陷,提出了一种基于词聚类的基准词的选择方法：从目标领域本体中选出一组初始种子词进行扩展,聚类得出二代种子词,对二代种子词再进行扩展、聚类,依次迭代直至得到最优的聚类种子词,并作为最终选取的基准词。实验结果表明该方法提取的基准词在词的情感倾向分类中具有较高的准确率。     

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。