基于状态和行为描述的情感分类方法

为利用情感文本不同侧面的信息,提出一种基于状态和行为描述的情感分类方法。将情感文本的描述分为情感的状态和行为2个视图,并利用2个视图的融合进行情感分类。为自动获得2个视图,人工标注了相应的语料,通过二元分类器构建状态和行为检测系统。在此基础上采用组合分类器方法融合2个不同的视图。实验结果证明,该方法在3个领域中文情感分类任务上的分类效果均有所提高。     

针对文本分类的神经网络模型

文本分类是自然语言处理领域的一项重要任务,具有广泛的应用场景,比如知识问答、文本主题分类、文本情感分析等.解决文本分类任务的方法有很多,如支持向量机（Support Vector Machines,SVM）模型和朴素贝叶斯（Naïve Bayes）模型,现在被广泛使用的是以循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）和文本卷积网络（TextConventional Neural Network,TextCNN）为代表的神经网络模型.本文分析了文本分类领域中的序列模型和卷积模型,并提出一种组合序列模型和卷积模型的混合模型.在公开数据集上对不同模型进行性能上的对比,验证了组合模型的性能要优于单独的模型.     

面向问答文本的属性分类方法

属性分类是属性级情感分析中的一个重要任务。该任务旨在对文本包含的某些具体属性进行自动分类。已有的属性分类方法研究基本都是面向新闻、评论等文本类型。与已有研究不同的是,该文的研究主要面向问答文本的属性分类任务。针对问答文本的属性分类问题,该文提出了一种多维文本表示的方法。首先,该方法进行中文句子切分;其次,使用LSTM模型对每个子问题和答案学习一个隐层表示;再其次,通过融合多个隐层表示,形成多维文本表示;最后,使用卷积层处理多维文本表示,获得最终分类结果。实验结果表明该方法明显优于传统的属性分类方法。     

改进的基于语义理解的文本情感分类方法研究

文本分类在信息检索、Web文档自动分类、数字图书馆、自动文摘、文档的组织和管理等多个领域都有着广泛的应用。提出一种改进的基于语义理解的文本情感分类方法,在情感相似度计算中加入情感义原来重新修正定义,并综合情感短语倾向性的研究,侧重情感词与否定词、程度副词的组合形式分析,重点提出否定词程度副词综合处理模块。结合以连词为划分标准的语句情感倾向性分类处理,提出一种文本倾向度算法,以实现基于语义理解的文本情感分类。实验结果表明,与传统的语义理解算法相比,该方法的分类效果有了一定程度的提升。     

面向中文网络评论情感分类的集成学习框架

该文针对中文网络评论情感分类任务,提出了一种集成学习框架。首先针对中文网络评论复杂多样的特点,采用词性组合模式、频繁词序列模式和保序子矩阵模式作为输入特征。然后采用基于信息增益的随机子空间算法解决文本特征繁多的问题,同时提高基分类器的分类性能。最后基于产品属性构造基分类器算法综合评论文本中每个属性的情感信息,进而判别评论的句子级情感倾向。实验结果表明了该框架在中文网络评论情感分类任务上的有效性,特别是在Logistic Regression分类算法上准确率达到90.3%。     

基于分组提升集成的跨领域文本情感分类

针对目标领域带标签数据偏少的问题,综合运用半监督学习、BootStrapping、数据分组、AdaBoost、集成学习等策略与技术,提出了一种基于分组提升集成的跨领域文本情感分类方法。该方法首先利用少量人工标注的目标领域数据,基于合成过抽样技术产生一定数量的虚拟数据。在此基础上,采用BootStrapping方法获得更多目标领域高可信度的带标签数据。在分类器的构建方面,首先将源领域的带标签数据等量分割,并分别与目标领域带标签数据组合,在每个组合数据块上运用AdaBoost方法提升地训练多个分类器,并将这些分类器线性地集成为一个分类器。在亚马逊购物网站4个领域的情感数据集上的实验表明,基于分组提升集成的跨领域文本情感分类方法一定程度上提高了跨领域文本情感分类的精度。     

基于分层式CNN的长文本情感分类模型

为解决文本分类中因文本数据篇幅长且语义情感分布不均导致分类准确度偏低的问题,提出一种基于分层式卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)的长文本情感分类模型pos-ACNN-CNN。通过在嵌入层加入位置编码来捕获文本中的词序信息,结合基于注意力机制的CNN识别不同词语的情感语义贡献度,得到连续两个句子组成的句子对的特征信息;利用CNN提取文本中所有句子对的全局特征,获得最终的分类结果。在IMDB影评数据集中进行的多组对比实验结果表明,该情感分类模型具有更好的分类效果。     

跨领域文本情感分类研究进展

作为社会媒体文本情感分析的重要研究课题之一，跨领域文本情感分类旨在利用源领域资源或模型迁移地服务于目标领域的文本情感分类任务，其可以有效缓解目标领域中带标签数据不足问题.本文从三个角度对跨领域文本情感分类方法行了归纳总结：（1）按照目标领域中是否有带标签数据，可分为直推式和归纳式情感迁移方法；（2）按照不同情感适应性策略，可分为实例迁移方法、特征迁移方法、模型迁移方法、基于词典的方法、联合情感主题方法以及图模型方法等；（3）按照可用源领域个数，可分为单源和多源跨领域文本情感分类方法.此外，论文还介绍了深度迁移学习方法及其在跨领域文本情感分类的最新应用成果.最后，论文围绕跨领域文本情感分类面临的关键技术问题，对可能的突破方向进行了展望.     

情感分类中基于词性嵌入的特征权重计算方法

在文本情感分类中,传统的特征表达通常忽略了语言知识的重要性。提出了一种基于词性嵌入的特征权重计算方法,通过构造一种特征嵌入模式将名词、动词、形容词、副词四种词性对情感分类的贡献度嵌入到传统的TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)权值中。其中,词性的情感贡献度通过粒子群优化算法获得。实验采用支持向量机完成分类,并对比了不同知识的嵌入情况,包括词性、情感词及词性和情感词的组合。结果表明基于词性嵌入的方法分类性能最优,可以显著提高中文文本情感分类的准确率。     

结合金融领域情感词典和注意力机制的细粒度情感分析

针对在金融领域实体级情感分析任务中缺乏足够的标注语料,以及通用的情感分析模型难以有效处理金融文本等问题,该文构建一个百万级别的金融领域实体情感分析语料库,并标注5 000余个金融领域情感词作为金融领域情感词典。同时,基于该金融领域数据集,提出一种结合金融领域情感词典和注意力机制的金融文本细粒度情感分析模型(FinLexNet)。该模型使用两个LSTM网络分别提取词级别的语义信息和基于情感词典分类后的词类级别信息,能有效获取金融领域词语的特征信息。此外,为了让文本中金融领域情感词获得更多关注,提出一种基于金融领域情感词典的注意力机制来为不同实体获取重要的情感信息。最终在构建的金融领域实体级语料库上进行实验,取得了比对比模型更好的效果。     

不平衡情感分类中的特征选择方法研究

随着网络的发展,情感分类任务受到广大研究人员的密切关注。针对情感分类中的不平衡数据分布和高维特征问题,该文比较研究了四种经典的特征选择方法在不平衡情感分类中的应用。同时,该文提出了三种不同的特征选择模式并实验比较了这三种模式在分类和降维性能方面的表现。实验结果表明在不平衡数据的情感分类任务中,特征选择方法能够在不损失分类效果的前提下显著降低特征向量的维度。此外,特征选择方法中信息增益(IG)结合“先随机欠采样后特征选择”模式能够取得最佳的分类效果。     

Comparative experiments using supervised learning and machine translation for multilingual sentiment analysis

Sentiment analysis is the natural language processing task dealing with sentiment detection and classification from texts. In recent years, due to the growth in the quantity and fast spreading of user-generated contents online and the impact such information has on events, people and companies worldwide, this task has been approached in an important body of research in the field. Despite different methods having been proposed for distinct types of text, the research community has concentrated less on developing methods for languages other than English. In the above-mentioned context, the present work studies the possibility to employ machine translation systems and supervised methods to build models able to detect and classify sentiment in languages for which less/no resources are available for this task when compared to English, stressing upon the impact of translation quality on the sentiment classification performance. Our extensive evaluation scenarios show that machine translation systems are approaching a good level of maturity and that they can, in combination to appropriate machine learning algorithms and carefully chosen features, be used to build sentiment analysis systems that can obtain comparable performances to the one obtained for English.     

结合集成学习的序贯三支情感分类方法研究

情感分类一直是自然语言处理任务中重要的研究热点,并在电子商务评论、热点论坛、公共舆论等众多场景中广泛应用。如何提高情感分类模型性能仍是情感分析领域的重点研究问题。集成学习是通过联合若干分类器达到提高模型总体效果的有效方法。基于粒计算和三支决策思想,并结合集成学习的优势,构建了结合集成学习的多粒度序贯三支决策模型。通过N-gram语言模型构建文本多粒度结构,形成序贯三支情感分类基础;在每一粒度下,集成三个分类算法以提高在该粒度下的分类效果;通过4个数据集对所提出方法进行了实验验证。结果证明,该方法不仅可以提高整体分类效果,还可以降低分类成本。     

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。     

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。     

基于深度学习的社交网络平台细粒度情感分析

文本语言的情感分析历来是自然语言处理领域的热点研究课题,尤其是在当下互联网迈入web2.0时代,多样的社交网络平台呈现出巨量而丰富的文本情感信息,因此挖掘网络数据文本信息并作情感倾向判断对人机交互与人工智能具有重大的现实意义。传统的解决文本情感分析问题的方法主要是浅层学习算法,利用回归、分类等方案实现特征的提取及分类。以这类方法为起点,本文探索采用深度学习的方法对网络文本进行细粒度的情感分析,以期达到即时获取依附于网络世界的社会人的情感,甚至是让机器达到对人类情感表达的深度理解。对于深度学习的具体实现,本文采用的是降噪自编码器来对文本进行无标记特征学习并进行情感分类,后文中利用实验训练获得最佳的参数设置,并通过对实验结果的分析和评估论证深度学习对于情感信息的强大解析能力。     

基于LAAE网络的跨语言短文本情感分析方法

跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务, 近年来备受关注. 跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析, 建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法相比, 迁移学习更胜一筹, 而高质量的跨语言文本向量则会提升迁移效果. 本文提出LAAE网络模型, 该模型通过长短记忆网络(LSTM)和对抗式自编码器(AAE)获得含上下文情感信息的跨语言向量, 然后利用双向GRU (Gated Recurrent Unite)进行后续情感分类任务. 其中, 分类器首先在源语言上进行训练,最后迁移到目标语言上进行分类任务. 本方法的有效性体现在实验结果中.     

Senti‐CS: Building a lexical resource for sentiment analysis using subjective feature selection and normalized Chi‐Square‐based feature weight generation

Sentiment analysis involves the detection of sentiment content of text using natural language processing. Natural language processing is a very challenging task due to syntactic ambiguities, named entity recognition, use of slangs, jargons, sarcasm, abbreviations and contextual sensitivity. Sentiment analysis can be performed using supervised as well as unsupervised approaches. As the amount of data grows, unsupervised approaches become vital as they cut down on the learning time and the requirements for availability of a labelled dataset. Sentiment lexicons provide an easy application of unsupervised algorithms for text classification. SentiWordNet is a lexical resource widely employed by many researchers for sentiment analysis and polarity classification. However, the reported performance levels need improvement. The proposed research is focused on raising the performance of SentiWordNet3.0 by using it as a labelled corpus to build another sentiment lexicon, named Senti‐CS. The part of speech information, usage based ranks and sentiment scores are used to calculate Chi‐Square‐based feature weight for each unique subjective term/part‐of‐speech pair extracted from SentiWordNet3.0. This weight is then normalized in a range of ?1 to +1 using min–max normalization. Senti‐CS based sentiment analysis framework is presented and applied on a large dataset of 50000 movie reviews. These results are then compared with baseline SentiWordNet, Mutual Information and Information Gain techniques. State of the art comparison is performed for the Cornell movie review dataset. The analyses of results indicate that the proposed approach outperforms state‐of‐the‐art classifiers.     

基于CSLSTM网络的文本情感分类

文本情感分类是自然语言处理领域的研究热点,更是产品评价领域的重要任务.考虑到词向量与句向量之间的语义关系和用户信息、产品信息对文本情感分类的影响,提出余弦相似度LSTM网络. 该网络通过在不同语义层级中引入用户信息和产品信息的注意力机制,并根据词向量和句向量之间的相似度初始化词层级注意力矩阵中隐层节点的权重. 在Yelp13、Yelp14和IMDB三个情感分类数据集上的实验结果表明文中方法的有效性.