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相似文献
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1.
随着主观性评价文本数量的不断增长, 文本情感分析已经成为众多研究者关注的对象. 比较要素抽取是比较句情感分析的重要研究任务之一, 比较句的情感分析结果与比较要素相结合才更有意义. 为了提高比较要素抽取的性能, 本文提出在构建系统模型的过程中引入浅层句法信息、比较词候选信息和启发式位置信息等多种语言学相关特征, 并且在不增加领域知识的情况下, 有效提高系统的准确率和F1值, 同时本文提出的方法可以有效处理含有多个比较关系的句子. 实验结果表明, 将本文提出的特征应用于条件随机域 (Conditional random fields, CRFs)模型可以有效提高比较要素抽取的各项性能指标, 同时, 将本文的实验结果与2012 年中文情感分析评测结果的最大值进行了比较, 各项指标均超过最大值, 进一步证明了本文方法的有效性.  相似文献   

2.
在文本情感分析研究中,一条评论分别包含了篇章级、句子级和词语级等不同粒度的语义信息,而不同的词和句子在情感分类中所起的作用也是不同的,直接使用整条评论进行建模的情感分析方法则过于粗糙,同时也忽略了表达情感的用户信息和被评价的产品信息。针对该问题,提出一种基于多注意力机制的层次神经网络模型。该模型分别从词语级别、句子级别和篇章级别获取语义信息,并分别在句子级和篇章级引入基于用户和商品的注意力机制来计算不同句子和词的重要性。最后通过三个公开数据集进行测试验证,实验结果表明,基于多注意力层次神经网络的文本情感分析方法较其他模型性能有显著的提升。  相似文献   

3.
网络评论短文本的细粒度情感分析是文本挖掘的研究热点,评价对象作为细粒度情感分析的基础,在识别文本过程中具有重要作用,如何充分利用上下文信息并对其进行有效表示是评价对象识别的难点所在。提出一种结合词特征与语义特征的评价对象识别方法。针对商品评论语料,使用条件随机场进行评价对象识别,在词特征、依存句法特征的基础上引入语义特征,并将各特征进行组合,以充分利用上下文信息,提高评价对象的识别准确性。在手机评论和酒店评论2个数据集上进行实验,结果表明,该方法的识别准确性较高,且F值分别高达75.36%和82.64%。  相似文献   

4.
评论对象抽取是情感分析的重要研究内容。基于语义词典,从评论对象的类别视角出发,运用语义相似度和相关度计算方法,该文提出用于评价对象抽取的七种新的语义特征。评价对象和评价词之间通常存在句法依存关系,并且评价词往往带有情感倾向,将句法依存分析和评价词识别结合,提出句法情感依存特征抽取方法,忽略无情感词和微情感词的句法依存关系,提高评价对象抽取的准确率。使用条件随机场模型,在SEMEVAL比赛的三个领域数据集上进行实验,新的语义特征和句法情感依存特征组合的F1分数比SEMEVAL比赛限制性系统最好成绩平均高3.78%,比非限制性系统最好成绩平均高2%,证明了所提特征的有效性。  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
基于条件随机域CRF模型的文本信息抽取   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了抽取文本中的信息,在分析对比了4种统计建模原型后,选用条件随机域CRF建立抽取模型,提出了一种文本信息抽取的方法.该方法对文本分析后加标注,确定文本特征集,采用有限内存拟牛顿迭代方法L-BFGS算法估计CRF模型参数,根据训练学习得出的模型,实现科研论文数据集头部文本信息的抽取.实验结果表明,使用CRF模型的抽取准确率达到90%以上,远远高于使用HMM模型的抽取准确率.  相似文献   

7.
针对商品评论中的细粒度情感要素抽取问题,提出基于条件随机场模型( CRFs)和支持向量机( SVM)的层叠模型。针对情感对象与情感词的识别,将评论的句法信息、语义信息等引入CRFs模型,进一步提高CRFs特征模板的鲁棒性。在SVM模型中,引入情感对象和情感词的深层词义及情感词的基本情感倾向等特征,改进传统的词包模型,对掖情感对象,情感词业词对进行细粒度的情感分类判断,从而获得商品评论中的情感关键信息:(情感对象,情感词,情感倾向性)三元组。实验表明,文中的CRFs和SVM层叠模型可提高情感要素抽取与情感分类判断的准确性。  相似文献   

8.
针对复杂文本评论的情感分析研究存在着隐式主题方面分类不精确、文本特征提取不全面和识别文本上下文语义不足等问题,论文提出了一种多维特征融合的混合神经网络文本情感分析模型MFF-HNN.该模型先把词向量、词性、位置和句法依存特征进行注意力特征融合,抽取出主题词库,然后把融合特征输入到改进的TBGRU模型和DCNN模型中获取语义信息和局部特征信息,再与主题词库结合进行注意力特征融合语义特征信息,最后使用SoftMax函数获取文本方面级情感分类信息.实验表明,该模型的情感分类的效果优于其它模型.  相似文献   

9.
夏圆  张征 《计算机系统应用》2017,26(11):254-259
评价对象抽取是情感分析的重要组成部分,针对在线商品中文评论非正规化、网络化的特点,本文提出一种基于句法分析和条件随机场的评价对象的抽取方法,通过实验分析不同模板与不同特征组合对评价对象提取的F值的影响.在系统实现上,主要利用哈工大语言技术平台(LTP)的开放接口和CRFs开源工具对评论数据集进行训练和测试.最终使两类数据集的评价对象抽取的F值达分别达到到82.98%和83.50%.  相似文献   

10.
微博情感分析是对微博内容进行细粒度的挖掘,有着重要的研究价值。微博评价对象的抽取是微博情感分析研究的关键问题之一。为了提高中文微博评价对象抽取的准确率,该文在中文微博特征分析和微博评论本体构建研究的基础上,尝试从词、词性、情感词以及本体四个方面进行特征选择,采用CRFs模型对评价对象进行抽取。该文将提出的方法运用到COAE2014测评的Task5评价对象抽取任务中,宏平均准确率达到61.20%,在所有测评队伍中居第一。实验结果表明,将本体特征引入到CRFs模型中,能够有效地提高评价对象抽取的准确率。  相似文献   

11.
针对文本主观性分析性能不足问题,本文提出了一种句子级主观情感提取的模糊神经模型。该模型利用不借助词法分析的特征选择方法抽取情感特征,通过对神经网络的输入模糊化操作,从而实现了句子级的主观性检测。通过在多个数据集上的测试表明,该方法具有较高的主观性检测准确率,是一种可靠的情感分析方法,对跨语言的主观性分析有明显意义。  相似文献   

12.
微博行文具有较大的自由性,其中情感对象识别是一个困难的问题,尤其是情感对象未显性出现情况下的情感对象识别,暂未发现有效解决方法。该文针对这一难题,结合中文微博的特点,提出了一种改进的条件随机场的模型。该模型把情感对象识别看作一个序列标记问题,通过在传统的CRF序列标记模型上增加情感对象的全局节点,有效地结合上下文信息、句法依赖以及情感词典,从而可以识别出微博中的情感对象。该方法的优势在于能够应用于情感对象未显性出现的情况。实验结果表明该方法比现有方法能更有效地识别出微博中的情感对象。  相似文献   

13.
方面级意见挖掘的任务通常包括从客户评论中抽取产品的特征、与产品特征相关联的观点词识别以及观点的极性判断三个方面。围绕如何实现中文评论的方面级意见挖掘问题,提出了利用条件随机场实现中文评论的方面级意见挖掘的四个主要步骤:数据预处理、训练集准备、为条件随机场模型定义学习函数、应用模型标注新的评论数据。在此基础上,通过以五种实际产品的中文评论语料为数据集,对该方法进行了数据实验。实验结果表明,该方法针对不同类型观点元素的抽取在评估性能指标上大部分达到或超过80%。为了进一步验证所提出方法的有效性,将研究结果进行了差异显著性检验。结果显示,用CRF对中文评论进行方面级意见挖掘和对英文评论的方面意见挖掘的性能差异不大。最后,比较了三种不同方法的方面抽取精度和情感分类精度,实验结果表明,CRF方法优于词典化的隐马尔可夫模型和关联规则挖掘方法。  相似文献   

14.
周浩  王莉 《智能系统学报》2019,14(1):171-178
鉴于常规的序列化标注方法提取中文评价对象准确率低,存在忽略中文语义与语法信息的缺陷,提出了融合语义与语法信息的中文评价对象提取模型。该模型在原始字向量的基础上通过优化字符含义策略强化语义特征,弥补忽略的字符与词语的内部信息;并通过词性序列标注,对句子的词性信息进行表征,深化输入的语法特征。网络训练使用双向长短期记忆网络并用条件随机场克服标注标签的偏差,提高了提取准确率。该模型在BDCI2017数据集上进行验证,与未融入语义和语法的提取模型相比,中文主题词与情感词提取准确率分别提高了2.1%与1.68%,联合提取的准确率为77.16%,具备良好的中文评价对象提取效果。  相似文献   

15.
基于核心句及句法关系的评价对象抽取   总被引:1,自引:0,他引:1  
意见挖掘已成为近年来的热点问题,该文针对COAE2009评测中的意见挖掘任务的一项子任务——评价对象抽取进行了研究。首先提出利用核心句进行学习的思想,继而确定了10种句法关系作为语言特征,将原始句和核心句分别基于词、词性和句法关系利用条件随机场模型进行学习和比较,在后期又利用二次学习的方式进一步提高了抽取性能。实验取得了相对不错的抽取效果,证明我们提出的方法是可行的,且具有一定的应用价值。  相似文献   

16.
Educational institutions showing interest to find the opinion of the students about their course and the instructors to enhance the teaching-learning process. For this, most research uses sentiment analysis to track students’ behavior. Traditional sentence-level sentiment analysis focuses on the whole sentence sentiment. Previous studies show that the sentiments alone are not enough to observe the feeling of the students because different words express different sentiments in a sentence. There is a need to extract the targets in a given sentence which helps to find the sentiment towards those targets. Target extraction is the subtask of targeted sentiment analysis. In this paper, we proposed the innovative model to find the targets of the given sentence using Bi-Integrated Conditional Random Fields (CRF). A Parallel fusion neural network model is designed to perform this task. We evaluate the model using the Michigan dataset and we build a dataset for target extraction from student reviews. The experimental results show that our proposed fusion model achieves better results compared to baseline models.  相似文献   

17.
乌达巴拉  汪增福 《自动化学报》2015,41(12):2125-2137
文本情绪分析属于细颗粒度文本情感分析范畴.传统的基于 监督学习的方法,大多注重从表面词形提取特征,对语言的结构化特征 考虑较少,无法应对特征稀疏问题,也无法挖掘文本中隐含的深层语 言信息(包括词语搭配和语义韵).上述问题的存在导致现有系统 的分类性能不高,尤其对隐性文本情绪分类问题表现出较大的局限 性.本文尝试将基于依存句法的词语搭配特征和基于组合语义的深度 特征应用于文本情绪分类,提出了一种以短语为主要线索的半马 尔科夫条件随机场文本情绪分析模型.为了验证模型的有效性,利 用实际构建的相关实验语料,开展了相关实验研究.实验结果表 明,本文方法不仅可以显著提高文本情绪分类的准确率,而且对解 决隐性情感分析问题也具有重要作用.  相似文献   

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