基于语义理解的文本情感分类方法研究

文本情感分类方法在信息过滤、信息安全、信息推荐中都有广泛的应用.提出一种基于语义理解的文本情感分类方法,在情感词识别中引入了情感义原,通过赋予概念情感语义,重新定义概念的情感相似度,得到词语情感语义值.分析语义层副词的出现规律及其对文本倾向性判定的影响,实现了基于语义理解的文本情感分类.实验表明,该方法能有效地判定文本情感倾向性.     

一个基于语义分析的倾向性文档过滤系统

目前的过滤系统大都是基于关键词的,这类系统适用于主题性过滤,而对倾向性过滤效果不好。本文提出一种适用于倾向性文档过滤的系统,通过语义分析,有效地识别和过滤倾向性文本信息。     

基于HowNet的句子褒贬倾向性研究

文本倾向性识别在信息过滤、自动文摘、文本分类等领域有广泛的应用前景。句子倾向性研究是文本倾向性识别的基础,结合句法分析结果和词语语义倾向性可以衡量句子褒贬倾向性。以HowNet的词汇语义相似度计算为基础,提出了基于的语义距离和语法距离的句子褒贬倾向性计算方法。大量语句实验表明,该方法的计算结果与人工判别结果更接近。     

TTFS:一个倾向性文本过滤系统的设计与实现

以往文本过滤的研究主要集中于主题性过滤，然而随着网络的发展，倾向性文本过滤在网络信息安全方面的作用越来越大。论文阐述了一个倾向性文本过滤系统TTFS(Tenclency Text Filtering System)，能够对具有关于某个主题的特定倾向的文本进行过滤。该系统充分利用了领域知识，采用了语义模式分析等技术，实验表明其查全率和查准率高，速度较快。     

改进的基于知网词汇语义褒贬倾向性计算

词汇语义褒贬倾向性研究是句子褒贬倾向性识别的基础,而句子褒贬倾向性识别又是文本倾向性识别和篇章结构褒贬倾向性识别的基础。以《知网》的词汇语义相似度计算为基础,针对目前采用计算基准词对与词汇相似度的方法识别词汇褒贬倾向性理论,从褒贬基准词和计算公式入手,提出了改进办法。实验证明,在同样基准词对下,准确率得到了很大的提高,达到98.94%,具有实际应用价值。     

基于语义理解的文本倾向性识别机制

文本倾向性识别在垃圾邮件过滤、信息安全和自动文摘等领域都有广泛的应用。本文提出了基于语义理解的文本倾向性识别机制。其主要思想是首先计算词汇与知网中已标注褒贬性的词汇间的相似度,获取词汇的倾向性;再选择倾向性明显的词汇作为特征值,用SVM分类器分析文本的褒贬性;最后采用否定规则匹配文本中的语义否定的策略提高分类效果,同时处理程度副词附近的褒义词和贬义词,以加强对文本褒贬义强度的识别。     

基于SVM的文本词句情感分析

近年来,文本情感倾向性分析已成为自然语言处理领域的热点,在垃圾过滤、文本分类、网络舆情分析等领域有广泛的应用。将研究中文文本词句的情感分析问题,重点解决喜、怒、哀、惧四类粒度大的情感分析问题。首先构建喜、怒、哀、惧基准情感词,然后对情感词特征进行分析,进而挖掘潜在情感词,最后使用支持向量机分类的方法融合词特征、词性特征、语义特征等各种特征,对句子进行情感识别及分类。实验表明,在COAE2009评测任务情感词句识别此方法是合理和有效的。     

面向信息内容安全的文本过滤模型研究

该文设计了一种面向信息内容安全的不良文本信息过滤模型。该模型采用主题信息过滤和倾向性过滤两级过滤模式,以语句为基本处理单元,采用依存句法获取语句的语义框架,结合基于知网的词汇褒贬倾向性判别,识别文本中的不良信息并予以过滤。实验表明,该模型能够较好地提高文本过滤效率和准确率。     

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。     

一种情感词语义加权的句子倾向性识别方法

互联网上大量的主观评论性信息蕴含着巨大的商业价值,同时也促使了倾向性识别研究的兴起。句子倾向性识别是文本倾向性识别的基础,现有句子倾向性识别方法存在着识别效果不理想、模式抽取困难等问题。将情感词视为基因,在不同的语境下呈现出不同的性状,通过构建情感词语义倾向分析器,先确定情感词的静态显性,然后根据不同的语境确定情感词的动态显性,最后提出基于情感词语义加权的句子倾向性识别算法。实验结果显示,该方法提高了句子倾向性识别的判全率和判准率,是合理和有效的。     

基于HowNet的词汇语义倾向计算

在互联网技术快速发展、网络信息爆炸的今天,通过计算机自动分析大规模文本中的态度倾向信息的技术,在企业商业智能系统、政府舆情分析等诸多领域有着广阔的应用空间和发展前景。同时,语义褒贬倾向研究也为文本分类、自动文摘、文本过滤等自然语言处理的研究提供了新的思路和手段。篇章语义倾向研究的基础工作是对词汇的褒贬倾向判别。本文基于HowNet,提出了两种词汇语义倾向性计算的方法:基于语义相似度的方法和基于语义相关场的方法。实验表明,本文的方法在汉语常用词中的效果较好,词频加权后的判别准确率可达80%以上,具有一定的实用价值。     

极性相似度计算在词汇倾向性识别中的应用

该文提出了一种新的基于HowNet相似度计算的词汇倾向性识别方法。该方法首先利用HowNet中的“良”、“莠”极性义原进行一种新的相似度——极性相似度的计算,再计算出词汇的极性值,进而识别出词汇的极性倾向。大量实验证明了该方法能够有效地区分词汇的极性,并且在第一届中文倾向性分析评测(COAE2008)比赛中取得了很好的效果。     

基于直推式学习的中文情感词极性判别

态度挖掘是近年来文本挖掘领域的热点课题之一,旨在发现文本中作者的主观态度倾向,为基于舆情的决策过程提供支持。目前已有的态度挖掘算法绝大多数都基于情感词典来识别情感词,在此基础上判别句子或文本的总体态度倾向。然而,手工构造和维护一部完善的情感词典是不现实的。对中文情感词的极性判别问题进行了研究,提出了基于直推式学习的中文情感词极性判别算法。该算法以少量情感词为种子,利用词典中词汇的解释信息,直推出其他词的情感极性。与使用相同情感种子词的解释信息作为训练数据的有监督学习算法相比,直推式学习算法的识别精度提高了20%左右。     

基于短语的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法

朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤领域得到了广泛应用,该算法中,特征提取是一个必不可少的环节。过去针对中文的垃圾邮件过滤方法都以词作为文本的特征项单位进行提取,面对大规模的邮件训练样本,这种算法的时间效率会成为邮件过滤技术中的一个瓶颈。对此,提出一种基于短语的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法,在特征项提取阶段结合文本分类领域提出的新的短语分析方法,按照基本名词短语、基本动词短语、基本语义分析规则,以短语为单位进行提取。通过分别以词和短语为单位进行垃圾邮件过滤的对比测试实验证实了所提出方法的有效性。     

基于卷积注意力机制的情感分类方法

为提取文本的局部最优情感极性、捕捉文本情感极性转移的语义信息,提出一种基于卷积注意力机制的神经网络模型(CNN_attention_LSTM)。使用卷积操作提取文本注意力信号,将其加权融合到Word-Embedding文本分布式表示矩阵中,突出文本关注重点的情感词与转折词,使用长短记忆网络LSTM来捕捉文本前后情感语义关系,采用softmax线性函数实现情感分类。在4个数据集上进行的实验结果表明,在具有情感转折词的文本中,该模型能够更精准捕捉文本情感倾向,提高分类精度。     

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。     

基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别

该文利用概率潜在语义分析,给出了两种用于判别词汇情感倾向的方法。一是使用概率潜在语义分析获得目标词和基准词之间的相似度矩阵,再利用投票法决定其情感倾向;二是利用概率潜在语义分析获取目标词的语义聚类,然后借鉴基于同义词的词汇情感倾向判别方法对目标词的情感倾向做出判别。两种方法的优点是均可在没有外部资源的条件下,实现词汇情感倾向的判别。