WEB文本情感倾向性分析研究综述

主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结,提出对未来研究的想法。     

WEB文本情感倾向性分析研究综述

主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结,提出对未来研究的想法。     

一种扩展式CRFs的短语情感倾向性分析方法研究

短语情感倾向性分析是文本情感分析的重要研究内容。该文将短语情感倾向性分析问题视作序列标注问题,利用条件随机场模型实现短语的情感倾向性判断。条件随机场模型是利用序列特征处理序列标注问题的经典方法,然而现有条件随机场模型无法将词语的情感倾向性分析与短语的情感倾向性分析相结合,从而造成准确率不高。因此,该文提出一种扩展式条件随机场模型YACRFs。该模型在链式条件随机场模型的基础上进行扩充,将词语情感倾向性分析与短语情感倾向性分析有效地结合起来,引入了情感词汇、短语规则模板以及词性等特征。与传统的规则方法和统计分类方法进行对比实验,该文提出方法取得了最高准确率81.07%。进一步地,在应用于句子情感倾向性分析的实验中得到了94.30%的准确率。实验结果表明,该文所提出的YACRFs模型能够显著提高短语情感倾向性判断结果的准确率。     

基于情感本体的主题网络舆情倾向性分析

在研究文本倾向性识别方法的基础上,分别实现基于文本分类、基于语义规则模式和基于情感词的倾向性分析算法.研究情感本体构建和基于HowNet与主题领域语料的情感概念选择方法,两者结合能提高情感本体中概念的全面性和领域针对性.利用情感本体抽取特征词并判断其情感倾向度,结合句法规则及程度副词影响,用特征情感倾向度作为特征权重,采用机器学习的方法对主题网络舆情web文本进行倾向性分析.实验表明,其分析结果有更高的准确率和召回率,实现方案的普遍性和稳定性值得进一步研究.     

基于SimRank的跨领域情感倾向性分析算法研究

情感倾向性判断是指根据文本表述分析文本的倾向性,即发表文本的作者所持有的支持或反对的态度,对于特定领域的情感倾向性研究尤以运用监督分类方法所得出的实验结果较为理想。但若将此类方法直接运用于不同领域的文本,其效果却难以尽如人意。在这种情况下,如何利用已标注情感倾向性的源领域文本去判断未知情感倾向性的目标领域文本的倾向性,即跨领域的情感倾向性分析问题——成为当前研究的热点。为此,该文提出一种基于SimRank的跨领域情感倾向性分析算法,把在源领域和目标领域中共现的词汇作为连接两个领域的桥梁,利用情感词典和SimRank算法找出潜在情感空间,然后使用SVM对已标注的源领域进行训练进而得到训练模型,以便利用此模型预测目标领域的情感倾向性。该文亦通过相关实验所得到的实验结果表明了此方法的有效性。     

基于文本纹理特征的中文情感倾向性分类

随着互联网的发展,社交网络、电子商务等已经成为人们关注的焦点,对社交网络的文本进行情感倾向性分析和挖掘变得越来越重要。该文针对网络上的中文文本,提出一种基于文本纹理特征的情感倾向性分类方法。通过测试多种文本纹理特征对文本情感倾向性的影响,成功将文本纹理特征融入情感分类中。通过计算各类特征与文本的情感倾向性的相关度,对特征进行降维。相对于基于词频的情感倾向性分类方法,查准率平均提高了10%左右。     

英语情态句的情感倾向性分析

该文研究了英语情态句的情感倾向性分析问题。情态句是英语中的常用句型,在用户评论文本中占有很大的比例。由于其独有的语言学特点,情态句中的情感倾向很难被已有的方法有效地分析。在该文中,我们借助词性标签进行了情态句的识别,并提出了一种情态特征用于帮助情态句情感倾向性的分析。为了进一步提高分析效果,我们还给出了通过合并同义情态特征来缓解情态特征稀疏性问题的方法。实验结果表明,在二元及三元情感倾向性分类问题上,该文提出的方法在F值上较经典分类方法分别有4%及7%的提高。     

基于《知网》概念定义的情感词典构建研究

情感倾向,就是人对人或事物的看法,即主观色彩,通常分为褒贬、积极消极、好坏等方面。情感词语的情感倾向判别和权值赋予问题是文本倾向性分析研究中的基础,情感权值的研究在文本倾向性分析、舆情分析、文本分类等研究领域有着广泛的应用,最具有代表性的方法是通过对《知网》中词语的义原相似度的计算来进行词语相似度的计算。在其词语相似度计算方法的基础上,对《知网》词语概念库glossary.dat文件进行提取、修剪和增删,并通过同义词、反义词和人工甄选种子词语,使其对于情感词的权值的计算研究更加精确,实验结果表明,该方法在情感词褒贬义判别、权值取值上和应用上都有不错的效果。     

基于N-gram超核的中文倾向性句子识别

倾向性句子识别是文本倾向性分析的重要组成部分,其目的是识别文档中具有情感倾向的主观性句子。中文句子的倾向性不仅与倾向词有关,而且还跟句法、语义等因素有关,这使得倾向性句子识别不能简单地从词语的倾向性来统计得到。该文提出了一种基于N-gram超核的中文倾向性句子识别分类算法。该算法基于句子的句法、语义等特征构造N-gram超核函数,并采用基于该超核函数的支持向量机分类器识别中文倾向性句子。实验结果表明,与多项式核、N-gram核等单核函数相比,基于N-gram超核的中文倾向性句子识别算法在一定程度上能有效识别倾向性句子。     

跨领域倾向性分析相关技术研究

该文主要研究文本的倾向性分析问题,即判断文本中的论断是正面还是负面的。已有的研究表明,监督分类方法对倾向性分析很有效。但是,多数情况下,已有的标注数据与待判断倾向性的数据不属于同一个领域,此时监督分类算法的性能明显下降。为解决此问题,该文提出一个算法,将文本的情感倾向性与图排序算法结合起来进行跨领域倾向性分析,该算法在图排序算法基础上,利用训练域文本的准确标签与测试域文本的伪标签来迭代进行倾向性分析。得到迭代最终结果后,为充分利用其中倾向性判断较为准确的测试文本来提高整个测试集倾向性分析的精度,将这些较准确的测试文本作为“种子”,进一步通过EM算法迭代进行跨领域倾向性分析。实验结果表明,该文提出的方法能大幅度提高跨领域倾向性分析的精度。     

Structural information aware deep semi-supervised recurrent neural network for sentiment analysis

With the development of Internet, people are more likely to post and propagate opinions online. Sentiment analysis is then becoming an important challenge to understand the polarity beneath these comments. Currently a lot of approaches from natural language processing’s perspective have been employed to conduct this task. The widely used ones include bag-of-words and semantic oriented analysis methods. In this research, we further investigate the structural information among words, phrases and sentences within the comments to conduct the sentiment analysis. The idea is inspired by the fact that the structural information is playing important role in identifying the overall statement’s polarity. As a result a novel sentiment analysis model is proposed based on recurrent neural network, which takes the partial document as input and then the next parts to predict the sentiment label distribution rather than the next word. The proposed method learns words representation simultaneously the sentiment distribution. Experimental studies have been conducted on commonly used datasets and the results have shown its promising potential.     

基于情感从属和最大熵模型的细粒度观点挖掘

目前许多观点挖掘方法挖掘粒度过大,导致反馈信息不足。为解决该问题,对标准LDA模型进行改进,提出主题情感联合最大熵LDA模型进行细粒度观点挖掘。首先,考虑到词的位置和语义信息,在传统LDA模型中加入最大熵组件来区分背景词、特征词和观点词,并对特征词和观点词进行局部和全局的划分;其次,在主题层和单词层之间加入情感层,实现词语级别的细粒度情感分析,并引入情感转移变量来处理情感从属关系,同时获取整篇评论和每个主题的情感极性,实验验证了所提模型和理论的有效性。     

基于隐含语义索引的文本情感序列回归方法

传统上,文本情感分析技术仅限于情感分类,即仅局限于简单的将评论分为正面或负面两类。而在实际中,有时更需要将评论进行分级,比如把商品划分为“好”、“中”、“差”、“极差”等若干个级别,以便更准确表达评论者的情感;现有的情感分类方法无法解决评论分级问题。为此,提出了基于潜在语义索引的评论文本情感序列回归方法,首先采用潜在语义索引对评论文本进行特征变换,并在此基础上采用核判别学习序列回归方法进行序列回归,实现对评论文本的情感分级。通过在Movie Reviews数据库的实验,验证了提出方法的有效性。     

基于层次体系的情感单元表示方法

情感词是情感分析中的基础单元,因此情感词典在情感分析中起着决定性的作用,目前构建情感词典的方法只是用到了单词的语义信息和构词信息,忽略了其所在语境。基于此,对于一些语义未知的词,传统语义方法难以得出其情感权重,而对于一些由于语境变化而产生新用法的词,使用语义方法很难计算出其真实权重。针对这种情况,首先提出了从构字到篇章的情感分析层次体系,每层都有对应到上层的表示方法和情感值计算公式,将分析单元细分到单词维度。在此基础上,提出了基于词语构字和语境的情感语义单元自动构建方法。该方法利用已知情感词典,同时根据情感词的构字和情感词的语境情感倾向计算该词的情感权重,得到的结果更加准确。在社交网络真实数据集上的实验表明,本文方法构建的情感单元较之前的方法在准确率上有3%的提升。同时,情感单元可直接用到情感分析任务中,情感分析的准确率在基于规则的情感分析实验中有9%的提升,在深度学习方法上有3%的提升。     

情感词典自动构建方法综述

情感词典作为判断词语和文本情感倾向的重要工具, 其自动构建方法已成为情感分析和观点挖掘领域的一项重要研究内容. 本文整理了现有的中、英文情感词典资源, 同时分别从知识库、语料库、以及两者结合的角度, 归纳现有英文和中文情感词典的构建方法, 分析了各种方法的优缺点, 并总结了情感词典构建中的若干难点问题. 之后, 我们回顾了情感词典性能评估方法及相关评测竞赛. 最后总结了情感词典构建任务的发展前景以及一些亟需解决的问题.     

论坛情感挖掘研究综述：现状、挑战与趋势

大数据时代,论坛上用户的看法、倾向、观点和争论形成了大量数据。对这些能表达作者情绪的数据进行挖掘,有助于相关人员对信息的理解、把控,亦会对决策形成直接影响。为此,关注论坛情感挖掘十分重要。从论坛数据挖掘相关技术的概念和意义出发,重点讨论了论坛情感挖掘中基于情感词典和基于机器学习两种方法的研究现状,对每种方法的适用任务、不足之处、改进方案、发展趋势等进行对比和阐述。给出论坛情感挖掘领域尚待解决的难题与挑战,并对该技术未来的发展方向做出预测。     

卷积神经网络下的Twitter文本情感分析

随着社交网络的日益普及,基于Twitter文本的情感分析成为近年来的研究热点。Twitter文本中蕴含的情感倾向对于挖掘用户需求和对重大事件的预测具有重要意义。但由于Twitter文本短小和用户自身行为存在随意性等特点,再加之现有的情感分类方法大都基于手工制作的文本特征,难以挖掘文本中隐含的深层语义特征,因此难以提高情感分类性能。本文提出了一种基于卷积神经网络的Twitter文本情感分类模型。该模型利用word2vec方法初始化文本词向量,并采用CNN模型学习文本中的深层语义信息,从而挖掘Twitter文本的情感倾向。实验结果表明,采用该模型能够取得82.3%的召回率,比传统分类方法的分类性能有显著提高。     

多注意力层次神经网络文本情感分析

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。     

Survey of visual sentiment prediction for social media analysis

Recent years have witnessed a rapid spread of multi-modality microblogs like Twitter and Sina Weibo composed of image, text and emoticon. Visual sentiment prediction of such microblog based social media has recently attracted ever-increasing research focus with broad application prospect. In this paper, we give a systematic review of the recent advances and cutting-edge techniques for visual sentiment analysis. To this end, in this paper we review the most recent works in this topic, in which detailed comparison as well as experimental evaluation are given over the cutting-edge methods. We further reveal and discuss the future trends and potential directions for visual sentiment prediction.     

基于神经主题模型的对话情感分析

对话情感分析旨在识别出一段对话中每个句子的情感倾向,其在电商客服数据分析中发挥着关键作用。不同于对单个句子的情感分析,对话中句子的情感倾向依赖于其在对话中的上下文。目前已有的方法主要采用循环神经网络和注意力机制建模句子之间的关系,但是忽略了对话作为一个整体所呈现的特点。建立在多任务学习的框架下,该文提出了一个新颖的方法,同时推测一段对话的主题分布和每个句子的情感倾向。对话的主题分布,作为一种全局信息,被嵌入到每个词以及句子的表示中。通过这种方法,每个词和句子被赋予了在特定对话主题下的含义。在电商客服对话数据上的实验结果表明,该文提出的模型能充分利用对话主题信息,与不考虑主题信息的基线模型相比,Macro-F1值均有明显提升。