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。     

Word2Vec+LSTM多类别情感分类算法优化

随着网民的数量不断增加,用户上网产生的数据量也在成倍增多,随处可见各种各样的评论数据,所以构建一种高效的情感分类模型就非常有必要.本文结合Word2Vec与LSTM神经网络构建了一种三分类的情感分类模型:首先用Word2Vec词向量模型训练出情感词典,然后利用情感词典为当前训练集数据构建出词向量,之后用影响LSTM神经网络模型精度的主要参数来进行训练.实验发现:当数据不进行归一化,使用He初始化权重,学习率为0.001,损失函数选择均方误差,使用RMSProp优化器,同时用tanh函数作为激活函数时,测试集的总体准确率达到了92.28%.与传统的Word2Vec+SVM方法相比,准确率提高了大约10%,情感分类的效果有了明显的提升,为LSTM模型的情感分类问题提供了新的思路.     

基于多任务预训练模型的属性级情感分类

目前,缺少标注样本数据是属性级情感分类任务面临的一大难题,为了解决这一问题,该文提出了结合多项任务的预训练Bert模型。该模型利用大量未标注的篇章级情感分类数据,结合多种分类任务预训练模型共享参数,迁移属性级评论和篇章级评论中共享的有用的语义语法信息,从而帮助模型提高属性级情感分类准确率。在SemEval-14数据集上的实验结果表明,相较于一系列基准模型,该文提出的模型有效提高了属性级情感分类的准确率。     

基于门控注意力的双通道情感分析及应用

针对传统的基于深度学习的文本情感分类模型特征抽取不全面以及不能区分一词多义的问题,提出一种基于门控注意力的双通道情感分类模型BGA-DNet。该模型使用BERT预训练模型对文本数据进行处理,然后经过双通道网络提取文本特征,其中通道一利用TextCNN提取局部特征,通道二利用BiLSTM-Attention提取全局特征。同时引入门控注意力单元将部分无用的注意力信息过滤掉,并结合残差网络思想,确保双通道的输出在网络学习到饱和状态下保留原始编码信息。BGA-DNet在公开的酒店评论和餐饮评论两个数据集上进行实验评估,并与最新的情感分类方法进行对比,分别取得了准确率94.09%和91.82%的最佳效果。最后将BGA-DNet模型应用到真实的学生实验心得体会评价任务上,与其他方法相比准确率和F1值也是最高的。     

一种基于朴素贝叶斯的微博情感分类

本文基于二次情感特征提取算法,利用句法依存关系进行一次文本情感特征提取,在此基础上,利用情感词典,进行二次情感特征提取。构建朴素贝叶斯分类器,对采集的热门话题微博和酒店评论进行文本情感倾向性分类。主要比较了表情符号、标点符号,基于情感词典的特征提取和基于二次情感特征提取方法,在不同的组合下的分类性能,寻找更佳的微博文本情感分类预处理方法。并与酒店评论情感分类结果对比、分析,发现影响微博情感分类性能的原因。实验结果表明,二次特征提取方法在分类上取得更高的F1。实验最佳的分类预处理方式是"表情符号+标点符号+二次情感特征提取+BOOL值"。同时发现,朴素贝叶斯在酒店评论情感分类取得更高的分类性能,主要是微博评价对象多样化造成的。     

面向中文歌词的音乐情感分类方法

情感是音乐最重要的语义信息,音乐情感分类广泛应用于音乐检索,音乐推荐和音乐治疗等领域.传统的音乐情感分类大都是基于音频的,但基于现在的技术水平,很难从音频中提取出语义相关的音频特征.歌词文本中蕴含着一些情感信息,结合歌词进行音乐情感分类可以进一步提高分类性能.本文将面向中文歌词进行研究,构建一部合理的音乐情感词典是歌词情感分析的前提和基础,因此基于Word2Vec构建音乐领域的中文情感词典,并基于情感词加权和词性进行中文音乐情感分析.本文首先以VA情感模型为基础构建情感词表,采用Word2Vec中词语相似度计算的思想扩展情感词表,构建中文音乐情感词典,词典中包含每个词的情感类别和情感权值.然后,依照该词典获取情感词权值,构建基于TF-IDF （Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词性的歌词文本的特征向量,最终实现音乐情感分类.实验结果表明所构建的音乐情感词典更适用于音乐领域,同时在构造特征向量时考虑词性的影响也可以提高准确率.     

面向酒店评论的情感分析模型

提出一种基于文本特征的专门面向酒店评论领域的情感分析模型,通过构建酒店评论领域专用情感词典,并结合酒店评论的句式特征、语法特点,解决了通用情感分析模型应用在酒店评论领域时,情感匹配不全面,情感值计算不精确等问题.本文实验结果表明,基于文本特征的情感分析模型能对酒店评论情感分析取得较好的分类效果.     

基于对比散度受限玻尔兹曼机深度学习的产品评论情感分析

针对目前大部分情感分析技术需要人工标注建立情感词典提取情感特征的问题,提出一种基于对比散度-受限玻尔兹曼机(CD-RBM)深度学习的产品评论情感分析方法。该方法在对产品评论时进行数据预处理并利用词袋模型产生产品评论的向量表示,然后通过CD-RBM提取产品评论的情感特征,最后结合支持向量机(SVM)将提取出来的情感特征进行文本情感分类。CD-RBM无需人工标注情感词典,即可获得情感特征,且可以提高特征的情感语义关联性;同时,SVM可以保证产品评论情感分类的准确度。通过实验确定了RBM最优训练周期为10,在此训练周期下对RBM、SVM、PCA+SVM,以及RBM+SVM方法进行了比较。实验结果表明,RBM特征提取和SVM分类结合方法能够获得最好的准确率和F值,并获得较好的召回率。     

基于机器学习的文本情感倾向性分析

为实现对网络上电影评论的情感倾向性分析,通过对电影影评数据进行爬取,获取热门的电影评论,利用文本预处理和机器学习算法,完成对数据的训练以及测试,最终构建最优情感分类模型。实验结果表明,在所有词与双词结合并进行jieba的TF-IDF及卡方统计的特征提取下,得到的效果较好,BP神经网络以及多项式贝叶斯算法比较适用于这类文本的分析,尤其以BP神经网络的效果最佳,准确率达到86.2%。     

基于极性词典的中文微博客情感分类

微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情感词典的基础上,融合汉语语言学特征和微博情感表达特征,提出一种新的基于极性词典的情感分类方法。实验准确率达到82.2%。实验结果表明,提出的方法可以对中文微博进行较好的情感分类,有一定的应用价值。     

基于LSTM的商品评论情感分析

随着电子商务的发展,产生了大量的商品评论文本.针对商品评论的短文本特征,基于情感词典的情感分类方法需要大量依赖于情感数据库资源,而机器学习的方法又需要进行复杂的人工设计特征和提取特征过程.本文提出采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）文本分类算法进行情感倾向分析,首先利用Word2vec和分词技术将评论短文本文本处理为计算机可理解的词向量传入LSTM网络并加入Dropout算法以防止过拟合得出最终的分类模型.实验表明：在基于深度学习的商品评论情感倾向分析中,利用LSTM网络的短时记忆独特特征对商品评论的情感分类取得了很好的效果,准确率达到99%以上.     

基于词典和弱标注信息的电影评论情感分析

针对评论文本情感分析研究中数据标注费时费力的问题,提出了一种新的数据自动标注方法。首先,通过基于情感词典的方法计算出评论文本的情感倾向;其次,利用用户评分的弱标注信息和基于词典方法的情感倾向对评论文本自动标注;最后,利用支持向量机（SVM）对评论文本进行情感分类。所提出的数据自动标注方法在两种类型数据集情感分类准确率上分别达到了77.2%和77.8%,相对于单一的利用用户评分对数据标注的方法,分别提高了1.7个百分点和2.1个百分点。实验结果表明,提出的数据自动标注方法在电影评论情感分析中能提高分类效果。     

基于情感词抽取与LDA特征表示的情感分析方法

情感分析作为文本挖掘的一个新型领域,可用于分类、归纳用户发布的产品评论,从而有助于商家改善服务,提高产品质量;同时为其他消费者提供购买决策。本文提出一种基于情感词抽取与LDA特征表示的情感分析方法,对产品评论进行褒贬二元分类。在情感词抽取中,采用人工构造的情感词典对预处理之后的文本抽取情感词;用LDA模型建立文档的主题分布,以评论-主题分布作为特征,用SVM分类器进行分类。实验结果表明,本文方法在评论褒贬分类方面有着良好的效果。     

基于情感词属性和云模型的文本情感分类方法

受语言固有的模糊性、随机性以及传统文本特征词权重值计算方法不适用于情感词等因素的影响,文本情感分类的正确率很难达到传统文本主题分类的水平。为此,提出一种基于情感词属性和云模型的情感分类方法。结合情感词属性和简单句法结构以确定情感词的权重值,并利用云模型对情感词进行定性定量表示的转换。实验结果表明,该方法对情感词权重值计算是有效的,召回率最高达到78．8％,且与基于词典的方法相比,其文本情感分类结果更精确,正确率最高达到68．4％,增加了约9％的精度。     

基于语义规则与RNN模型的在线评论情感分类研究

为提高互联网中在线评论文本的情感倾向分类准确率,方便消费者和商家准确高效地获取信息,该文提出一种将语义规则方法与深度学习方法相结合的在线评论文本情感分类模型,对基于情感词典的语义规则信息进行扩展,嵌入到常用特征模板中组合成更有效的混合特征模板;采用Fisher判别准则方法对混合特征模板进行降维以消除特征间的信息冗余;深度学习模型采用基于LSTM改进的RNN模型,将网络爬取的数据输入到模型进行训练和测试。结果表明,语义规则抽取出的特征包含更多、更准确的情感信息,使得混合特征模板可以更加全面地考虑文本的情感特征粒度;Fisher准则可有效识别出高判别性的低维文本特征,进一步提高改进RNN模型对评论文本的分类性能。     

面向旅游在线评论情感词典构建方法

旅游在线评论情感分析的基础是情感词典的构建。在领域情感词典构建过程中,通常仅使用词频作为筛选种子词集的标准,而并未考虑其内部词语的关联程度,这会导致种子词集聚类效果不明显,进而影响情感词语归类精度。因此,基于词向量模型,提出一种情感词典种子词集筛选方法。该方法将情感词语以向量形式表征并计算词向量间距离,形成种子词集的筛选标准和分类依据,再通过类别判断形成在线评论的情感词典。最后,构建了山岳型旅游景区在线评论情感词典,并通过对比实验验证了方法的有效性,对提高情感词语归类精度和旅游在线评论情感词典的构建起到了积极的作用。     

基于情感词典和堆叠残差的双向长短期记忆网络的情感分析

情感分析作为自然语言处理（NLP）的细分研究方向经历了使用情感词典、机器学习和深度学习分析的发展过程。针对使用一般化的深度学习模型作为文本分类器对于特定领域的网络评论类型的文本的分析的精准度较低,训练时发生过拟合现象以及情感词典覆盖率低、编纂工作量大的问题,提出了基于情感词典和堆叠残差的双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络的情感分析模型。首先,借助情感词典中情感词的设计覆盖“教育机器人”研究领域内的专业词汇,从而弥补Bi-LSTM模型在分析此类文本时精准度的不足;然后,使用Bi-LSTM和SnowNLP来降低情感词典的编纂体量。长短期记忆（LSTM）网络的“记忆门”“遗忘门”结构可以在保证充分考虑评论文本中的前后词语的关联性的同时,适时选择遗忘一些已分析词语,从而避免反向传播时的梯度爆炸问题。而在将堆叠残差的Bi-LSTM引入后,不仅使得模型的层数加深至8层,而且还使残差网络避免了叠加LSTM时会导致的“退化”问题;最后,通过适当设置和调整两部分的得分权重,并将总分使用Sigmoid激活函数标准化到［0,1］的区间上,按照［0,0.5］,（0.5,1］的区间划分分别表示负面和正面情绪,完成情感分类。实验结果表明,在“教育机器人”评论数据集中,所提模型对于情感分类准确率相较于标准的LSTM模型提升了约4.5个百分点,相较于BERT提升了约2.0个百分点。综上,所提模型将基于情感词典和深度学习模型的情感分类方法一般化;而通过修改情感词典中的情感词汇并适当调整深度学习模型的结构和层数,所提模型可以应用于电子商务平台中各类商品的购物评价的精确情感分析,从而帮助企业洞悉消费者的购物心理和市场需求,同时也可以为消费者提供商品质量的一种参考标准。     

大规模中文实体情感知识的自动获取

目前中文情感分析的主要资源以情感词典为主,缺乏针对实体或属性的情感知识资源。该文主要研究如何从大规模文本语料中自动获取实体情感知识。在该文方法中,用情感表达组合来表示实体情感知识。首先,基于二部图排序算法对情感表达组合候选集合进行排序。然后,提出了一种基于语义相似的提炼算法对于排序靠后的表达组合进行选择。在提炼选择过程中,充分考虑实体之间和情感词之间的约束。最后,该文在三种大规模不同领域的语料上进行实验,并进行人工评价。评价结果表明,从三个领域数据集上获取的实体情感表达组合正确率均高于90%。最终我们获得了一个大规模情感知识词典,包括约30万对的情感表达组合。