加权维吾尔语句子倾向性分析

准确可靠的文本倾向性分析是网络舆情分析与网络内容安全的前提.本文提出了利用中文极性情感词典HowNet、NTUSD以及大连理工大学发布的褒贬情感词词典进行并交运算,选择并翻译为维吾尔语词汇,借助于维吾尔语同义近义词词典,扩展构建了维吾尔语极性情感词典;然后分析总结了否定词、程度副词以及句中的转折连词等情感修饰成分对维吾尔语句子情感极性的影响,并量化为情感词权值;最后设计了基于维吾尔语极性情感词和权值相结合的加权句子情感极性判定算法.利用自建语料库进行测试,并与汉语倾向性判定实验结果比较,证明了本算法进行维吾尔语句子褒贬情感性分析基本是有效地.     

维吾尔语褒贬情感词典构建研究

为实现维吾尔语网络内容的倾向性分析,进行维吾尔语情感词典的构建研究。首先对现有成果中的情感基准词进行汇总分析,筛选使用频率高、情感倾向强烈的词汇作为维文情感种子词,并利用维文同义词电子词典建立种子扩展词集;其次对HowNet、NTUSD以及大连理工大学开发的情感词典进行并运算,翻译为维吾尔语词汇构成候选词集合;最后利用语料库,计算候选词与种子词以及同义扩展词之间的点互信息值,判别候选词的极性并将其加入到相关的褒贬情感词库中。与汉语句子情感倾向评测实验结果比较,基于该词典的维吾尔语句子倾向性判断准确率和召回率基本相同。     

维吾尔文网络查询扩展词的构建研究

为提高维吾尔文网络内容查询的扩展性能,提出一种将维语同义词和互联网资源相结合的扩展词构建算法。利用维吾尔语同义词词典、近义词词典和反义词词典等建立基本候选词库,将互联网作为超大规模语料库,以搜索引擎为工具,使用改进的点互信息对基本扩展词进行相似度评价,选取前N个词形成候选扩展词库1,对包含关键词的互联网语料,基于局部共现和点互信息分析,构建候选扩展词库2,对上述2 种候选扩展词库加权求和,按顺序选择部分词为扩展词。通过搜索引擎实现扩展查询验证,结果表明,与常规查询和同义词查询扩展算法相比,该算法能明显提高查询的准确率。     

基于翻译和语义方法的情感词挖掘研究

随着互联网的扩展,网络上出现了越来越多的含有观点信息的主观性评论文本。挖掘这些文本中的情感词语并进行极性判别具有重要的现实意义和商业价值。为此,提出一种基于翻译方法的情感词提取方法,使用汉英机器翻译系统翻译汉语种子情感词典生成候选英语词语,根据WordNet提取候选英语词语的上下位词、同义词或反义词并将这些词语翻译成汉语,进而提取汉语情感词语。另外,依据SentiWordNet判别候选英语词语极性,并将候选英语词语极性映射到目标汉语情感词语上,进而达到判别汉语情感词语极性的目的。实验结果表明上述方法可以有效提高情感词的识别效率以及极性判别的准确率。     

基于领域本体、情感词典的商品评论倾向性分析

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。     

改进的点互信息微博情感分类方法

当前微博情感分析主要基于语料库中正类和负类文本情感分析,而忽略了网络用语以及表情等微博语言.针对这个问题,文章提出了基于改进的点互信息SE_PMI算法,通过构建包含四种情感词的基本情感词典,将候选情感词与基本情感词进行点互信息计算并判断其情感极性,进行微博情感分类.实验表明,SE-PMI算法进行情感分类效果良好.     

基于语境歧义词的句子情感倾向性分析

该文从情感的角度研究语境歧义词的搭配,这种搭配对文本情感倾向性分析方面具有实际重要的意义。首先使用关联规则挖掘的方法确定语境歧义词候选搭配集,然后通过PMI过滤后判断每对搭配词是否具有情感倾向性,最终构建语境歧义词搭配词典。采用语义分析的方法,在构建的语境歧义词搭配词典基础上对句子进行情感倾向性分析。通过在COAE2008语料集和情感语料库上进行实验,证明了在判断句子情感倾向性时考虑到语境歧义词的重要性,其对句子进行情感倾向性判断的正确率有很大的影响。     

基于扩展词典与语义规则的中文微博情感分析

首先分析微博文本新词出现规律,通过程度词发现微博新词,然后通过拓展的PMI算法,计算新词与情感基准词之间的点互信息值,根据点互信息值将新词分为褒贬2类后加入微博领域词典。接着构建基础情感词典,考虑到微博文本的独特性和汉语言特点,构建微博表情词典、否定词典、程度词词典、连词词典。最后结合情感词典与语义规则,通过与微博表情进行情感值加权的方式来对中文微博进行情感分析。通过对抓取的微博数据集进行测试,验证了本文提出的分析策略的有效性。     

情感词发现与极性权重自动计算算法研究

随着互联网电子商务和各种社交网络应用的快速发展,产生了大量的用户评价信息。为满足快速整理这些评价信息的需求,情感倾向性分析应运而生。情感词典是各类情感倾向性识别算法的基础,收集一部全面且权重合理的情感词典,往往可以简单快速而有效地解决情感分析问题。但情感词典规模有限,而网络上新的情感词层出不穷,语言使用不规范,人工整理耗时耗力。已有的情感词收集方法较复杂,且领域性强,收集的情感词可扩展性差。本文提出一种自动挖掘潜在情感词并计算其极性权重的算法,该算法与应用领域无关,具有良好的扩展性。该方法利用共现特性,基于朴素贝叶斯公式能检测出未知的情感词,并根据其情感权重值的大小判断其情感极性,可有效地扩展情感词典,将已有的情感词典进一步量化。在理论研究的基础上,本文分别针对京东、豆瓣及大众点评网三组评论语料做了实验,其结果的准确率都基本在90%以上,验证了该方法的有效性和实用性,为情感倾向性分析提供了知识库基础。     

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。     

基于复杂网络的情感分类特征选择

首先针对公共情感词典对专业领域适用性较低问题,以公共情感词典作为种子情感词典,以评论语料库中未出现在公共情感词典中的形容词作为候选情感词,在此基础之上利用点互信息理论构建专业领域的情感词典。其次针对在线评论情感分类问题,利用复杂网络理论提出了一种新的情感分类特征选择算法,改进了传统特征选择算法忽略特征语义相关信息,遗漏评论情感资源的问题。通过构建候选特征词关系网络,利用复杂网络节点重要性理论,考虑节点的局部和全局重要性,提出了利用网络节点的度中心性、介数中心性和接近中心性综合衡量节点重要性来选择情感分类特征的算法NTFS(Complex network feature selection)。最后以iPhone手机的在线评论为实验数据,利用SVM、NNET、NB分类器对比了NTFS、GI、CHI传统特征选择方法,实验证明NTFS在分类性能上优于GI,CHI算法。     

基于词亲和度的微博词语语义倾向识别算法

准确识别词语语义倾向并构建高质量的情感词典,从而提高微博文本情感分析的准确率,具有重要意义。传统的基于语料库方法对种子词选取敏感,并且不能有效对低频词语语义倾向进行识别。本文提出了一种基于词亲和度的微博词语语义倾向识别算法。利用词性组合模式提取候选词集,选取微博表情符号作为种子词,并构建词亲和度网络,利用同义词词林对低频词进行扩展,计算候选词与种子词之间语义倾向相似度。根据设定阈值判断词语语义倾向。在200万条微博语料上分别将本文算法与传统算法进行对比,实验结果表明本文算法优于传统算法。     

情感词典构建综述

文本情感分析是近年来迅速兴起的一个研究课题,具有显著的研究价值和应用价值。情感词典的构建在情感分析任务中发挥着越来越重要的影响力。该文对情感词典构建的研究进展进行了总结。首先重点介绍了情感词典构建的研究现状,将其归纳为四种方法,即基于启发式规则的方法、基于图的方法、基于词对齐模型的方法以及基于表示学习的方法,并对每种方法进行介绍和分析;然后对一些常见的语料库、词典资源以及评测组织进行介绍;最后,对情感词典的构建进行了总结,并对发展趋势进行了展望。
     

一种改进的融合关联词典的微博倾向性分析方法

大多数研究者对微博倾向性分析过多关注的是情感词、形容词和否定词,忽略了 关联词对其情感倾向的影响。为了提高微博情感倾向性分析的准确率,提出了融合关联词的微博倾向性分析方法,考虑微博文本中形容词、程度副词以及关联词之间的组合关系。 本文充分考虑了关联词的结构特点并在已有词典的基础上构建专门用于微博倾向性分析的微博词典、否定词词典和关联词词典,同时考虑到网络新词对微博倾向性的影响,还构建 了一个全新的网络新词词典。借助支持向量机（Support vector machine,SVM）将微博文本分为负向、正向和中性3 类,通过结合情感词典和SVM的方法提高微博文本倾向性分析的准确率。通过对COASE 2014 数据实验可以表明,本文方法对微博倾向性分析取得了较好的效果。     

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。     

基于双语信息和标签传播算法的中文情感词典构建方法

文本情感分析是目前自然语言处理领域的一个热点研究问题,具有广泛的实用价值和理论研究意义。情感词典构建则是文本情感分析的一项基础任务,即将词语按照情感倾向分为褒义、中性或者贬义。然而,中文情感词典构建存在两个主要问题 1)许多情感词存在多义、歧义的现象,即一个词语在不同语境中它的语义倾向也不尽相同,这给词语的情感计算带来困难;2)由国内外相关研究现状可知,中文情感字典建设的可用资源相对较少。考虑到英文情感分析研究中存在大量语料和词典,该文借助机器翻译系统,结合双语言资源的约束信息,利用标签传播算法(LP)计算词语的情感信息。在四个领域的实验结果显示我们的方法能获得一个分类精度高、覆盖领域语境的中文情感词典。     

领域相关的汉语情感词典扩展

动态情感知识的获取,特别是领域相关极性词典的构建一直是意见挖掘和情感分析系统在开放应用时面临的主要挑战之一。该文面向产品评价文本提出一种汉语情感极性词典扩展方法。该方法首先采用序列标注方法从意见文本中抽取产品意见要素,同时构建属性-评价对;然后,对抽取的属性-评价对进行正规化,以减少词典扩展中的复杂性和噪声;最后,改进PolarityRank算法的构图方式以使其适用于汉语文本,从而完成词典扩展。在汽车和手机两个领域的意见文本的实验结果表明领域相关的情感极性词语的扩展有利于情感极性分类性能的提高。