评价对象、短语、搭配关系抽取及倾向性判断

观点挖掘近年来已经成为自然语言处理领域的热点问题,该文对观点挖掘的几项关键技术—评价对象、评价短语、主观性关系抽取、倾向性判断进行了研究。在评价对象抽取阶段,通过统计得到所有的名词和名词短语作为候选,然后结合词频,词共现等特征进行过滤得到最终的评价对象;在评价短语抽取阶段,使用基于观点词词典的匹配方法,并把观点词前面的副词也作为评价短语的一部分;在搭配关系抽取阶段,目的是抽取评价对象和评价短语的关联关系,采取的方法是将在句中距离评级对象最近的评价短语作为该短语的评级短语;在情感倾向分析阶段,通过将情感句进行分类,然后制定规则进行无监督的倾向性判断。     

中文微博观点句识别及要素抽取研究

研究中文微博情感分析中的观点句识别及要素抽取问题。在观点句识别方面,提出了一种利用微博中的情感词和 情感影响因子计算微博语义情感倾向的新算法;在观点句要素抽取方面,利用主题词分类及关联规则,辅以一系列剪枝、筛选和定界规则抽取评价对象。通过观点句识别和观点句要素抽取结果的相互过滤,进一步提高召回率。实验数据采用第六届中文倾向性分析评测所发布的数据,结果表明,本文方法在观点句识别和要素抽取方面能够取得较好的效果,观点句识别的精确率、召回率入F值分别为95.62%,54.10%及69.10%;观点句要素抽取的精确率、召回率以及F值分别为22.07%,12.66%和16.09%。     

中文微博情感分析研究与实现

中文微博的大数据、指数传播和跨媒体等特性,决定了依托人工方式监控和处理中文微博是不现实的,迫切需要依托计算机开展中文微博情感自动分析研究.该项研究可分为3个任务：中文微博观点句识别、情感倾向性分类和情感要素抽取.为完成上述任务,我们研制了一个评测系统：通过构建多级词库、制定成词规则、开展串频统计等给出一种基于规则和统计的新词识别方法,在情感词和评价对象的依存模式的基础上给出基于词语特征的观点句识别算法;以词序流表示文本的LDA-Collocation模型,采用吉布斯抽样法推导了算法,实现中文微博情感倾向性自动分类;针对中文微博情感要素抽取的召回率较低问题,利用依存关系分析理论,按主语类和宾语类把依存模式分为2类,建立了6个优先级的评价对象和情感词汇的依存模式,通过评价对象归并算法实现计算机自动抽取情感要素.实验包括2个部分,一是参加NLPCC2012的公开评测,本文方法在微博观点句识别任务中的准确率为第2,在中文微博情感要素抽取任务中的准确率和F值均为第2,验证了本文算法的实用性.二是在分析公开评测结果的基础上,分别比较了参加公开评测的各类算法在处理中文微博情感分析时的效率,给出本文的结论.     

用户评价中比较句的识别和倾向性分析

在互联网上用户评价内容中很多比较句的比较结果反映了语句陈述者对比较对象的倾向性态度。根据已有的10类比较句句型总结了它们的常见概念搭配,在基于语义块的语句倾向性分析方法的基础上构建了比较句自动识别系统和比较句倾向性自动分析系统。采用第四届中文倾向性分析评测的语料进行实验,对语料中的比较句进行了识别,对比较句中的要素进行了抽取并且分析了比较句的倾向性,识别结果和倾向性分析结果均好于所有参评系统的平均值。     

基于微博的情感倾向性分析方法研究

随着微博等新型社会网络媒体的发展,人们在网络上传播着对各类话题的情感,社会网络也因此成为了挖掘社情民意的有效平台。传统文本分析算法难以适应篇幅短小、内容琐碎且富含情感特征的微博等短文本挖掘的需要。该文提出基于情感单元和评价对象分析的微博情感倾向性分析方法,通过基于词性共现概率计算的情感单元和情感评价对象抽取,计算情感单元的情感度,建立博主个性化及情感倾向性分析模型,完成情感倾向性分析。实验结果及分析验证了上述算法的有效性。     

苏州园林网络评论意见挖掘研究

对抓取的苏州园林网络评论进行意见挖掘,基于词、词性和句法模式利用CRF模型抽取评论句中的评价对象,利用SVM分类算法对评论句中蕴含的情感进行分类,获得了较为理想的实验结果,表明所采用的算法较为有效,有一定的实用价值。进一步,基于评论意见挖掘结果,对苏州园林中的5个典型园林主要从整体用户情感倾向判断和寻找园林特质这两方面进行分析探讨,揭示意见挖掘的重要应用价值。     

情感Ontology构建与文本倾向性分析

对文本倾向性分析方法进行了研究,并提出了一种基于情感Ontology的分析方法。首先基于《知网》构建情感Ontology,然后基于情感Ontology抽取文本倾向性分析的特征词汇并判断其情感倾向性,最后根据抽取的特征词汇对整篇文本的倾向性进行分析。实验结果表明,以实验语料中的所有词汇作为特征词汇,在Baseline的基础上,利用情感Ontology抽取特征词汇的文本倾向性分析方法可以使准确率达到86.76%。     

面向特定领域的产品评价对象自动识别研究

产品评价对象的自动识别是文本观点信息抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一。该文针对汽车评论,提出了一种不依赖外部资源的无指导评价对象自动识别方法。该方法首先综合使用词形模板和词性模板,采用模糊匹配方法和剪枝法抽取候选评价对象。然后,从候选对象集中,采用双向Bootstrapping方法识别出产品评价对象。最后,通过采用K均值聚类方法对产品评价对象进行聚类,实现从评价对象中自动抽取产品名称和产品属性。实验结果表明,该方法对产品评价对象识别的F值达到58.5%,产品名称识别的F值达到69.48%。
     

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。     

基于双窗口TextRank关键句提取的文本情感分析

在传统基于关键词属性、情感属性和位置属性提取关键句的文本情感倾向性研究的基础上,提出一种融合全局特征和自身特征双窗口的加权TextRank关键句提取算法(WTTW算法),使用soft＿voting对提取的关键句进行情感倾向性分析的方法。从全局特征出发通过关键词特征、位置特征、句子之间的相似度加权求和构建窗口为2的TextRank图模型,即将整个文本作为一个单元,设置长度为2的滑动窗口,从第一句至最后一句顺序进行滑动窗口建立图模型,迭代得到各句子的得分;再根据句子情感特征和标点特征对句子得分进行调整,得到关键句;使用soft＿voting对提取的关键句进行情感倾向性分析。在四个不同领域进行实验,实验结果表明,该方法在各种评价指标下均显著优于baseline,具有高效性。     

SENTIMENT ASSESSMENT OF TEXT BY ANALYZING LINGUISTIC FEATURES AND CONTEXTUAL VALENCE ASSIGNMENT

Text is not only an important medium to describe facts and events, but also to effectively communicate information about the writer's positive or negative sentiment underlying an opinion, or to express an affective or emotional state, such as happiness, fearfulness, surpriseness, and so on. We consider sentiment assessment and emotion sensing from text as two different problems, whereby sentiment assessment is the task that we want to solve first. Thus, this article presents an approach to sentiment assessment, i.e., the recognition of negative or positive valence of a sentence. For the purpose of sentiment recognition from text, we perform semantic dependency analysis on the semantic verb frames of each sentence, and then apply a set of rules to each dependency relation to calculate the contextual valence of the whole sentence. By employing a domain-independent, rule-based approach our system is able to automatically identify sentence-level sentiment. A linguistic tool called “SenseNet” has been developed to recognize sentiments in text, and to visualize the detected sentiments. We conducted several experiments with a variety of datasets containing data from different domains. The obtained results indicate significant performance gains over existing state-of-the-art approaches.     

Sentimental causal rule discovery from Twitter

Social media, especially Twitter is now one of the most popular platforms where people can freely express their opinion. However, it is difficult to extract important summary information from many millions of tweets sent every hour. In this work we propose a new concept, sentimental causal rules, and techniques for extracting sentimental causal rules from textual data sources such as Twitter which combine sentiment analysis and causal rule discovery. Sentiment analysis refers to the task of extracting public sentiment from textual data. The value in sentiment analysis lies in its ability to reflect popularly voiced perceptions that are stated in natural language. Causal rules on the other hand indicate associations between different concepts in a context where one (or several concepts) cause(s) the other(s). We believe that sentimental causal rules are an effective summarization mechanism that combine causal relations among different aspects extracted from textual data as well as the sentiment embedded in these causal relationships. In order to show the effectiveness of sentimental causal rules, we have conducted experiments on Twitter data collected on the Kurdish political issue in Turkey which has been an ongoing heated public debate for many years. Our experiments on Twitter data show that sentimental causal rule discovery is an effective method to summarize information about important aspects of an issue in Twitter which may further be used by politicians for better policy making.     

基于五元模型的中文句子情感倾向性判断

针对中文句子情感倾向性判断问题,提出一种五元表示模型,给出句子级文本情感倾向性判断的定义及其主要任务,通过标注词性、制定句子情感倾向性判断规则,对具有代表性的特定句型进行分析。实验结果表明,与常用的支持向量机方法相比,该方法能够使句子情感倾向性判断更全面客观。     

Discovering public sentiment in social media for predicting stock movement of publicly listed companies

The popularity of many social media sites has prompted both academic and practical research on the possibility of mining social media data for the analysis of public sentiment. Studies have suggested that public emotions shown through Twitter could be well correlated with the Dow Jones Industrial Average. However, it remains unclear how public sentiment, as reflected on social media, can be used to predict stock price movement of a particular publicly-listed company. In this study, we attempt to fill this research void by proposing a technique, called SMeDA-SA, to mine Twitter data for sentiment analysis and then predict the stock movement of specific listed companies. For the purpose of experimentation, we collected 200 million tweets that mentioned one or more of 30 companies that were listed in NASDAQ or the New York Stock Exchange. SMeDA-SA performs its task by first extracting ambiguous textual messages from these tweets to create a list of words that reflects public sentiment. SMeDA-SA then made use of a data mining algorithm to expand the word list by adding emotional phrases so as to better classify sentiments in the tweets. With SMeDA-SA, we discover that the stock movement of many companies can be predicted rather accurately with an average accuracy over 70%. This paper describes how SMeDA-SA can be used to mine social media date for sentiments. It also presents the key implications of our study.     

维吾尔文情感语料库的构建与分析

针对维吾尔文情感语料库标注体系不规范、语料库规模小、没有合适的标注平台等问题,分析英文和中文比较著名情感语料库的优点,结合维吾尔语文本的特点,建立维吾尔文情感语料标注规范,利用Python语言构建集数据采集与标注为一体的情感标注平台,最后构建在舆情分析和舆情监控中可以应用的维吾尔文情感语料库。实验结果表明,该标注规范具有可扩展性和实用性,标注平台可以有效地减轻标注人员的工作量,提高情感语料库的质量,情感语料库可以用于舆情分析任务。      

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。
     

基于联合学习的问答情感分类方法

面向问答型评论的情感分类在情感分析领域是一项新颖且极具挑战性的研究任务。由于问答型评论情感分类标注数据非常匮乏,基于监督学习的情感分类方法的性能有一定限制。为了解决上述困境,该文提出了一种基于联合学习的问答情感分类方法。该方法通过大量自然标注普通评论辅助问答情感分类任务,将问答情感分类作为主任务,将普通评论情感分类作为辅助任务。具体而言,首先通过主任务模型单独学习问答型评论的情感信息;其次,使用问答型评论和普通评论共同训练辅助任务模型,以获取问答型评论的辅助情感信息;最后通过联合学习同时学习和更新主任务模型及辅助任务模型的参数。实验结果表明,基于联合学习的问答情感分类方法能较好融合问答型评论和普通评论的情感信息,大幅提升问答情感分类任务的性能。     

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。     

Understand Students Feedback Using Bi-Integrated CRF Model Based Target Extraction

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.     

强语义模糊性词语的情感分析

语义的模糊性给词语的情感分析带来了挑战。有些情感词语不仅使用频率高,而且语义模糊性强。如何消除语义模糊性成为词语情感分析中亟待解决的问题。该文提出了一种规则和统计相结合的框架来分析具有强语义模糊性词语的情感倾向。该框架根据词语的相邻信息获取有效的特征,利用粗糙集的属性约简方法生成决策规则,对于规则无法识别的情况,再利用贝叶斯分类器消除语义模糊性。该文以强语义模糊性词语“好”为例,对提出的框架在多个语料上进行实验,结果表明该框架可以有效消除“好”的语义模糊性以改进情感分析的效果。