基于用户与产品信息和图卷积网络的情感分类研究

在评论情感分析的研究中,和评论相关的用户与产品信息对于提高情感分类的准确率有很大的帮助。为了能够有效地利用产品和用户信息,并构建产品和用户信息与评论之间的关联,该文提出一种基于图网络的模型,将产品与用户信息和评论之间的关系构建为一个图,并基于图卷积网络模型学习产品与用户信息对评论的影响,从而提升评论情感分类的准确率。在Yelp2013数据集上进行实验,实验结果表明,该模型能有效地提高评论的情感分类准确率。     

基于改进LDA主题模型的产品特征抽取

针对LDA主题模型用于产品特征抽取中存在的问题,提出将句法分析和主题模型相结合的SA-LDA方法。首先基于句法分析对产品所在类别下的所有产品评论进行分析抽取显式特征,并聚类产生特征集和观点集,据此构建语料库。接着对待分析产品的每条评论,提取主观句并利用改进LDA模型对其主题进行学习,根据语料库构建must-link和cannot-link约束条件,在主题更新时对其进行约束和引导,每个主题对应一个特征类。实验表明,本文方法对显式特征和隐式特征都具有很好的实验效果,且相比传统的方法和其他改进方法在保证召回率的同时对准确率也有一定程度的提高。      

面向方面记忆网络的IT产品细粒度情感分析

以用户情感需求为导向进行产品的设计和营销定位已成为研究热点，细粒度的情感挖掘可进一步提高评论分析的效率。提出一种面向方面深度记忆网络模型进行细粒度情感分析。对京东等IT产品评论数据进行爬取，应用依存句法分析方法抽取评论中的方面词，采用基于self-attention机制的深度记忆网络模型实现基于方面的细粒度情感分类。实验结果表明，面向方面深度记忆网络模型在英文数据集上的准确率相比一些经典模型有所提升，同时在京东等40?000条IT的用户评价数据进行情感倾向分析也具有良好的效果。     

半监督自训练的方面提取

方面提取是观点挖掘和情感分析任务中的关键一步,随着社交网络的发展,用户越来越倾向于根据评论信息来帮助进行决策,并且用户也更加关注评论的细粒度的信息,因此,从海量的网络评论数据中快速挖掘方面信息对于用户快速决策具有重要意义。大部分基于主题模型和聚类的方法在方面提取的一致性上效果并不好,传统的监督学习的方法效果虽然表现很好,但是需要大量的标注文本作为训练数据,标注文本需要消耗大量的人力成本。基于以上问题,本文提出一种基于半监督自训练的方面提取方法,充分利用现存的大量未标签的数据价值,在未标签数据集上通过词向量模型寻找方面种子词的相似词,对每个方面建立与数据集最相关的方面表示词集合,本文方法避免了大量的文本标注,充分利用未标签数据的价值,并且本文方法在中文和英文数据集上都表现出了理想的效果。     

成本约束下自适应众包标注的用户观点抽取

用户评论包含了丰富的用户观点信息，对潜在的顾客和商家具有重要的参考价值。观点目标和观点词作为用户评论中的核心对象，它们的自动抽取是用户评论智能化应用的一项核心工作。目前主要采用有监督的抽取方法解决该问题，这些方法依赖于利用高质量的标注样本进行模型训练，而传统人工标注样本的方法不仅耗时费力，且标注成本高。众包计算为构建高质量训练样本集提供了一种有效途径，然而，众包工作者由于知识背景等因素使得标注结果的质量参差不齐。为了在有限的成本下获取高质量的标注样本，提出一种基于工作者专业水平评估的自适应众包标注方法，构建可靠的观点目标-观点词数据集。首先，通过小成本挖掘出高专业水平的工作者；然后，设计一种基于工作者可靠性的任务分发机制；最后，利用观点目标和观点词间的依赖关系设计了一种有效的标注结果融合算法，通过整合不同工作者的标注结果生成最终可靠的结果。在真实数据集上进行了一系列实验表明，与GLAD模型和多数投票（MV）算法方法相比，所提方法能够在成本预算较小的情况下将构建出的高质量观点目标-观点词数据集的可靠性提高10%左右。     

面向电影评论的标签方面情感联合模型

随着互联网的蓬勃发展,越来越多的人喜欢在微博和论坛上对商品进行评论,致使网络上存在着大量评论数据。为了同时挖掘评论数据中所谈论的方面以及评论者对这个方面的观点,用于指导消费者的消费和生产厂家对商品的改进,面向电影评论数据提出了一个标签方面情感联合模型。该模型可以同时挖掘出电影评论数据中所评论的方面以及对这个方面的情感,并且假设情感分布依赖于方面分布,词是采样的最小单位。通过将传统基于词典的方法和模型联合使用,在COAE2016任务2的电影评论数据集上进行测试,实验结果表明,此方法取得了较好的结果。     

考虑观点多样性的评论选择问题

在线用户评论向消费者提供了丰富的商品信息,帮助他们挑选从日常用品到娱乐活动相关的商品.然而,评论的数量之大让用户难以对商品有一个清晰的认识.现有解决电子商务网站中评论信息过载问题的方法包括评估评论质量以及总结评论观点等.但是,基于评论质量排序的方法可能信息冗余,而评论总结方法忽视上下文导致易读性较差.因此,需要实现有效的评论选择方法.设计了基于字典和规则以及基于主题模型LDA的观点获取算法来形式化地表示每条评论;提出一种基于贪心算法的评论选择方法,实现从商品评论集中选择一组高质量的评论,并最大化评论集的商品属性覆盖度和评论观点多样性.最后在真实数据集上对算法进行实验来验证该算法,实验结果表明了该算法的有效性.     

在线商品评论有用性影响因素研究

网络商务发展中产生了大量无效甚至恶意的在线评论,给消费者阅读和参考带来一定负面影响。针对上述问题,提出了一种基于多元线性回归算法的在线评论有用性预测方法。该方法综合考虑了评论文本属性、评论者属性和店铺属性这三个影响因素,并构建一个预测在线评论有用性模型——RRS-L模型。在实际数据集上的实验表明：该模型具有较高的查准率与召回率,能有效过滤无用评论。     

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。     

基于评论细粒度观点的跨域推荐模型

现有大多数跨域推荐（cross-domain recommendation,CDR）方法只是简单利用评分数据，对评论信息的挖掘不足。评论信息中往往包含用户的多个观点，如何充分利用评论信息中的细粒度观点挖掘其潜在价值以更好地解决跨域推荐冷启动和数据稀疏问题，成为当下跨域推荐的研究重点与难点。因此，设计了一种基于评论细粒度观点的跨域推荐模型（cross-domain recommendation model based on fine-grained opinion from review,FGOR-CDRM）。该模型主要由评论细粒度观点提取、辅助评论增强、跨域相关性学习三个模块组成。将文本卷积神经网络（text convolutional neural network,TextCNN）与门控机制结合，通过设置两个全局细粒度观点矩阵指导查询，有效提取评论信息的细粒度观点；在文本卷积之上增加一层卷积，利用相似非重叠用户的评论构建辅助文档，在增加训练数据多样性的同时有效缓解了数据稀疏；学习跨域细粒度观点之间的相关性，利用静态细粒度观点构建相关矩阵并进行语义匹配，实现目标域冷启动用户对项目的评分...     

基于朴素贝叶斯与潜在狄利克雷分布相结合的情感分析

针对情感分析需要大量人工标注语料的难点,提出了一种面向无指导情感分析的层次性生成模型。该模型将朴素贝叶斯(NB)模型和潜在狄利克雷分布(LDA)相结合,仅仅需要合适的情感词典,不需要篇章级别和句子级别的标注信息即可同时对网络评论的篇章级别和句子级别的情感倾向进行分析。该模型假设每个句子而不是每个单词拥有一个潜在的情感变量;然后,该情感变量再以朴素贝叶斯的方式生成一系列独立的特征。在该模型中,朴素贝叶斯假设的引入使得该模型可以结合自然语言处理(NLP)相关的技术,例如依存分析、句法分析等,用以提高无指导情感分析的性能。在两个情感语料数据集上的实验结果显示,该模型能够自动推导出篇章级别和句子级别的情感极性,该模型的正确率显著优于其他无指导的方法,甚至接近部分半指导或有指导的研究方法。     

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。     

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。     

融合语义与语法信息的中文评价对象提取

鉴于常规的序列化标注方法提取中文评价对象准确率低,存在忽略中文语义与语法信息的缺陷,提出了融合语义与语法信息的中文评价对象提取模型。该模型在原始字向量的基础上通过优化字符含义策略强化语义特征,弥补忽略的字符与词语的内部信息;并通过词性序列标注,对句子的词性信息进行表征,深化输入的语法特征。网络训练使用双向长短期记忆网络并用条件随机场克服标注标签的偏差,提高了提取准确率。该模型在BDCI2017数据集上进行验证,与未融入语义和语法的提取模型相比,中文主题词与情感词提取准确率分别提高了2.1%与1.68%,联合提取的准确率为77.16%,具备良好的中文评价对象提取效果。     

面向在线顾客点评的属性依赖情感知识学习

该文研究属性依赖情感知识学习。首先提出了一个新颖的话题模型,属性观点联合模型(Joint Aspect/Opinion model, JAO),来同时抽取评论实体属性及属性相关观点词信息。在此基础上,对于各个属性,构造属性依赖的词关系图,并在该图上应用马尔科夫随机行走过程来计算观点词到少量褒、贬种子词的游走时间(Hitting Time),进而估计这些词的属性依赖的情感极性分值。在餐馆点评数据上的实验表明所提出的方法能有效抽取属性相关观点词,同时有效估计其属性依赖的情感极性分值。     

基于CTM模型的观点挖掘和可视化

如何从海量文本中自动提取有价值的观点信息已成为重要的技术挑战,当下的观点挖掘方法大多数是在假设主题相互独立的前提下进行的,但实际上主题与主题之间有着复杂的内在联系。为解决以上问题,在CTM模型的基础上提出了基于主题情感混合的主题相关模型,在考虑到主题相关性的同时,还分析了对应主题下的观点特征以及潜藏的情感倾向,更为精确地获取了文档主题的情感极性,仿真实验验证了本模型的有效性,并使用R语言进行了可视化实验分析。     

基于情感分析和影响力评估的突发事件情感图谱

针对突发事件中负面网络舆情传播的问题,提出了一种基于情感分析和影响力评估的突发事件情感图谱研究方法。提出了一种基于多头自注意力机制和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的情感分析模型来计算网站用户的情感倾向,并提出了一种融合加权度与K-shell值的节点影响力评估算法来评估用户的影响力,从而综合构建突发事件的情感图谱,有效提高了情感图谱的准确性和科学性。以“7.7安顺公交车坠湖事件”为例,将突发事件的生命周期划分为爆发期、蔓延期、成熟期和衰退期四个阶段,分别生成情感图谱进行可视化分析。实验结果表明,在酒店评论数据集上,所提出的情感分析模型的F1值在积极和消极方面比文本循环神经网络（Text-RNN）模型分别提升了9.92个百分点和2.5个百分点;在Karate网络上,所提影响力评估算法的区分度和准确性比K-shell算法分别提升了46.89个百分点和29.05个百分点。构建基于社交网络的情感图谱有助于相关部门发现意见领袖及其情感倾向,从而把握网络舆情的发展趋势,并降低消极情感对社会造成的影响。     

基于语义和句法依存特征的评论对象抽取研究

评论对象抽取是情感分析的重要研究内容。基于语义词典,从评论对象的类别视角出发,运用语义相似度和相关度计算方法,该文提出用于评价对象抽取的七种新的语义特征。评价对象和评价词之间通常存在句法依存关系,并且评价词往往带有情感倾向,将句法依存分析和评价词识别结合,提出句法情感依存特征抽取方法,忽略无情感词和微情感词的句法依存关系,提高评价对象抽取的准确率。使用条件随机场模型,在SEMEVAL比赛的三个领域数据集上进行实验,新的语义特征和句法情感依存特征组合的F₁分数比SEMEVAL比赛限制性系统最好成绩平均高3.78％,比非限制性系统最好成绩平均高2％,证明了所提特征的有效性。     

Enriched Latent Dirichlet Allocation for Sentiment Analysis

One of the main benefits of unsupervised learning is that there is no need for labelled data. As a method of this category, latent Dirichlet allocation (LDA) estimates the semantic relations between the words of the text effectively and can play an important role in solving various issues, including emotional analysis in combination with other parameters. In this study, three novel topic models called date sentiment LDA (DSLDA), author–date sentiment LDA (ADSLDA), and pack–author–date sentiment LDA (PADSLDA) are proposed. The proposed models extend LDA through some extra parameters such as date, author, helpfulness, sentiment, and subtopic. The proposed models use helpfulness in the Gibbs sampling algorithm. Helpfulness is a part of readers who found the review helpful. The proposed models divide the words into two categories: the words more affected by the distribution of subtopic and the words more affected by the main topic. In this study, a new concept called pack is introduced, and a new model called PADSLDA is proposed for sentiment analysis at pack level. The proposed models outperformed the baseline models because according to evaluations results, the extra parameters can appropriately affect the generating process of words in a review. Sentiment analysis at the document level, perplexity, and topic coherence are the main parameters used in the evaluations.     

基于依存树增强的注意力模型的方面级情感分析

近年来的方面级情感分析研究尝试利用注意力机制与基于依存树的图卷积模型对上下文词和方面之间的依赖关系进行建模,然而,基于注意力机制的模型具有容易引入噪声信息的缺点,基于依存树的图模型则具有高度依赖于依存树解析质量、鲁棒性较差的缺点。为解决以上问题,探索一种将注意力机制与语法知识相结合的新方法,利用依存树和位置信息分别对注意力机制进行监督,设计并提出了一种用于方面级情感分析的依存树增强的注意力模型,能够更合理地利用语义和句法信息的同时减轻对依存树的依赖程度。在三个基准数据集上进行的实验验证了所提方法的有效性和可解释性。