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1.
文本情感分析   总被引:37,自引:1,他引:36       下载免费PDF全文
赵妍妍  秦 兵  刘 挺 《软件学报》2010,21(8):1834-1848
对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为3项主要任务,即情感信息抽取、情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析.  相似文献
2.
情感分析研究综述   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
周立柱  贺宇凯  王建勇 《计算机应用》2008,28(11):2725-2728
由于Web文本迅速增多,对这些文本,特别是用户主动发布的评论数据进行挖掘和分析,识别出其情感趋向及演化规律,可以更好地理解用户的消费习惯,分析热点舆情,给企业、政府等机构提供重要的决策依据。首先对情感分析的研究对象和目标进行了定义和说明,并给出基本的研究思路。然后,在主观性句子识别任务上,详细回顾和分析了主要的处理方法;在观点分类的特征抽取上,重点介绍和讨论了两类主流的处理思路--基于情感词和基于频繁模式挖掘。接着简要介绍了其他一些相关的情感分析问题。最后总结了情感分析的现有成就和不足,以及面临的挑战,并对其发展前景进行了展望。  相似文献
3.
挖掘中文网络客户评论的产品特征及情感倾向*   总被引:7,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
为探索中文客户评论中的产品特征及相关情感倾向的挖掘,以帮助生产商和服务商改进产品、改善服务,提高竞争力,提出采用基于Apriori算法的非监督型产品特征挖掘算法,结合监督型情感分析技术,实现对于评论中产品特征及其情感倾向的综合信息挖掘;并根据用户的关注权重将产品特征和情感倾向进行排列。采用几种从互联网下载的真实产品评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法的有效性。  相似文献
4.
基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取   总被引:5,自引:0,他引:5  
随着Web2.0时代的兴起,与微博相关的研究得到了学术界和工业界的广泛关注.该文使用新浪API获取数据,针对中文微博消息展开了情感分析方面的研究.我们对于三种情感分析的方法进行了深入研究,包括表情符号的规则方法、情感词典的规则方法、基于SVM的层次结构的多策略方法,实验表明基于SVM的层次结构多策略方法效果最好.其次,针对层次结构的多策略方法的特征选择进行了详细分析,包括主题无关、主题相关的特征.实验表明使用主题无关的特征时获得的准确率为66.467%.引入主题相关的特征后,准确率提升至67.283%.  相似文献
5.
使用机器学习方法进行新闻的情感自动分类   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文主要研究机器学习方法在新闻文本的情感分类中的应用,判断其是正面还是负面。我们利用朴素贝叶斯和最大熵方法进行新闻及评论语料的情感分类研究。实验表明,机器学习方法在基于情感的文本分类中也能取得不错的分类性能,最高准确率能达到90%。同时我们也发现,对于基于情感的文本分类,选择具有语义倾向的词汇作为特征项、对否定词正确处理和采用二值作为特征项权重能提高分类的准确率。总之,基于情感的文本分类是一个更具挑战性的工作。  相似文献
6.
汉语词语情感倾向自动判断研究   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
张靖  金浩 《计算机工程》2010,36(23):194-196
汉语词语情感倾向自动判断避免了个人判断的影响,并提高了主观性词典创建效率。 讨论和分析汉语词语情感倾向判断技术,使用情感特征集合进行倾向性描述,建立基于二元语法依赖关系的情感倾向互信息特征模型。采用机器学习方式得到分类器,对词语的情感倾向进行自动判别,并进行比较和优化,性能得以提高,最好的SVM准确率达到95.47%,F值达到93.90%。采用特征集合描述情感倾向性,在建立的互信息特征模型上,使用机器学习方法自动判断词语情感倾向是有效的。  相似文献
7.
文本情感倾向分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
近年来,文本情感倾向研究受到研究界和企业界越来越多的关注,成为了自然语言处理、信息检索、数据挖掘等领域的研究热点之一。随着研究的不断深入,大量情感倾向分析的新方法、新问题也不断涌现。该文重点对文本情感倾向研究的前沿进展进行概括和分析。首先,结合近年来的研究成果,对文本情感倾向分析的两类主要问题进行了定义,并归纳了不同的倾向性表示方法。接下来,对倾向性分类、倾向性信息抽取、语料库与评测以及倾向性分析应用等方面的研究现状进行介绍。最后,总结了情感倾向性分析技术并对未来的发展进行了展望。由于国内对于文本情感倾向分析的研究起步较早,在一些问题的研究上处于国际前沿水平,已经发表了许多高水平论文,该文也将对此加以介绍。  相似文献
8.
面向话题的新闻评论的情感特征选取   总被引:2,自引:1,他引:1  
情感特征的提取是进行文本情感分析的一个非常重要的步骤,也是影响其结果好坏的主要因素。在该文中,作者提出一种新的特征提取方法来解决新闻评论的情感分析问题。在该方法中,首先根据评论和新闻的对比分析获得候选情感特征,然后经过相关的扩充和验证操作得到通用的情感特征,并将其用于新闻评论的情感分析。对新闻进行话题划分后进行更细粒度的情感分析:根据新闻话题信息,设计相应的话题相关的特征对比和验证过程,选取出面向话题的情感特征,最后用面向话题的情感特征对相应话题进行情感分析。实验证明,这种情感特征提取方法,对于新闻评论这种语句短、评论对象相对分散的评论,情感分析效果有较大的改进。  相似文献
9.
中文博客主题情感句自动抽取研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
博客作为一种大众化的信息及文化载体被越来越多的人所接受,博客信息的情感分析也逐渐成为了信息挖掘领域的热点。目前,在研究情感分析时,多是通过计算词汇的倾向性来完成的。由于并不是所有的带有情感色彩的词汇都是主题相关的,因此,以词为粒度的情感分析存在一定的缺陷。为了解决这一问题,试图从句子层面进行分析,主要研究了与之相关的主题情感句的自动提取问题。为了有效地提取主题相关情感句,设计了一个新颖的基于二元切分的提取算法来获取主题词,然后利用TFIDF算法获取更多的次要主题词,并利用这些主题词重组了那些包含主题词的原始句。因此,如果主题情感句存在的话,那么它一定在这些重组的主题句集合中,只要对该重组句集合进行分析、提取,便能得到主题情感句。最后,利用CRFs将主题句提取问题有效转化为了中文chunking问题,并在抽取实验中取得了很好的结果。  相似文献
10.
基于浅层句法特征的评价对象抽取研究   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
徐冰  赵铁军  王山雨  郑德权 《自动化学报》2011,37(10):1241-1247
随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注. 句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值. 评论句中的评价对象抽取是句子级情感分析要研究的关键问题之一. 为了提高评价对象抽取的性能,本文提出在系统模型的训练过程中引入浅层句法信息和启发式位置信息,同时在不增加领域词典的情况下, 有效提高系统的精确率.实验结果表明,将本文提出的特征引入到条件随机域模型和对比模型后,系统的各项指标均有所提高, 并且条件随机域模型的结果优于对比模型.同时,将条件随机域模型的结果与2008年国内中文评测的最大值比较,其F值超过最大值 5%.  相似文献
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