一种基于词序的社会情感演变分析模型

提出了一种基于词序的社会情感演变分析模型(BTMESE),模型通过引入文档中词与词之间的前后关联性,以期有效地揭示时间、文本、情感三种信息之间的潜在联系,进而追踪社会情感演变趋势,进一步提高情感分析的准确率。该模型可应用于情感预测、时间预测等领域。通过在真实世界的数据集上进行验证,结果证明该模型简单有效,能够较好地进行社会情感分析。     

一种基于概率主题模型的命名实体链接方法

命名实体链接(named entity linking,简称NEL)是把文档中给定的命名实体链接到知识库中一个无歧义实体的过程,包括同义实体的合并、歧义实体的消歧等.该技术可以提升在线推荐系统、互联网搜索引擎等实际应用的信息过滤能力.然而,实体数量的激增给实体消歧等带来了巨大挑战,使得当前的命名实体链接技术越来越难以满足人们对链接准确率的要求.考虑到文档中的词和实体往往具有不同的语义主题(如“苹果”既能表示水果又可以是某电子品牌),而同一文档中的词与实体应当具有相似的主题,因此提出在语义层面对文档进行建模和实体消歧的思想.基于此设计一种完整的、基于概率主题模型的命名实体链接方法.首先,利用维基百科(Wikipedia)构建知识库;然后,利用概率主题模型将词和命名实体映射到同一个主题空间,并根据实体在主题空间中的位置向量,把给定文本中的命名实体链接到知识库中一个无歧义的命名实体;最后,在真实的数据集上进行大量实验,并与标准方法进行对比.实验结果表明:所提出的框架能够较好地解决了实体歧义问题,取得了更高的实体链接准确度.