基于树核的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别是篇章结构分析中最具有挑战性的任务之一.传统的方法注重篇章中的概念和意义特征,导致系统的性能不高.系统地探索了篇章中的浅层语义信息和以态度韵为导向的句子级情感等平面特征的有效性,同时提出了一种简单而有效的树核方法,最后采用复合核方法加以集成.在Penn Discourse Treebank(PDTB) 2.0语料库上的实验结果表明,引入浅层语义和情感等信息后,准确率得到显著提升.     

基于树核函数的中文语义角色分类研究

该文探索了基于树核函数的中文语义角色分类,重点研究如何获取有效的结构化信息特征。在最小句法树结构的基础上,根据语义角色分类的特点,进一步定义了三种不同的句法结构,并使用复合核将基于树核和基于特征的方法结合。在中文PropBank语料上的结果表明,基于树核函数的方法在中文语义角色分类任务中能够取得较好的结果,精确率达到91.79%。同时,与基于特征方法的结合,基于树核函数的方法能够进一步提高前者性能,精确率达到94.28%,优于同类系统。     

中文语义角色标注的树核空间研究

使用基于树核函数的方法来进行语义角色标注,有效的树核空间的设计是影响系统性能的关键。探索树核空间在中文语义角色标注上的应用,考虑到同一谓词的各论元间的相互影响,提出多论元-谓词特征(AAPF)空间,并在此基础上提出了三种受平面特征启发的树核空间设计方法。基于中文PropBank语料的实验表明,加入一些重要平面特征信息的树核空间,性能有了明显的提高,分类精确率由90.96%提高到92.54%。最后使用复合核将特征启发的树核与特征向量结合起来,精确率达到95.21%,性能高于同类系统。     

基于混合核方法的上下位语义抽取

上下位语义抽取对于知识库构建、信息检索、智能语音以及其他语义应用都具有重要意义。如何有效地描述语义对象的上下文相似度是语义抽取的关键。文本核方法能在更高的维度上比较文本的语义相似性,显示出良好的应用前景。但是,目前常用的文本的语法解析树核以及文本序列核对子句长度较为敏感。提出一种新的混合文本核方法,在利用文本中词法和语法信息改进现有的解析树核和文本串核的基础上,对于句子长度具有自适应性。实验显示与已有核方法相比较,该方法取得了较好的效果,显著地提高了上下文语义抽取的准确率和召回率。     

多注意力层次神经网络文本情感分析

在文本情感分析研究中,一条评论分别包含了篇章级、句子级和词语级等不同粒度的语义信息,而不同的词和句子在情感分类中所起的作用也是不同的,直接使用整条评论进行建模的情感分析方法则过于粗糙,同时也忽略了表达情感的用户信息和被评价的产品信息。针对该问题,提出一种基于多注意力机制的层次神经网络模型。该模型分别从词语级别、句子级别和篇章级别获取语义信息,并分别在句子级和篇章级引入基于用户和商品的注意力机制来计算不同句子和词的重要性。最后通过三个公开数据集进行测试验证,实验结果表明,基于多注意力层次神经网络的文本情感分析方法较其他模型性能有显著的提升。     

结合语法信息的BG-CNN用于方面级情感分类

方面级别的情感分析(ABSA)旨在确定句子中特定目标的情感倾向.大部分现有方法仅使用语义层面信息,不能很好地利用不同方面词的意见术语来达到精确的情感分类,且模型不具有可解释性.语法层面信息中词性信息和以特定方面术语为根节点的句法结构依存树可以用于捕获句子中特定方面的意见术语.提出了结合词性信息且具有模型可解释性的BG-...     

一种基于自注意力的句子情感分类方法

注意力机制近年来在多个自然语言任务中得到广泛应用,但在句子级别的情感分类任务中仍缺乏相应的研究。文中利用自注意力在学习句子中重要局部特征方面的优势,结合长短期记忆网络(Long Short-Term Model,LSTM),提出了一种基于注意力机制的神经网络模型(Attentional LSTM,AttLSTM),并将其应用于句子的情感分类。AttLSTM首先通过LSTM学习句子中词的上文信息;接着利用自注意力函数从句子中学习词的位置信息,并构造相应的位置权重向量矩阵;然后通过加权平均得到句子的最终语义表示;最后利用多层感知器进行分类和输出。实验结果表明,AttLSTM在公开的二元情感分类语料库Movie Reviews(MR),Stanford Sentiment Treebank(SSTb2)和Internet Movie Database(IMDB)上的准确率最高,分别为82.8%,88.3%和91.3%;在多元情感分类语料库SSTb5上取得50.6%的准确率。     

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。     

网页在线评论情感倾向的直觉模糊分类

网页在线评论的情感分类关系到个人决策、企业管理甚至社会安全。提出了一种基于直觉模糊推理的情感分类方法,通过样本库的学习将特征在分类时的不确定性分别用隶属度、非隶属度、犹豫度定量地描述,同时定量地考虑程度副词、转折词、否定词对表达情感的作用,然后通过对特征的直觉模糊信息的集结,按词组、句子、文本三个级别依次合其情感倾向,得到文本的情感倾向。在对公开语料库的比较实验中证明了该方法的正确性和分类性能。     

基于句法结构树和混合注意力网络的方面级情感分类

在目前方面级别情感分类的研究方法中,大部分是基于循环神经网络或单层注意力机制等方法,忽略了位置信息对于特定方面词情感极性的影响,并且此类方法编码语句和方面词时直接采用了拼接或者相乘的方式,导致处理长句子时可能会丢失信息以及无法捕获深层次情感特征。为了解决上述问题,该文提出了基于句法结构树和混合注意力网络的模型,其基本思想是将基于句法结构树构建的位置向量作为辅助信息,并提出混合注意力网络模型来提取句子在给定方面词下的情感极性。所以该文设计了浅层和深层网络,并分别构建位置注意力机制和交互型多头注意力机制获取句子中和方面词相关的语义信息。实验结果表明：大多数情况下,该模型在SemEval 2014公开数据集中的Restaurant和Laptop以及ACL14 Twitter上的表现优于相关基线模型,可以有效地识别不同方面的情感极性。