基于语境歧义词的句子情感倾向性分析

该文从情感的角度研究语境歧义词的搭配,这种搭配对文本情感倾向性分析方面具有实际重要的意义。首先使用关联规则挖掘的方法确定语境歧义词候选搭配集,然后通过PMI过滤后判断每对搭配词是否具有情感倾向性,最终构建语境歧义词搭配词典。采用语义分析的方法,在构建的语境歧义词搭配词典基础上对句子进行情感倾向性分析。通过在COAE2008语料集和情感语料库上进行实验,证明了在判断句子情感倾向性时考虑到语境歧义词的重要性,其对句子进行情感倾向性判断的正确率有很大的影响。     

基于词向量与句法树的中文句子情感分析

随着互联网的快速发展,网络中充斥着海量主观性文本,如何对这些主观性语句进行情感倾向性判断是文本情感分析的关键。本文提出一种基于词向量和句法树的中文句子情感分析方法。针对目前大量网络新词的使用所带来的问题,以已有标注的情感词典为基础,采用词向量的方法判断词语之间的语义相似度,从而得到未知词语的情感极性。针对情感极性转移现象,定义相应的情感判断规则。在此基础上,利用句子的句法树结构,对句子进行情感倾向性分析。实验证明,该方法在一定程度上解决了网络新词的问题,有效提高了句子情感分析的准确率和召回率,且具有领域适用性。     

一种扩展式CRFs的短语情感倾向性分析方法研究

短语情感倾向性分析是文本情感分析的重要研究内容。该文将短语情感倾向性分析问题视作序列标注问题,利用条件随机场模型实现短语的情感倾向性判断。条件随机场模型是利用序列特征处理序列标注问题的经典方法,然而现有条件随机场模型无法将词语的情感倾向性分析与短语的情感倾向性分析相结合,从而造成准确率不高。因此,该文提出一种扩展式条件随机场模型YACRFs。该模型在链式条件随机场模型的基础上进行扩充,将词语情感倾向性分析与短语情感倾向性分析有效地结合起来,引入了情感词汇、短语规则模板以及词性等特征。与传统的规则方法和统计分类方法进行对比实验,该文提出方法取得了最高准确率81.07%。进一步地,在应用于句子情感倾向性分析的实验中得到了94.30%的准确率。实验结果表明,该文所提出的YACRFs模型能够显著提高短语情感倾向性判断结果的准确率。     

一种情感词语义加权的句子倾向性识别方法

互联网上大量的主观评论性信息蕴含着巨大的商业价值,同时也促使了倾向性识别研究的兴起。句子倾向性识别是文本倾向性识别的基础,现有句子倾向性识别方法存在着识别效果不理想、模式抽取困难等问题。将情感词视为基因,在不同的语境下呈现出不同的性状,通过构建情感词语义倾向分析器,先确定情感词的静态显性,然后根据不同的语境确定情感词的动态显性,最后提出基于情感词语义加权的句子倾向性识别算法。实验结果显示,该方法提高了句子倾向性识别的判全率和判准率,是合理和有效的。     

网络文章中旬子倾向性判别的方法研究

文章主要提出了一种汉语句子倾向性判别的方法,以情感词的静态极性（褒贬性）为基础,通过对其上下文的分析,通过情感修饰词的修饰关系,计算其动态（修饰）极性,从而提高了句子倾向性识别的准确性。实验结果表明,通过该种方法能够较好地识别句子的倾向性是合理有效的。     

基于情感词汇本体的主观性句子倾向性计算

如何有效提取句子的主观信息,计算主观性句子倾向性,并对其情感进行细粒度分析,成为一个热门的研究话题。提出了一种基于情感本体的主观性句子倾向性分析方法,分析句子的上下文语义关系,建立规则集。依据情感词汇本体和规则集,提出连续三词词类组合(3-POS)模型识别主观性句子,最后计算主观性句子倾向性值。实验结果表明,该模型对主观性句子的倾向性进行识别和计算的准确率达到81.02%。     

Computation on orientation for subiective sentence based on sentiment words ontology

如何有效提取句子的主观信息,计算主观性句子倾向性,并对其情感进行细粒度分析,成为一个热门的研究话题.提出了一种基于情感本体的主观性句子倾向性分析方法,分析句子的上下文语义关系,建立规则集.依据情感词汇本体和规则集,提出连续三词词类组合(3-POS)模型识别主观性句子,最后计算主观性句子倾向性值.实验结果表明,该模型对主观性句子的倾向性进行识别和计算的准确率达到81.02％.     

基于Java实现网络舆情分析系统的研究与实现

通过对各大门户网站、论坛和贴吧的留言和评论的爬取,录入后台数据库。用户可根据主题、内容进行搜索查看。通过利用中科院分词算法进行实现对爬去下来的内容进行分词处理,分词处理后的结果利用自行研究出来的基于权值算法实现的中文情感分析进行评论的倾向性分析,通过对句子结构和主张词以及情感副词的判断来对评论的情感倾向性做出有效地判断,通过情感权值计算后可给出评论的倾向性以供用户查阅和进行其他相关工作。     

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。     

基于词性组合规则改进的中文句子极性判断方法

介绍基于词性组合规则改进的中文句子极性判断方法,提出一种基于半监督学习的中文句子极性判断框架。在传统的完全基于情感词典方法的基础上,结合词性组合规则这一重要特征对中文句子进行极性判断。首先,分析中文句子中情感短语、情感词语的词性组合规则。然后,将情感短语、情感词语的词性组合规则用于中文句子极性判断。根据词性组合规则集抽取评测句子中的候选情感短语、情感词语;而后,计算句子的情感信息总量和句子的情感值,根据句子的情感信息总量将句子分为主观句、客观句,根据句子的情感值将主观句子分为积极情感句、消极情感句、中立情感句。实验结果证明,该方法在主客观分类上F值较高,可以达到77.4%;在主观句情感分类上,可达到的F值为62.5%。相比较于已有方法,基于词性组合规则改进的中文句子极性判断方法的F值有了明显的提高。     

Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同，因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时，考虑到Title和上下文信息，提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT，实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度，考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响；根据加权TextRank算法思想，在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句；计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验，实验结果表明，该SKTT方法性能明显优于Baseline，具有高效性。     

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%。     

基于图的篇章内外特征相融合的评价句极性识别

评价句的极性识别是情感分析领域一个重要的研究任务. 它旨在将评价句的极性分为褒义、贬义或是中性三种类别. 一般而言, 评价句的极性识别可以看作一个文本分类任务. 然而, 判断一个评价句的极性不仅需要关注句子内部的特征, 而且还需要一些句子外部特征相配合, 尤其对于一些内部特征极性模糊的评价句而言. 因此, 在本文中, 我们提出了两种句子外部特征: 篇章内部特征和篇章外部特征, 并使用了基于图的算法来融合这两种特征. 在数码相机领域语料上的实验结果表明, 本文提出的方法不仅优于仅使用评价句内部特征的方法, 而且还优于前人有代表性的工作.     

基于同义词的词汇情感倾向判别方法

词汇的情感倾向直接影响短语、句子、段落、篇章等更高层次语言粒度的情感倾向。对于基准词选取问题,该文提出了基于类别区分能力与情感词词表相结合的方法。考虑到词汇与其同义词很大程度上具有相同的情感倾向,我们提出了基于同义词的词汇情感倾向判别方法,这种方法一定程度上避免了数据稀疏问题。实验结果表明,基于同义词的词汇情感倾向判别方法优于仅采用目标词与基准词的词汇情感倾向判别方法。     

Associating targets with SentiUnits: a step forward in sentiment analysis of Urdu text

This paper presents, a grammatically motivated, sentiment classification model, applied on a morphologically rich language: Urdu. The morphological complexity and flexibility in grammatical rules of this language require an improved or altogether different approach. We emphasize on the identification of the SentiUnits, rather than, the subjective words in the given text. SentiUnits are the sentiment carrier expressions, which reveal the inherent sentiments of the sentence for a specific target. The targets are the noun phrases for which an opinion is made. The system extracts SentiUnits and the target expressions through the shallow parsing based chunking. The dependency parsing algorithm creates associations between these extracted expressions. For our system, we develop sentiment-annotated lexicon of Urdu words. Each entry of the lexicon is marked with its orientation (positive or negative) and the intensity (force of orientation) score. For the evaluation of the system, two corpora of reviews, from the domains of movies and electronic appliances are collected. The results of the experimentation show that, we achieve the state of the art performance in the sentiment analysis of the Urdu text.     

基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析

汉语评论文的特点使得可以利用情感主题句表示其浅层篇章结构,该文由此提出一种基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析方法。该方法采用基于n元词语匹配的方法识别主题,通过对比与主题的语义相似度大小和进行主客观分类抽取出候选主题情感句,计算其中相似度最高的若干个句子的倾向性,将其平均值作为评论文的整体倾向性。基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析方法避免了进行完全篇章结构分析,排除了与主题无关的主观性信息,实验结果表明,该方法准确率较高,切实可行。     

基于维吾尔语情感词的句子情感分析

提出基于自动标注的维吾尔语情感词分析句子情感的方法。将8种情感类别作为情感类别集合。判断句子中是否含有转折性连词,若有则屏蔽含有转折性连词句子的前半部分,通过条件随机场模型自动标注句子中的情感词,依据标注的情感词,为句子的每种情感类别打分,得分最高的情感类型作为句子的候选情感。识别句中维语的否定成分,根据否定成分出现的奇偶次数对句子的候选情感修正,得到句子的最终情感类型。实验结果表明,在句子情感分析上该方法可取得较好的效果。     

基于层叠CRFs模型的句子褒贬度分析研究

本文研究句子的褒贬度分析问题。针对传统的基于分类的句子褒贬度分析方法不能考虑上下文信息的问题,以及基于单层模型的句子褒贬度分类方法中的由于标记冗余引起的分类精度不高问题,本文提出了基于层叠式CRFs模型的句子褒贬度分析方法。该方法利用多个CRFs模型从粗到细分步地判断句子的褒贬类别及其褒贬强度,其中层叠式框架可以考虑句子褒贬类别与褒贬强度类别之间的层级冗余关系,而CRFs模型可以利用上下文信息对于句子褒贬类别和强度的影响。该方法在有效识别句子褒贬度的同时,提高了句子褒贬强度判别的准确度。实验证明相对于传统分类方法和单层CRFs模型,本文的方法取得了良好的效果。     

基于混合语言信息的词语搭配倾向判别方法

具有较强褒贬倾向的词语搭配对于文本的情感分析具有重要的价值。该文提出了一种混合语言信息的词语搭配的倾向判别方法。该方法首先根据词语搭配六种模式的特点,确定出各模式的概率潜在语义模型,然后利用这些语义模型判别搭配的情感倾向。最后对部分包含情感词的搭配再利用规则修正其先前标注的情感倾向。基于汽车语料的实验结果表明,基于混合语言信息的词语搭配情感倾向判别方法优于单纯基于概率潜在语义模型或规则的方法。