融合多种情感资源的微博情感分类研究

为了通过融合多种情感资源库中的词汇情感特征来提高微博情感分类精度,提出了一种词汇情感确定性度量的计算方法,并以此为基础将在多种情感词汇上获取的情感特征融合为词汇的综合情感特征,然后采用机器学习的分类方法实现微博观点句识别和观点句情感倾向性判定.实验表明,本方法利用词汇的情感确定性度量,统一了词汇情感倾向性的强度度量,在观点句识别和观点句情感倾向性判定两个情感分类任务中都取得了较好的性能.     

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。     

基于文本纹理特征的中文情感倾向性分类

随着互联网的发展,社交网络、电子商务等已经成为人们关注的焦点,对社交网络的文本进行情感倾向性分析和挖掘变得越来越重要。该文针对网络上的中文文本,提出一种基于文本纹理特征的情感倾向性分类方法。通过测试多种文本纹理特征对文本情感倾向性的影响,成功将文本纹理特征融入情感分类中。通过计算各类特征与文本的情感倾向性的相关度,对特征进行降维。相对于基于词频的情感倾向性分类方法,查准率平均提高了10%左右。     

基于多样化特征的中文微博情感分类方法研究

随着Web 2.0时代的兴起,微博作为一个新的信息分享平台已经成为人们生活中一个重要的信息来源和传播渠道。近年来针对微博的情感分类问题研究也越来越多地引起人们的关注。该文深入分析了传统的情感文本分类和微博情感分类在特征表示和特征筛选上存在的差异,针对目前微博情感分类在特征选择和使用上存在的缺陷,提出了三种简单但十分有效的特征选取和加入方法,包括词汇化主题特征、情感词内容特征和概率化的情感词倾向性特征。实验结果表明,通过使用该文提出的特征选择和特征加入方法,微博情感分类准确率由传统方法的73.17%提高到了84.17%,显著改善了微博情感分析的性能。     

结合卷积神经网络和词语情感序列特征的中文情感分析

目前基于词嵌入的卷积神经网络文本分类方法已经在情感分析研究中取得了很好的效果。此类方法主要使用基于上下文的词嵌入特征,但在词嵌入过程中通常并未考虑词语本身的情感极性,同时此类方法往往缺乏对大量人工构建情感词典等资源的有效利用。针对这些问题,该文提出了一种结合情感词典和卷积神经网络的情感分类方法,利用情感词典中的词条对文本中的词语进行抽象表示,在此基础上利用卷积神经网络提取抽象词语的序列特征,并用于情感极性分类。该文提出的相关方法在中文倾向性分析评测COAE2014数据集上取得了比目前主流的卷积神经网络以及朴素贝叶斯支持向量机更好的性能。     

一种基于情感句模的文本情感分类方法

考虑到同类型的情感句往往具有相同或者相似的句法和语义表达模式,该文提出了一种基于情感句模的文本情感自动分类方法。首先,将情感表达相关句模人工分为3大类105个二级分类;然后,设计了一种利用依存特征、句法特征和同义词特征的句模获取方法,从标注情感句中半自动地获取情感句模。最后,通过对输入句进行情感句模分类实现文本情感分类。在NLP&CC2013中文微博情绪分类评测语料及RenCECps博客语料的实验结果显示,该文提出的分类方法准确率显著高于基于词特征支持向量机分类器。     

基于多样化特征卷积神经网络的情感分析

深度网络模型在微博情感倾向性分析过程中难以有效利用情感特征信息,为此,提出一种基于多样化特征信息的卷积神经网络(MF-CNN)模型。结合词语多样化的抽象特征和2种网络输入矩阵计算方法,利用句中的情感信息,以优化情感分类效果。在COAE2014和微博语料数据集上进行文本情感分析,结果表明,MF-CNN模型的情感分类效果优于传统的分类器和深度卷积神经网络模型。     

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%。     

基于单层标注级联模型的篇章情感倾向分析

情感分类是目前篇章情感分析的主要方法,但该方法存在难以融入中文结构特征的问题。针对此问题,采用级联模型对篇章情感倾向进行分析,将篇章情感倾向分析分为两层 小句级和篇章级,对篇章情感倾向分析引入小句级的情感分析。该文使用最大熵模型处理小句级情感分类,小句级的输出作为上层篇章级的输入,并结合句型特征和句子位置等信息作为特征,采用支持向量机模型进行篇章级情感分类。同时对于级联模型中双层标注问题,基于交叉验证的思想提出了单层标注级联模型,避免了多层标注工作以及错误。实验结果表明,该方法的准确率较传统情感分类方法提高了2.53%。     

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。     

基于潜在狄利克雷分布模型的多文档情感摘要

针对当前方法难以获取评论文本全局情感倾向性的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分布(LDA)模型的多文档情感摘要方法。该方法首先对给定的句子进行情感分析,抽取带有主观性评价的句子;然后,应用LDA模型表示已抽取的句子,并通过词汇的重要度和句子的特征计算句子的权重;最终提取情感文摘。实验结果表明,该方法能够有效地识别情感关键句,在准确率、召回率和F值上均有不错的效果。     

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。     

中文文本情感主题句分析与提取研究

提出一种提取中文文本情感主题句子的方法。首先评估文本中语义概念的概括和归纳能力,确定文本主题概念。将包含主题概念的句子作为候选主题句子,计算各个候选句子的重要度,最终确定文本主题句。然后采用条件随机场模型,选取情感倾向特征和转移词特征训练模型,从文本主题句集合中提取情感主题句。实验证明,以提出的方法为基础进行文本情感分析,避免了与主题无关的句子对分析结果的影响,有效地提高了文本情感分析的准确率。     

基于五元模型的中文句子情感倾向性判断

针对中文句子情感倾向性判断问题,提出一种五元表示模型,给出句子级文本情感倾向性判断的定义及其主要任务,通过标注词性、制定句子情感倾向性判断规则,对具有代表性的特定句型进行分析。实验结果表明,与常用的支持向量机方法相比,该方法能够使句子情感倾向性判断更全面客观。     

基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析*

提出一种基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析方法.根据评论文的特点,采用一种基于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情感倾向,将其平均值作为评论文的整体倾向.基于主题情感句的评论文倾向性分析方法避免了进行篇章结构分析,排除了与主题无...     

一种基于知网的中文句子情感倾向判别方法*

针对基于知网的中文句子情感倾向判别方法中存在的准确率不高的问题,提出采用否定模式匹配与依存句法分析相结合的方法。研究分析了修饰词极性以及否定共享模式,确定修饰词以及扩展极性的定量和否定共享范围,提出依存语法距离的影响因素来计算情感倾向,并且在否定模式匹配后改进句子极性算法。实验结果表明该方法取得了良好的效果。     

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。     

中文博客主题情感句自动抽取研究

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。     

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%。