基于关键句分析的微博情感倾向性研究

针对微博的情感倾向分析,提出了一种基于关键句分析的微博情感倾向性分析方法SOAS(Sentiment Orientation Analysis Based on Key Sentence Analysis),实现了从句子级到文档级的情感分析。首先,利用关键句抽取算法得到微博关键句,关键句抽取主要考虑位置属性、关键词属性和词频句子频特征这3类属性;之后,结合依存句法分析提出了影响情感倾向的7种词性搭配,以及针对这7种搭配,给出了6种情感计算规则,计算关键句的情感倾向值;最后,以关键句得分为权重,对所有关键句的情感倾向值加权求和得到微博的情感倾向。实现结果表明,基于关键句分析的微博情感倾向算法的情感分析,比同类算法的准确率高出了10.55%,提高了情感分析的准确率,具有高效性。     

情感倾向性分析及应用研究综述

在情感倾向性分析领域,关于情感的收集、分析和聚合等技术一直是近年来的关注热点。该领域的相关发展带动了各个子任务及其相关研究的大力发展。本文主要综述了面向情感的信息系统中使用的情感分析相关的需求,技术,应用以及评测方法等。在情报分析方面,存在许多不同于传统的主题分析的新需求,这就是对情感分析技术的强烈需求。接着,介绍了词级、句子级、段落篇章级等不同层次的情感分析技术。然后,还综述了采用情感分析技术的各种典型应用。最后,为了工作开展的便利,讨论了情感分析领域的词库资源、样本集资源、评测方法及重要会议等。     

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...     

文本情感倾向性分析

Aiming at the problem of manual annotation in the text sentiment analysis, a new method based on five tuple of appraisal expression is proposed. This  method just needs appropriate sentiment dictionary. The sentiment tendencies of comments are analyzed without lots of markup work. Through the combination of unsupervised and supervised learning methods to construct the evaluation thesaurus and evaluation object list; the extraction of appraisal expression is based on these lists, using linear chain conditional random fields model, which is in the chain of sentiment words. Finally, evaluation objects are divided into four categories and emotional words are divided into five types according to the relationship between semantic collocation, combined with the influence of sentence pattern, negative word and degree word on the sentiment analysis, a method of calculating the sentiment tendency of the text is put forward. Compared with other methods, this method based on the appraisal expression has obtained better F value, and it has a certain cross domain.     

一个面向微博的情感倾向性分析模型

在微博情感倾向性分析中,一种典型分析方法是先对微博进行主客观分类,再对判定为主观的微博进行褒贬分类,但其问题在于主客观分类错误将直接传导到褒贬分类。针对这一问题,本文提出了一个主客观分类和褒贬分类融合的评估情感倾向性强度的模型。首先使用改进的逻辑回归模型构建主客观分类模型,并结合情感词典构建褒贬分类模型;然后,将二者融合,构建情感倾向性强度模型来选出具有较强情感的微博;最后应用褒贬分类模型判定情感倾向性。该方法在第六届中文倾向性分析评测(COAE2014)的微博观点句识别任务中获得了主要指标Micro_F1值和Macro_F1值的第二名。     

WEB文本情感倾向性分析研究综述

主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结,提出对未来研究的想法。     

WEB文本情感倾向性分析研究综述

主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结,提出对未来研究的想法。     

基于情感词典扩展技术的网络舆情倾向性分析

随着Web2.0时代的到来,网络已逐渐成为反映社会舆情的重要载体之一,网络舆情发现及网民的观点和倾向性挖掘也成为新的研究热点,但是目前尚无有效反应网民对热点事件或话题总体态度的舆情分析系统.本文针对网民关于话题评论简单、数目众多的特点,应用HowNet和NTUSD两种资源对现有情感词典进行扩展,建立了一个新的、具有倾向程度的情感词典.基于扩展的情感词典,开发了一个半自动化网络舆情分析系统.该系统能够为用户提供更加细致、准确的评论倾向性分析结果.     

利用复杂网络为自由评论鉴定词汇情感倾向性

词汇情感倾向性(Word sentiment orientation, WSO)的鉴定通常是对文本进行粗粒度意见挖掘的基础.自由评论中存在许多语法噪声, 这使得以往基于规范文本提出的WSO鉴定方法不再适合自由评论. 自由评论中的情感词汇往往是上下文敏感的, 这使得非当前鉴定的情感词汇难以适用于当前自由评论的粗粒度意见挖掘. 针对上述问题,提出一种新的利用复杂网络为自由评论鉴定WSO的方法. 该方法主要有两个部分: 1)为了利用自由评论中词汇之间的上下文信息建模一个能够有效解决上下文敏感问题且具有良好抗噪声能力的情感倾向性关系网络(Sentiment orientation relationship network, SORN),提出了两个算法:金字塔抗噪声信息模型算法和利用抗噪声信息优化调整SORN的算法; 2)为了有效利用SORN为自由评论鉴定WSO,提出了基于SORN的WSO鉴定算法. 实验表明:对于在线为自由评论鉴定WSO,本文方法不仅在精确度方面远高于Hatzivassiloglou提出的方法,且具有良好的时间效率.     

基于复杂句式的文本情感倾向性分析

在文本的情感倾向性研究中缺乏对多种复杂句式的有效分析,而复杂句式中多种情感共现的特点使得传统的情感分类器对复杂句式的情感分析效率不高,所以提出一种新的可以对复杂句式进行有效情感分析的情感分类模型。该模型充分分析了汉语中复杂句式的结构特点,通过已有资源构建中文情感词典、关联词表、否定词表,并提出了一种复杂句式模型来匹配各种复杂句式。最后将该复杂句模与朴素贝叶斯分类器相结合,得到新的针对复杂句式的情感分类模型。在实验中,新的情感分类模型在准确率、召回率、F值上都比传统的情感分类器有了明显的提高。实验证明该模型能更好的分析各种复杂句式的情感。     

基于依存句法的博文情感倾向分析研究

博客作为一种用户发表其观点和看法的载体已成为Web上一个重要的情感抒发与交流平台,博文搜索为这种交流提供了方便快捷的途径.很多时候,用户进行博文搜索时更关注作者对事件所持的观点或情感,但目前的博文搜索返回结果大多基于主题而非情感倾向.基于此提出一种基于句法依存分析技术的算法SOAD(sentiment orientation analysis based on syntactic dependency)对博文搜索结果进行情感倾向性分析.基于SOAD算法,构建了一个中文博文搜索原型系统,对博文搜索结果进行再处理.实验证明,一方面,SOAD算法在分析博文情感上具有更大的优势;另一方面,建立的原型系统实现了依据情感倾向返回搜索结果的目标.     

文本情感倾向分析

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。     

基于多特征微博话题情感倾向性判定算法研究

社交网络舆情分析是一种新的研究趋势,而其中微博话题的情感倾向性判定是社交网络舆情分析中的热点。针对微博内容特征以及微博间转发、评论关系特征,构建情感分析用词典、网络用语词典以及表情符号库,设计基于短语路径的微博话题情感倾向性判定算法,以及基于多特征的微博话题情感倾向性判定算法,并进一步利用微博间的转发和评论关系对基于多特征的微博话题情感倾向性判定算法进行优化,其微平均正确率与F值分别达到85.3%和79.4%。     

中文网络评论的产品特征提取及情感倾向判定

随着互联网和电子商务的发展,用户在购买或使用商品之后会在网络站点上发表对产品的评论,大量的产品评论中所包含的丰富信息,可以为生产厂商和用户提供重要的决策依据。基于文本的语义和语言分析,提出了从产品评论中提取用户关注的产品特征的方法,并根据用户的关注程度对产品特征进行排序;同时,根据观点词的极性值判定用户对产品特征的情感倾向以及情感倾向强度。本研究采用从互联网上获得的针对笔记本电脑的产品评论作为实验对象,实验结果初步证明该方法具有良好的准确率和召回率。     

基于语义理解的文本情感分类方法研究

文本情感分类方法在信息过滤、信息安全、信息推荐中都有广泛的应用.提出一种基于语义理解的文本情感分类方法,在情感词识别中引入了情感义原,通过赋予概念情感语义,重新定义概念的情感相似度,得到词语情感语义值.分析语义层副词的出现规律及其对文本倾向性判定的影响,实现了基于语义理解的文本情感分类.实验表明,该方法能有效地判定文本情感倾向性.     

基于情感特征聚类的半监督情感分类

情感分类是观点挖掘的一个重要的方面.提出了一种基于情感特征聚类的半监督式情感分类方法,该方法只需要对少量训练数据实例进行情感类别标注.首先从消费者评论中提取普通分类特征和情感特征,普通分类特征可以用来训练一个情感分类器.然后使用spectral聚类算法把这些情感特征映射成扩展特征.普通分类特征和扩展特征一起通过训练得到另一个情感分类器.2个分类器再从未标签数据集中选择实例放入到训练集合中,并通过训练得到最终的情感分类器.实验结果表明,在同样的数据集上该方法的情感分类准确度比基于self-learning SVM的方法和基于co-training SVM的方法的情感分类准确度要高.     

轻型评论的情感分析研究

以在智能移动设备上发表的用户评论作为研究对象,并将该类评论称为轻型评论。指出了轻型评论与早期互联网评论及短文本研究的异同点,并通过实验总结轻型评论的独有特性：字数少、跨度大,短小评论数量众多,评论长度与数量满足幂率分布。同时,针对轻型评论的情感分类研究展开了一系列的实验研究,发现：(1)情感分类效果随着评论长度的增加而下降;(2)传统的特征筛选方法以及特征加权方法对于轻型评论效果都不够理想;(3)极性词在短评论中比例高于长评论;(4)长、短评论在用词上存在较高的重叠度。在此基础上,提出了一种基于短评论特征共现的特征筛选方法,将短小评论中的优势信息和传统的特征筛选方法相结合,在筛选掉无用噪音的同时增补有利于分类的有效特征。实验结果表明,该方法可以有效地提高轻型评论中较长评论的分类效果。     

基于情感词典的维吾尔语文本句子情感分类

该文主要是针对维吾尔语中生气,高兴,难过及惊讶等四大类情感分别进行基于情感词词典的句子情感分类。首先,结合维吾尔句子中的情感特点,通过人工抽取的方法收集了维吾尔句子中能表达情感的关键词和情感短语,并建立了包含情感关键词和情感短语的情感词词典。然后,利用关键词匹配算法实现了具有分类速度快、分类正确率较高的维吾尔语句子情感分类应用系统。最后,给出了实验结果,并且分析了所存在的问题及提出了相应的解决策略。