基于词向量的领域情感词典构建

针对现有领域情感词典在情感和语义表达等方面的不足,提出一种基于词向量的领域情感词典构建方法。利用25万篇新闻语料和10万余条酒店评论数据,训练得到word2vec模型;选择80个情感明显、内容丰富、词性多样化的情感词作为种子词集;利用TF-IDF值在词汇重要程度的度量作用,在酒店评论中获得9 860个领域候选情感词汇;通过计算候选情感词与种子词的词向量之间的语义相似度,将情感词映射到高维向量空间,实现了情感词的特征向量表示(Senti2vec)。将Senti2vec应用于情感词极性分类和文本情感分析任务中,试验结果表明,Senti2vec能实现情感词的语义表示和情感表示;基于特定领域语料的语义相似计算,使得提取的情感特征更具有领域特性,同时不受候选情感词集范围的约束。     

基于本体语义的简单向量距离分类方法

针对传统简单距离分类方法的特征选择未考虑到不同抽象层次上的词汇语义差异,提出了一种基于本体语义的简单向量距离分类方法,在本体库的支持下有效地将语言学知识融合到文本向量空间的表示中,进一步挖掘出特征项概念间的深层语义联系,用得到的语义特征向量作为最终的文本特征向量.同时定义了基于领域本体计算不同抽象层上的语义相似度,并将其应用到简单向量距离分类算法中.在数据集CWT20G上的实验表明:基于本体语义的简单距离分类算法对同义词、多义词、上下位词区分能力更强;并且分类准确率随着语义分析的深入逐步提高.     

基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法

针对文档级情感分类的准确率低于普通文本分类的问题, 提出一种基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法.首先, 通过特征选择的方法, 对情感词典中的词进行重要度评分并赋予不同权重.然后, 基于词典极性的分布信息与文档情感分类的相关性, 将情感词的语义权重特征融合到朴素贝叶斯分类中, 实现了新算法.在标准中文数据集上的实验结果表明, 提出的算法在准确率、召回率和F1测度值上都优于已有的一些算法.     

基于浅层文本分析的中文Web信息检索

为了提高信息检索效率,在中文Web信息检索中引入了浅层文本分析技术。首先提取文本句子的谓词及与谓词直接关联的前置体词和后继体词。然后在将谓词转换成概念化表达的基础上,获取表达文本语义的语义向量。提出了一个语义向量相似度计算算法,用语义向量的相似度来度量文档之间的语义相似度。与主流网络搜索引擎比较,系统查准率方面有了较大提高。     

基于双向传播框架的客服对话文本挖掘算法

针对电力客服对话文本存在的错误文本较多、口语化程度高和标注数据少等问题,提出了一种基于双向传播框架的电力客服对话文本挖掘算法.该算法使用外部语料获取情感词和评价属性来扩展电力客服对话评价要素,使用基于词向量的语料相似度计算方法识别长尾词,挖掘出电力客服对话文本的情感词和评价属性.实验结果表明,所提出的算法相比于传统反向...     

大容量文本检索算法

基于潜在语义索引技术提出一种大容量文本的快速检索算法．首先,利用奇异值分解方法对向量空间模型进行改进,充分考虑词项之间的相关性,在低维空间中表示待检索文本的各个段落与查询文本;其次,利用随机分块查询算法,以查询文本和待检索文本各段落之间的余弦相似度作为适应度函数进行检索,输出相似度超过阈值的候选段落;最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性．实验结果表明,该算法可以根据段落的语义进行文档的搜索,可以为查询大容量文档提供有效的手段．     

一种改进的短文本层次聚类算法

互联网上存在着海量蕴含丰富信息的短文本数据,由于短文本存在特征稀疏、用语不规范的特点,使用传统的聚类算法效果较差。提出了一种使用词向量表示特征并结合关键词提取的短文本聚类算法:定义特征权重计算公式,计算类簇中特征的权重,得到类簇的关键词;使用Skip gram模型训练得到的词向量计算关键词之间的语义相似度进而得到类簇的相似度实现聚类。在4个数据集上进行的实验结果表明文章的方法效果优于传统的聚类算法,宏平均较次优结果分别提高了22.3%、24.9%、2.9%和34.4%。     

融合多粒度动态语义表征的文本分类模型

在对化工领域类文本进行分类任务时,由于文本的专业性以及复杂多样性,仅仅依靠现有的词向量表征方式,很难对其中的专业术语以及其他化工领域内相关字词的语义进行充分表征,从而导致分类任务的准确率不高.本文提出一种融合多粒度动态语义表征的文本分类模型,首先在词嵌入层使用动态词向量表征语义信息并引入对抗扰动,使得词向量具有更好的表征能力,然后利用多头注意力机制进行词向量权重分配,获得带有关键语义信息的文本表示,最后使用提出的多尺度残差收缩深层金字塔形的卷积神经网络与混合注意力胶囊双向LSTM网络模型分别提取不同粒度的文本表示,融合后对得到的最终文本表示进行分类.实验结果表明,相比于现有模型,所提出的模型使用不同词向量表示时,在化工领域文本数据集上F1-Score最高可达84.62%,提升了0.38～5.58个百分点;在公开中文数据集THUCNews和谭松波酒店评论数据集ChnSentiCorp上进行模型泛化性能评估,模型也有较好表现.     

基于CNN特征空间的微博多标签情感分类

面对微博情感评测任务中的多标签分类问题时,基于向量空间模型的传统文本特征表示方法难以提供有效的语义特征。词向量表示能体现词语的语法和语义关系,并依据语义合成原理构建句子的特征表示。本文提出一个针对微博句子的多标签情感分类系统,采用经过有监督情感分类学习后的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)模型,将词向量合成为微博句子的向量表示,使得此CNN特征空间中的句子向量具有很好的情感语义区分度。在2013年NLPCC(Natural Language Processing and Chinese Computing)会议的微博情感评测公开数据集上,相比最优评测结果的宽松指标和严格指标,本系统的最佳分类性能分别提升了19.16%和17.75%;相比目前已知文献中的最佳分类性能,则分别提升了3.66%和2.89%。     

融合LDA和GloVe模型的病症文本聚类算法

针对隐含狄利克雷分布(LDA)模型特征提取时忽略语义信息的问题,提出一种融合LDA和全局文本表示(GloVe)模型的病症文本聚类算法LG&K-Medoide.首先,利用LDA对病症文本数据建模,采用JS(Jensen-Shannon)距离计算文本相似度;其次,利用GloVe对病症文本数据建模获取词向量,根据病症词性贡献...     

潜在语义分析技术在自动评卷系统中的应用

提出了一种基于潜在语义分析（LSA）的相似文本匹配算法,并将其应用于自动评卷系统中．首先,在充分考虑词项之间相关性的基础上,在低维空间中表示学生答案文本与标准答案文本,然后利用奇异值分解方法模型对其进行了改进;其次,利用LSA技术,以学生答案文本与标准答案文本之间的余弦相似度作为相似性准则,根据相似度值确定该题的得分．实验结果表明,该算法充分考虑了文本语义信息,评分效果较好,是实现基于语义评卷系统的有益探索．     

The construction and fuzzy evaluation of chinese quality system of express service

由于问卷调查分析法受访者少,问卷质量也低,为此,以海量的在线消费者评论为数据,采用情感分析技术,提出一种快递服务质量评价方法. 选取大众点评网上SF和ST两家快递企业的评论语料为例进行实验分析,首先,应用服务质量测评模型SERVQUAL量表和物流服务质量评价的相关理论,结合文本分析方法,建立一套基于在线评论情感分析的快递服务质量评价指标体系;其次,对评论语料进行抓取、分句、标识等预处理,比较不同特征选择算法在不同分类算法下的查全率与查准率,最终以信息增益和支持向量机作为最佳组合,抽取614个特征项用于有用性文本的识别;然后,基于HowNet的语义相似度极性计算方法和副词量级划分方法对在线评论进行情感极性和强度分析;最后,应用TF-IDF法,结合评论文本确定评价指标的权重,对快递企业服务质量计算综合评价得分. 与大众点评网的星级评分进行对比,实验结果表明:该方法与现有方法相比,能够直观地比较SF和ST两家快递企业在快递服务质量各项评价指标上的差异,并且两者的得分趋势相吻合.

     

基于在线评论情感分析的快递服务质量评价

由于问卷调查分析法受访者少,问卷质量也低,为此,以海量的在线消费者评论为数据,采用情感分析技术,提出一种快递服务质量评价方法.选取大众点评网上SF和ST两家快递企业的评论语料为例进行实验分析,首先,应用服务质量测评模型SERVQUAL量表和物流服务质量评价的相关理论,结合文本分析方法,建立一套基于在线评论情感分析的快递服务质量评价指标体系;其次,对评论语料进行抓取、分句、标识等预处理,比较不同特征选择算法在不同分类算法下的查全率与查准率,最终以信息增益和支持向量机作为最佳组合,抽取614个特征项用于有用性文本的识别;然后,基于How Net的语义相似度极性计算方法和副词量级划分方法对在线评论进行情感极性和强度分析;最后,应用TF-IDF法,结合评论文本确定评价指标的权重,对快递企业服务质量计算综合评价得分.与大众点评网的星级评分进行对比,实验结果表明:该方法与现有方法相比,能够直观地比较SF和ST两家快递企业在快递服务质量各项评价指标上的差异,并且两者的得分趋势相吻合.     

采用评论挖掘修正用户评分的改进协同过滤算法

针对当前电子商务网站用户评分过于集中而区分度不明显,以及整数评分可信度不高导致协同过滤推荐效果较差的问题,提出一种改进协同过滤算法. 利用改进的词性路径模板算法挖掘评论中包含的产品特征和情感词,分析并建立评论特征偏好向量;依据评论特征偏好向量计算评论中包含的情感态度,利用用户评论中包含的情感态度对评分进行修正,使得修正后的评分更接近于用户的真实评分意愿;利用修正后的评分计算评分相似度,与偏好相似度结合产生推荐. 实验结果表明,该算法有效地增加了评分区分度与可信度,提高了最近邻居的质量,从而提高了推荐结果的准确度.     

融合Stacking 和深度学习的中文产品评论情感分析

大量涌现的电商产品评论对企业制定商业决策十分有利, BERT 应用在英语文本情感分析中取得了不错的效果。针对中文电商产品文本评论提出了一个新的融合Stacking 集成思想和深度学习算法模型。首先在文本信息特征提取层使用Chinese-BERT-wwm 生成含有丰富语义信息的动态句子表征向量, Chinese-BERT-wwm 是专门针对中文特点改进后的预训练模型, 具有稳健的中文文本特征信息提取能力, 其次该层同时设计了TextCNN 和BiLSTM捕获文本中局部关键信息特征与语序信息特征, 并将这些特征拼接在一起以获得更全面丰富的句子信息, 最后基于Stacking 集成学习思想使用SVM 对该特征进行分类。为了评估模型效果, 人工标注3 万条具有三类情感极性的中文电商产品文本数据进行实验, 该数据集可广泛用于中文情感分析领域。实验结果表明, 与基线模型相比, 提出的模型可以有效提高中文文本情感极性分类任务的准确率。     

基于域对抗网络和BERT的跨领域文本情感分析

跨领域文本情感分析时,为了使抽取的共享情感特征能够捕获更多的句子语义信息特征,提出域对抗和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的深度网络模型。利用BERT结构抽取句子语义表示向量,通过卷积神经网络抽取句子的局部特征。通过使用域对抗神经网络使得不同领域抽取的特征表示尽量不可判别,即源领域和目标领域抽取的特征具有更多的相似性;通过在有情感标签的源领域数据集上训练情感分类器,期望该分类器在源领域和目标领域均能达到较好的情感分类效果。在亚马逊产品评论数据集上的试验结果表明,该方法具有良好的性能,能够更好地实现跨领域文本情感分类。     

基于AM的BLSTM网络电商评论情感倾向分类

针对电商评论中所包含的消费者情感倾向信息问题,提出一种基于注意力机制和双向长短期记忆(bidirectional long-short term memory,BLSTM)网络的情感倾向分类模型。该模型使用预训练的字向量作为输入特征,通过双向长短期记忆网络来学习文本的语义特征。依此特征,设计了一种新的注意力机制来捕捉BLSTM模型生成的文本语义特征中重要的信息,以降低文本中冗余噪声对于情感倾向分类的影响。实验结果表明,与传统机器学习方法以及长短期记忆模型和双向长短期记忆模型相比,所提出模型在电商评论的情感倾向分类上取得了较好的结果。     

《词分布均衡度评价法》实验综述

支持向量机文本分类因其分类精度高而得到广泛应用,本文提出了基于词分布均衡度支持向量机文本分类算法的实验要求、实验条件、实验步骤及实验结果分析。实验结果表明,在数据挖掘的文本分类中词分布均衡度评价特征词选取法优于优于标准文档频数法等方法。     

基于EBAP模型的中文情感分类

针对中文情感分类的一词多义,以及完整语义信息表示问题,采用EB A P模型表示词向量,使用RCNN和Attention结合的方式提取文本特征,改善了模型捕获文本全局及局部语义特征和关键情感信息能力.     

基于SVM的产品评论属性特征的情感倾向分析

产品评论的情感倾向性分析是一个很有研究价值的领域,可以帮助客户、商家进行决策。针对产品评论中的属性词和情感词在文本中的各种关系,制定了8组特征选择规则,利用SVM算法训练模型来判断属性词和情感词的搭配识别,进而依据情感词及否定词等分析属性特征的情感倾向。实验结果表明:提出的基于S V M的搭配识别方法,在识别属性特征与情感词的搭配方面具有不错的分类效果。