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在研究文本倾向性识别方法的基础上,分别实现基于文本分类、基于语义规则模式和基于情感词的倾向性分析算法.研究情感本体构建和基于HowNet与主题领域语料的情感概念选择方法,两者结合能提高情感本体中概念的全面性和领域针对性.利用情感本体抽取特征词并判断其情感倾向度,结合句法规则及程度副词影响,用特征情感倾向度作为特征权重,采用机器学习的方法对主题网络舆情web文本进行倾向性分析.实验表明,其分析结果有更高的准确率和召回率,实现方案的普遍性和稳定性值得进一步研究. 相似文献
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微博中携带着的情感对社会发展的影响越来越重要,通过对微博文本的情感分析,可以对网络舆情做出正确判断和及时决策。基于SO-PMI算法对现有情感词典进行扩充,并构建了程度副词、否定词、双重否定词、表情符号词典。首先爬取特定话题的微博文本,进行预处理和分词,然后基于构建的词典计算文本的情感值,并使用可视化方法展示网民的情感状况和关键词。 相似文献
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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。 相似文献
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情感词典自动构建方法综述 总被引:12,自引:1,他引:12
情感词典作为判断词语和文本情感倾向的重要工具, 其自动构建方法已成为情感分析和观点挖掘领域的一项重要研究内容. 本文整理了现有的中、英文情感词典资源, 同时分别从知识库、语料库、以及两者结合的角度, 归纳现有英文和中文情感词典的构建方法, 分析了各种方法的优缺点, 并总结了情感词典构建中的若干难点问题. 之后, 我们回顾了情感词典性能评估方法及相关评测竞赛. 最后总结了情感词典构建任务的发展前景以及一些亟需解决的问题. 相似文献
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针对传统评论方式依赖整体感知且相对滞后的问题,以弹幕这一新兴短信息表达方式为研究对象,采用文本挖掘与情感分析的方式研究弹幕与网络舆情之间的潜在联系。采用网络爬虫技术采集网络舆情弹幕数据,使用Jieba库实现分词、去停用词及高频词统计,基于WordCloud库绘制词云图,实现可视化,并使用SnowNLP库计算网络舆情弹幕的情感得分,运用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)模型进行主题词提取,实现对网络舆情弹幕的情感分类和主题分析。实验结果表明,该方法可多维展现网民的情感倾向与关注焦点,是对传统评论文本研究的有效补充。 相似文献
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文本倾向性分析已成为当前自然语言处理领域的研究热点,其研究成果具有极高的应用价值。针对网络在线中文评论的特点,基于领域本体与情感词典对商品评论倾向性进行分析。其主要思想是首先构建面向商品论坛的领域本体;其次利用情感词典与上下文极性算法计算情感词极性;再次通过将本体与SBV算法相结合,实现评价对象和评价词的二元组抽取;最后完成句子的倾向性分析。实验结果表明,有效提高了句子级倾向性分析的准确率。 相似文献
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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。 相似文献
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王新宇 《计算机与数字工程》2016,(4):578-582,766
针对旅游网络评价使用的旅游情感词汇量不多的特点,提出一种基于旅游情感词典和机器学习相结合的方法,用于旅游网络点评的情感倾向性分析研究。采用向量空间模型表示旅游评价文本,使用旅游情感词典对特征空间进行降维,采用TF-IDF特征权重法计算权重,利用SVM机器学习模型对评价进行分类,实验结果表明,该方法能够有效地进行旅游网络评价分类。 相似文献
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细粒度意见挖掘的主要目标是从观点文本中获取情感要素并判断情感倾向。现有方法大多基于序列标注模型,但很少利用情感词典资源。该文提出一种基于领域情感词典特征表示的细粒度意见挖掘方法,使用领域情感词典在观点文本上构建特征表示并将其加入序列标注模型的输入部分。首先构建一份新的电商领域情感词典,然后在电商评论文本真实数据上,分别为条件随机场(CRF)和双向长短期记忆-条件随机场(BiLSTM-CRF)这两种常用序列标注模型设计基于领域情感词典的特征表示。实验结果表明,基于电商领域情感词典的特征表示方法在两种模型上都取得了良好的效果,并且超过其他情感词典。 相似文献
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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. 相似文献
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动态情感知识的获取,特别是领域相关极性词典的构建一直是意见挖掘和情感分析系统在开放应用时面临的主要挑战之一。该文面向产品评价文本提出一种汉语情感极性词典扩展方法。该方法首先采用序列标注方法从意见文本中抽取产品意见要素,同时构建属性-评价对;然后,对抽取的属性-评价对进行正规化,以减少词典扩展中的复杂性和噪声;最后,改进PolarityRank算法的构图方式以使其适用于汉语文本,从而完成词典扩展。在汽车和手机两个领域的意见文本的实验结果表明领域相关的情感极性词语的扩展有利于情感极性分类性能的提高。
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情感分析已经成为当今自然语言处理领域的热点问题。对于文本的自动化、半监督式的情感分析研究具有广泛的理论和实用价值。基于情感词典的情感倾向分析方法是文本情感分析的一种重要
手段。然而,中文词汇在不同领域中的情感倾向不尽相同,一词多义现象明显。同时,不同领域中的情感词也具有专业性、领
域性的特点。针对这些问题,本文提出一种基于词向量相似度的半监督情感极性判断算法
(Sentiment orientation from word vector,SO-WV),并依据该算法设计出一种跨领域的中文情感词典构建方法。实验证明,本文所设计的情感词典构建方法能有效地对情感词情感倾向进行判断。算法不仅在不同领域的情感词典
建立上具有良好的可移植性,同时还具有专业性、领域性的特点。 相似文献
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