基于中文微博的情感词典构建及分类方法磁

微博情感研究已成为网络文本分析的重要研究领域,微博情感词典是进行微博情感分类的基础。提出一种在分析海量微博语料情感的过程中,自动构建情感词典的方法。方法自动从语料中获取情感词汇、筛选确定情感新词,使用SO-MB 算法计算新情感词的情感极性及强度,构建微博情感词典,结合规则对中文微博进行无监督情感分类。实验证明提出的微博情感词典的构建方法及微博情感分类方法是有效的。     

基于情感词典的藏语文本句子情感分类

该文通过借鉴中文及英文情感分析中基于极性词典的方法来对藏文句子文本进行情感分析。首先我们通过人工的方法构建了一个全面、高效的极性词典,包括基础词词典、否定词词典、双重否定词词典、程度副词词典以及转折词词典,将极性词与修饰词组合成极性短语作为极性计算的基本单元,并研究了转折词对句子情感极性的影响,提出了一种基于极性词典的藏语文本句子情感分析方法。实验结果表明,利用该文构建的词典进行的倾向性分析效果良好。     

基于多部情感词典和规则集的中文微博情感分析研究

微博情感分析是对微博文本情感极性的判断并实现微博消息分类,可以对网络舆情进行及时有效的决策。做好微博情感分析的关键点是在原有的基础上更加准确地分析出每条微博文本的情感极性,因此以此为目标对微博进行情感分析。对情感词典进行改进与扩充,主要包括构造程度副词、否定词词典、微博领域词典等相关词典。同时将文本之间的语义规则集考虑到情感分析中,主要涵盖了句间分析规则和句型分析规则。多部情感词典和规则集相结合的方式实现了对微博的情感分析。实验结果证明了该方法对微博情感分析有一定的作用。     

中文基础情感词词典构建方法研究

词语的情感倾向判别是文章语义情感倾向研究的基础工作.利用中文情感词建立一个基础情感词典,为专一领域情感词识别提供一个核心子集,能够有效地在语料库中识别及扩展情感词集,并提高分类效果.在中文词语相似度计算方法的基础上,提出了一种中文情感词语的情感权值的计算方法,并以HOWNET情感词语集为基准,构建了中文基础情感词典.利用该词典结合TF-IDF特征权值计算方法,对中文文本情感倾向进行判别,实验结果表明,该方法取得了不错的分类效果.     

中文微博情感词提取: N-Gram为特征的分类方法

情感词典是文本情感分析的基础资源,但采用手工方式构建工作量大,且覆盖有限。一种可行的途径是从新情感词传播的重要媒介-微博数据-中自动抽取情感词。该文以COAE 2014评测任务3提供的中文微博数据为统计对象,发现传统的基于共现的方法,如点互信息等,对中文微博数据中的新情感词发现是无效的。为此,设计一组基于上下文词汇的分类特征,即N-Gram特征,以刻画情感词的用词环境和用词模式,并以已知情感词为训练数据训练分类器,对候选情感词进行分类。实验结果表明,该方法较传统基于共现的方法要好。实验还发现,与英语不同的是,中文情感词通常会以名词词性出现,而基于共现的方法无法有效地区分该类情感词,这是造成其失效的主要原因,而该文提出的分类特征能解决这一问题。     

加权维吾尔语句子倾向性分析

准确可靠的文本倾向性分析是网络舆情分析与网络内容安全的前提.本文提出了利用中文极性情感词典HowNet、NTUSD以及大连理工大学发布的褒贬情感词词典进行并交运算,选择并翻译为维吾尔语词汇,借助于维吾尔语同义近义词词典,扩展构建了维吾尔语极性情感词典;然后分析总结了否定词、程度副词以及句中的转折连词等情感修饰成分对维吾尔语句子情感极性的影响,并量化为情感词权值;最后设计了基于维吾尔语极性情感词和权值相结合的加权句子情感极性判定算法.利用自建语料库进行测试,并与汉语倾向性判定实验结果比较,证明了本算法进行维吾尔语句子褒贬情感性分析基本是有效地.     

基于卷积神经网络的中文微博情感分类

微博是互联网舆论演化的重要平台,对微博进行情感分析,有助于及时掌握社会热点和舆论动态。由于微博数据内容简短、特征稀疏、富含新词等特征,微博情感分类依然是一个较难的任务。传统的文本情感分类方法主要基于情感词典或者机器学习等,但这些方法存在数据稀疏的问题,而且忽略了词的语义、语序等信息。为了解决上述问题,提出一种基于卷积神经网络的中文微博情感分类模型CNNSC,实验表明相比目前的主流方法,CNNSC的准确率提高了3.4%。     

基于情感词典的酒店评论情感分析与可视化

为研究高端酒店服务中的亮点和不足,分析酒店用户评论舆情,文章对高端酒店用户评论进行情感分析和可视化,提出酒店优势与改进策略。文章采用通用情感词典Hownet与酒店评论相关的评论领域专业词典相结合的方式构建领域情感词典。结合所构建的领域情感词典和其他特殊词典,比如短语词典、否定词词典和副词词典等进行情感分类,然后将分类完成的三个极性的情感词进行词频统计和词云绘制,最后根据词云结果,给出高端酒店在经营策略上的改进建议。     

基于多特征的微博情感分析研究

为提高微博情感分类识别的正确率,以网络微博数据作为研究对象,提出一种基于图的情感基准词选择方法。结合知网相似度知识,构建图模型,以图中节点中介性的值为依据,选择出高质量和高覆盖率的情感基准词。根据得到的基准词构建情感分析中所需的情感词典,并给出情感词极性。同时将情感词应用于挖掘短句情感特征,加入到传统支持向量机(SVM)模型中,对微博句子挖掘更多的语义信息从而获取更合理的语义合成函数,捕捉句子情感变化以更好地把握微博整句情感。采用具有特征约束特性的条件随机场(CRF)模型对短句进行分类。实验结果验证了CRF模型短句分类的有效性,与多种特征的SVM分类方法相比,在不同数据集上具有更好的分类效果。     

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。