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。     

一种基于组合语义的文本情绪分析模型

文本情绪分析属于细颗粒度文本情感分析范畴.传统的基于 监督学习的方法,大多注重从表面词形提取特征,对语言的结构化特征 考虑较少,无法应对特征稀疏问题,也无法挖掘文本中隐含的深层语 言信息(包括词语搭配和语义韵).上述问题的存在导致现有系统 的分类性能不高,尤其对隐性文本情绪分类问题表现出较大的局限 性.本文尝试将基于依存句法的词语搭配特征和基于组合语义的深度 特征应用于文本情绪分类,提出了一种以短语为主要线索的半马 尔科夫条件随机场文本情绪分析模型.为了验证模型的有效性,利 用实际构建的相关实验语料,开展了相关实验研究.实验结果表 明,本文方法不仅可以显著提高文本情绪分类的准确率,而且对解 决隐性情感分析问题也具有重要作用.     

基于统计数据的微博表情符分析及其在情绪分析中的应用

表情符作为一种新兴的网络语言,受到了越来越多的微博用户的青睐。微博中出现的表情符形象直观地表达了博主的情绪,对情绪分析起着至关重要的作用。首先对大量中文微博中表情符的使用特点、分布情况和情绪表达特点进行了统计分析。然后,人工选取具有代表性且情感倾向明确的表情符作为六类基本情绪的种子表情符。根据目标表情符和六类情绪的种子表情符在微博文本中的共现情况,为其建立六维情绪向量,并将其应用于微博情绪分析。在两个数据集上的实验结果表明,本文建立的表情符情绪向量有效地提高了微博情绪识别的精度。     

否定与不确定信息抽取研究综述

否定与不确定表达在自然语言中广泛存在,正确识别此类信息并将其与准确信息分开处理,在信息抽取、情感分析、文本挖掘等自然语言处理任务中具有重要研究价值。自从2008年BioScope语料库发布以来,针对否定与不确定信息抽取研究举办了多次大规模评测会议和学术论坛,为采集语料、明确任务及性能评测等提供了交流平台,否定与不确定信息抽取逐渐成为自然语言处理领域的研究热点。该文简要介绍了否定与不确定信息抽取的研究背景、任务定义、相关语料等,并通过回顾和分析该领域的研究现状,展望未来的发展趋势。     

基于多通道特征和自注意力的情感分类方法

针对情感分析任务中没有充分利用现有的语言知识和情感资源,以及在序列模型中存在的问题：模型会将输入文本序列解码为某一个特定的长度向量,如果向量的长度设定过短,会造成输入文本信息丢失.提出了一种基于多通道特征和自注意力的双向LSTM情感分类方法（MFSA-BiLSTM）,该模型对情感分析任务中现有的语言知识和情感资源进行建模,形成不同的特征通道,并使用自注意力重点关注加强这些情感信息.MFSA-BiLSTM可以充分挖掘句子中的情感目标词和情感极性词之间的关系,且不依赖人工整理的情感词典.另外,在MFSA-BiLSTM模型的基础上,针对文档级文本分类任务提出了MFSA-BiLSTM-D模型.该模型先训练得到文档的所有的句子表达,再得到整个文档表示.最后,对5个基线数据集进行了实验验证.结果表明：在大多数情况下,MFSA-BiLSTM和MFSA-BiLSTM-D这两个模型在分类精度上优于其他先进的文本分类方法.     

EOSentiMiner: an opinion-aware system based on emotion ontology for sentiment analysis of Chinese online reviews

With the growing availability and popularity of online reviews, consumers' opinions towards certain products or services are generated and spread over the Internet; sentiment analysis thus arises in response to the requirement of opinion seekers. Most prior studies are concerned with statistics-based methods for sentiment classification. These methods, however, suffer from weak comprehension of text-based messages at semantic level, thus resulting in low accuracy. We propose an ontology-based opinion-aware framework – EOSentiMiner – to conduct sentiment analysis for Chinese online reviews from a semantic perspective. The emotion space model is employed to express emotions of reviews in the EOSentiMiner, where sentiment words are classified into two types: emotional words and evaluation words. Furthermore, the former contains eight emotional classes, and the latter is divided into two opinion evaluation classes. An emotion ontology model is then built based on HowNet to express emotion in a fuzzy way. Based on emotion ontology, we evaluate some factors possibly affecting sentiment classification including features of products (services), emotion polarity and intensity, degree words, negative words, rhetoric and punctuation. Finally, sentiment calculation based on emotion ontology is proposed from sentence level to document level. We conduct experiments by using the data from online reviews of cellphone and wedding photography. The result shows the EOSentiMiner outperforms baseline methods in term of accuracy. We also find that emotion expression forms and connection relationship vary across different domains of review corpora.     

中文文本情感分析综述

由于主观性文本有很多应用价值,情感分析近年来引起了很多研究人员的兴趣.情感分析是对主观性文本进行挖掘与分析,获取有用的知识和信息.针对中文文本情感分析的研究现状与进展进行总结.首先按粒度层次,从词语级、语句级、篇章级三个不同粒度层次细致地介绍相关的技术,再按文本的类型,分析了产品评论和新闻评论的研究进展.接着介绍了中文...     

一个面向信息抽取的中英文平行语料库

除了机器翻译,平行语料库对信息检索、信息抽取及知识获取等研究领域具有重要的作用,但是传统的平行语料库只是在句子级对齐,因而对跨语言自然语言处理研究的作用有限。鉴于此,以OntoNotes中英文平行语料库为基础,通过自动抽取、自动映射加人工标注相结合的方法,构建了一个面向信息抽取的高质量中英文平行语料库。该语料库不仅包含中英文实体及其相互关系,而且实现了中英文在实体和关系级别上的对齐。因此,该语料库将有助于中英文信息抽取的对比研究,揭示不同语言在语义表达上的差异,也为跨语言信息抽取的研究提供了一个有价值的平台。     

多注意力层次神经网络文本情感分析

在文本情感分析研究中,一条评论分别包含了篇章级、句子级和词语级等不同粒度的语义信息,而不同的词和句子在情感分类中所起的作用也是不同的,直接使用整条评论进行建模的情感分析方法则过于粗糙,同时也忽略了表达情感的用户信息和被评价的产品信息。针对该问题,提出一种基于多注意力机制的层次神经网络模型。该模型分别从词语级别、句子级别和篇章级别获取语义信息,并分别在句子级和篇章级引入基于用户和商品的注意力机制来计算不同句子和词的重要性。最后通过三个公开数据集进行测试验证,实验结果表明,基于多注意力层次神经网络的文本情感分析方法较其他模型性能有显著的提升。     

基于朴素贝叶斯与潜在狄利克雷分布相结合的情感分析

针对情感分析需要大量人工标注语料的难点,提出了一种面向无指导情感分析的层次性生成模型。该模型将朴素贝叶斯(NB)模型和潜在狄利克雷分布(LDA)相结合,仅仅需要合适的情感词典,不需要篇章级别和句子级别的标注信息即可同时对网络评论的篇章级别和句子级别的情感倾向进行分析。该模型假设每个句子而不是每个单词拥有一个潜在的情感变量;然后,该情感变量再以朴素贝叶斯的方式生成一系列独立的特征。在该模型中,朴素贝叶斯假设的引入使得该模型可以结合自然语言处理(NLP)相关的技术,例如依存分析、句法分析等,用以提高无指导情感分析的性能。在两个情感语料数据集上的实验结果显示,该模型能够自动推导出篇章级别和句子级别的情感极性,该模型的正确率显著优于其他无指导的方法,甚至接近部分半指导或有指导的研究方法。     

基于语义依存关系的汉语语料库的构建

语料库是自然语言处理中用于知识获取的重要资源。本文以句子理解为出发点,讨论了在设计和建设一个基于语义依存关系的汉语大规模语料库过程中的几个基础问题,包括:标注体系的选择、标注关系集的确定,标注工具的设计,以及标注过程中的质量控制。该语料库设计规模100万词次,利用70个语义、句法依存关系,在已具有语义类标记的语料上进一步标注句子的语义结构。其突出特点在于将《知网》语义关系体系的研究成果和具体语言应用相结合,对实际语言环境中词与词之间的依存关系进行了有效的描述,它的建成将为句子理解或基于内容的信息检索等应用提供更强大的知识库支持。     

上下文感知的树递归神经网络下隐式情感分析

针对现有的序列化模型对中文隐式情感分析中特征信息提取不准确以及对篇章级的文本信息提取存在的梯度爆炸或者梯度消失的问题,提出了双向长短时神经网络和上下文感知的树形递归神经网络(context-aware tree recurrent neutral network,CA-TRNN)的并行混合模型.该模型分别利用双向循环长...     

Personalized Semantic Based Blog Retrieval

Blog retrieval is a complex task because of the informal language usage.Blogs deviate from the language which is used in traditional corpora largely due to various reasons.Spelling errors,grammatical irregularity,over use of abbreviations and symbolic characters like emotions are a few reasons of irregular corpus blogs.To make the retrieval of blogs easier,the novel idea of personalized semantic based blog retrieval(PSBBR) system is discussed in this paper.The blogs are tagged with a relationship to one another with reference to ontology.The meanings of the blog content and key term are tagged as XML tags.The query term accesses the XML tags to retrieve entire blog content.The system is evaluated with a huge number of blogs extracted from various blog sources.Relevance score is calculated for every blog associated with     

基于双语模型的汉语句法分析知识自动获取

提出了一种汉语句法分析知识自动获取的新方法。该方法以双语语料库为基础，在双语语言模型的指导下，利用英语句法分析和双语词汇对齐得到汉语句子分析结果。根据得到的句子分析可以提取汉语组块边界信息和简单的句法分析规则。实验结果表明，自动获取的组块分析边界和已有的汉语句法分析体系取得了很好的一致性，证明了该方法的可行性和有效性。文中提出的方法充分利用现有的英语地研究成果，为汉语句法分析研究提出了一个崭新的思路。     

中文博客多方面话题情感分析研究

博客是Web环境中个人表达观点和情感的一种重要载体,一般涉及较宽泛的话题,蕴含丰富的舆情信息。现有针对有关社会事件的用户产生内容进行情感分析的研究多数以篇章级为处理粒度,尚不能满足博客文本深度情感分析的需求。该文提出一种基于LDA话题模型与Hownet词典的中文博客多方面话题情感分析方法。该方法首先利用数据语料训练LDA话题模型,然后以滑动窗口为基本处理单位,利用训练好的LDA模型对博客文本进行话题识别与划分;在此基础上,基于Hownet词典对划分后的话题段落进行情感倾向计算。该方法有助于同时识别博客文本所涉及的多方面子话题及每个子话题上的情感倾向。实验结果表明,该方法不仅能获得较好的话题划分结果,也有助于改善情感分析的准确率。     

基于OCC模型和贝叶斯网络的情绪句分类方法

情绪句分类是情绪分析研究领域的核心问题之一,旨在解决情绪句类别的自动判断问题。传统基于情绪认知模型(OCC模型)的情绪句分类方法大多依赖词典和规则,在文本信息缺失的情况下分类精度不高。文中提出基于OCC模型和贝叶斯网络的情绪句分类方法,通过分析OCC模型的情绪生成规则,提取情绪评估变量并结合情绪句中含有的表情符号特征构建情绪分类贝叶斯网络;通过概率推理,可以实现句子级文本的情绪分类,并减小句中信息缺失所带来的影响。与NLPCC2014中文微博情绪分析评测的子任务情绪句分类评测结果的对比表明,所提方法具有有效性。     

宏观篇章结构表示体系和语料建设

篇章结构分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向.篇章结构分析有助于理解篇章的结构和语义,并为自然语言处理的应用（如自动文摘、主题抽取、问答系统等）提供有力的支撑.目前篇章结构分析主要集中在微观的层面,分析重点是句子内部或句子与句子之间的关系和结构,而宏观层面的研究相对较少.因此,本文以篇章结构作为研究对象,并将研究重点放在宏观篇章结构的表示体系和语料资源建设上.本文探讨了篇章结构分析的重要性,从理论体系、语料资源、计算模型等三个方面阐述了篇章结构分析的研究现状,提出了以篇章主次关系为媒介的宏观和微观统一的篇章结构表示框架,并分别构建了宏观篇章的逻辑语义结构和功能语用结构.在此基础上本文标注了规模为720篇新闻报道的宏观篇章结构语料,并对标注的结果进行了一致性分析和标注统计分析.     

绿色网络博文倾向性分析算法研究

由于目前博客基本是文本格式,提出基于语义理解分析博文倾向性的方法。算法以HowNet情感词语词库为基础,绿色网络云系统可以创建并不断完善绿色网络系统的情感字典云数据库,使用词语相似度方法计算词语的情感权值,同时利用词语的情感权值的计算对博文倾向性作初始判定,从而得到博文的情感倾向性判定结果。最后通过实验对该方法进行验证,结果表明该算法可以有效地判定博客文本情感倾向性,为绿色网络系统是否过滤该博客提供准确依据。     

基于双语信息和标签传播算法的中文情感词典构建方法

文本情感分析是目前自然语言处理领域的一个热点研究问题,具有广泛的实用价值和理论研究意义。情感词典构建则是文本情感分析的一项基础任务,即将词语按照情感倾向分为褒义、中性或者贬义。然而,中文情感词典构建存在两个主要问题 1)许多情感词存在多义、歧义的现象,即一个词语在不同语境中它的语义倾向也不尽相同,这给词语的情感计算带来困难;2)由国内外相关研究现状可知,中文情感字典建设的可用资源相对较少。考虑到英文情感分析研究中存在大量语料和词典,该文借助机器翻译系统,结合双语言资源的约束信息,利用标签传播算法(LP)计算词语的情感信息。在四个领域的实验结果显示我们的方法能获得一个分类精度高、覆盖领域语境的中文情感词典。     

微博情感分析综述

随着微博用户数量的快速增长,微博中所携带的一些情感和观点对社会的影响越来越大,尤其是一些涉及到公众人身安全的负面情绪,可能会影响到社会的稳定,因此进行微博情感分析意义重大。微博情感分析的内容包括微博语料的获取、微博语料的预处理和情感分析方法等,常用的情感分析方法有基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。随着注意力机制在NLP领域的广泛使用,很多研究者开始将注意力机制融合到深度学习模型中进行情感分析,这使得情感分析的准确率得到了很大的提升。谷歌提出的BERT模型本质上也是基于注意力机制实现的,BERT模型在情感分析领域取得了突破性的进展。