一种基于情感特征的短文本分类方法

With the emergence of a large amount of short texts, using short text classification technology to mine a large amount of effective information in short text has become a hot topic of research. For the feature selection method in the current classification process, which only considers the word frequency, and the short text is short in length and sparse keywords, the paper proposes a short text classification method based on emotional features, combined with TF-IDF, the weight of the feature words is modified with the 〖JP2〗sentiment dictionary, which can effectively improve the weight of the feature words with distinguishing ability, and avoid the problem of low accuracy caused by traditional methods which do not consider emotion but only word frequency. Using the Chinese corpus of teacher Tan Songbo for short text classification, through comparative experiments, the effectiveness of the method is verified.     

基于并行混合神经网络模型的短文本情感分析

针对传统的卷积神经网络（CNN）在进行情感分析任务时会忽略词的上下文语义以及CNN在最大池化操作时会丢失大量特征信息，从而限制模型的文本分类性能这两大问题，提出一种并行混合神经网络模型CA-BGA。首先，采用特征融合的方法在CNN的输出端融入双向门限循环单元（BiGRU）神经网络，通过融合句子的全局语义特征加强语义学习；然后，在CNN的卷积层和池化层之间以及BiGRU的输出端引入注意力机制，从而在保留较多特征信息的同时，降低噪声干扰；最后，基于以上两种改进策略构造出了并行混合神经网络模型。实验结果表明，提出的混合神经网络模型具有收敛速度快的特性，并且有效地提升了文本分类的F1值，在中文评论短文本情感分析任务上具有优良的性能。     

深度学习框架下微博文本情感细粒度研究

情感细粒度分析是情感分析的分支,随着社交网络规模的扩大,简单的划分积极或消极的粗粒度情感分析不能满足实际应用的需要,基于评价对象及其属性的细粒度情感分析得到了重视.近几年深度学习在自然语言处理领域的成功应用给情感细粒度分析提供了新的思路.以NLPCC2013任务二微博数据集为研究对象,探究微博短文本在不同神经网络结构中的情感细粒度分类结果并加入词向量进行优化,最后分析与总结了神经网络微博短文本细粒度情感分析的影响因素及发展方向.     

面向产品评论分析的短文本情感主题模型

情感主题联合生成模型已经成功应用于网络评论分析.然而,随着智能终端设备的广泛应用,由于屏幕及输入限制,用户书写的评论越来越短,我们不得不面对短评论中的文本稀疏问题.本文提出了一个针对短文本的联合情感--主题模型SSTM（Short-text sentiment-topic model）来解决稀疏性问题.不同于一般主题模型中通常采用的基于文档产生过程的建模方法,我们直接对整个语料集合的产生过程建模.在产生文档集的过程中,我们每次采样一个词对,同一个词对中的词有相同的情感极性和主题.我们将SSTM模型应用于两个真实网络评论数据集.在三个实验任务中,通过定性分析验证了主题发现的有效性,并与经典方法进行定量对比,SSTM模型的文档级情感分类性能也有较大提升.     

基于BERT的短文本相似度判别模型

短文本的表示方法和特征提取方法是自然语言处理基础研究的一个重要方向,具有广泛的应用价值.本文提出了BERT_BLSTM_TCNN模型,该神经网络模型利用BERT的迁移学习,并在词向量编码阶段引入对抗训练方法,训练出包括句的语义和结构特征的且泛化性能更优的句特征,并将这些特征输入BLSTM_TCNN层中进行特征抽取以完成...     

具有词判别力学习能力的短文本聚类概率模型研究

社交媒体的广泛使用使短文本聚类成为一个重要的研究课题。但短文本词向量的高维、稀疏性限制了传统文本聚类方法在短文本中的效果,并且由于词的稀疏性,词对簇结构的判别能力对短文本类结构的学习显得尤为重要。本文我们提出了一种基于概率模型的具有词判别力学习能力的短文本聚类框架,并在经典文本聚类模型LDA(Ldatant Drichilet Allocation)、BTM(Biterm Topic Model)和GSDMM(Gibbs Sampling Drichilet Mutitional Mixture model)模型中验证了词判别力学习对类结构学习的有效性。通过Gibbs采样算法对模型中的参数进行求解。最后在真实数据集上的实验结果显示具有词判别力学习的概率模型可以提高已有模型的聚类效果。     

基于主题聚类的情感极性判别方法

目前,大多数方法在判别文本情感极性上采用的是提取情感特征并应用分类器进行分类的方式。然而由于网络文本表述方式多样,主题分散等特点,使得情感特征提取过程变得愈发困难。借助LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型,首先对文本进行主题聚类,然后在每个主题子类上应用循环神经网络的方法对正、负情感样本分别建立主题模型,最后基于所属主题和所属情感的概率进行联合判断。采用这种方法,通过划分子类的方式规整了不同主题下文本的表述方式,限制了不同主题下词汇词义改变的问题,并且利用训练语言模型的方法很好地规避了直接提取特征的困难,将特征的挖掘过程内化在了训练模型的过程中。通过在IMDB电影评论样本上的实验可以看出,在应用了主题聚类后,模型分类的准确性有了显著提高。     

基于异质信息网的短文本特征扩充方法

随着计算机技术深度融入社会生活,越来越多的短文本信息遍布在网络平台上。针对短文本的数据稀疏问题,文中构建了一个鲁棒的异质信息网框架(HTE)来建模短文本,该框架可集成任何类型的附加信息并捕获它们之间的关系,以解决数据稀疏问题。基于该框架利用不同外部知识设计了6种短文本扩充方法,引入Wikipedia知识库和Freebase知识库的实体、实体类别、实体间关系等实体信息和文本主题等文本信息,以丰富短文本特征。最后使用相似性度量结果来验证所提出的短文本特征扩充方法的效果。通过与传统的3种相似性度量方法的6种文本扩充方法以及目前主流的短文本匹配算法在两个短文本数据集上进行比较,结果表明,所提的6种短文本扩充方法均有所提升,最佳方法的相似度度量结果与BERT相比提升了5.97%,证明了所提框架具有鲁棒性,可以包含多种类型的外部知识,能够解决短文本的数据稀疏性问题,以无监督的方式高精度地对短文本进行相似性度量。     

基于BERT-TextCNN的中文短文本情感分析

外卖商家和平台留住客户的重点就是要依据客户的需求制定个性化的服务。因此,本文提出一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)网络与文本卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,TextCNN）相结合的BERT-TextCNN网络模型。该模型从外卖中文短文本评论中得到更多的情感信息。最后,在外卖中文评论数据集上进行实验,对比BERT、TextCNN、BERT-TextCNN模型的准确性、稳定性和耗时程度。实验结果证明：BERT-TextCNN的准确率有提升,该方法能更准确地进行中文文本情感分析。     

基于微博短文本的用户兴趣建模方法

针对微博用户兴趣建模问题,提出一种在微博短文本数据集上建立用户兴趣模型的方法。为缓解短文本造成的数据稀疏性问题,在分析微博短文本结构和内容的基础上,给出微博短文本重构概念,根据微博相关的其他微博短文本和文本中包含的3种特殊符号,进行文本内容的扩展,从而扩充原始微博的特征信息。利用HowNet2000概念词典将重构后文本的特征词集映射到概念集。以抽象到概念层的文本向量为基础进行聚类,划分用户的兴趣集合,并给出用户兴趣模型的表示机制。实验结果表明,短文本重构和概念映射提高了聚类效果,与基于协同过滤的微博用户兴趣建模方法相比,平衡均值提高29.1%,表明构建的微博用户兴趣模型具有较好的性能。     

基于卷积神经网络的短文本情感分类

近年来,卷积神经网络模型常常被用于文本情感分类的研究中,但多数研究都会忽略文本特征词本身所携带的情感信息和中文文本分词时被错分的情况.针对此问题,提出一种融合情感特征的双通道卷积神经网络情感分类模型(Dual-channel Convolutional Neural Network sentiment classifi...     

基于GDBN网络的文本情感倾向分类算法

情感倾向性分类是自然语言处理领域中的热门话题,它的一个重要应用是挖掘线上评论中的重要信息,掌握网络舆论走向,因此本文提出一种基于GDBN网络的文本情感倾向性分类算法.该算法通过引入遗传算法来改进深度置信网络模型中的隐层,使模型自行对隐单元个数寻优,取得当前模型的适宜值,并以此模型进行深层建模与特征提取.最后通过反向传播网络对提取到的特征进行情感倾向性分类.在多个文本数据集上进行实验验证,验证结果表明了本文算法的有效性.     

改进主题模型的短文本评论情感分析

使用传统的主题模型方法对医疗服务平台中的评论等短文本语料进行主题模型的情感分析时，会出现上下文依赖性差的问题。提出基于词嵌入的WLDA算法，使用Skip-Gram模型训练出的词w*替换传统的LDA模型中吉布斯采样算法里的词w`，同时引入参数λ，控制吉布斯采样时词的重采样的概率.实验结果证明，与同类的主题模型相比，该主题模型的主题一致性高.     

基于集成学习理论的文本情感分类

随着Web2.0的迅速发展,越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验。这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理,因此基于计算机的文本情感分类技术应运而生,并且研究的重点之一就是提高分类的精度。由于集成学习理论是提高分类精度的一种有效途径,并且已在许多领域显示出其优于单个分类器的良好性能,为此,提出基于集成学习理论的文本情感分类方法。实验结果显示三种常用的集成学习方法 Bagging、Boosting和Random Subspace对基础分类器的分类精度都有提高,并且在不同的基础分类器条件下,Random Subspace方法较Bagging和Boosting方法在统计意义上更优,以上结果进一步验证了集成学习理论在文本情感分类中应用的有效性。     

基于赋权粗糙隶属度的文本情感分类方法

提出了基于赋权粗糙隶属度的文本情感分类方法.该方法将特征倾向强度引入到文本的向量空间表示法中,建立了基于二元组属性(特征,特征倾向强度)的文本表示模型.提出了基于情感倾向强度序的属性离散化方法,将特征选择寓于离散化过程,达到数据降维的目的.利用特征倾向强度,定义了赋权粗糙隶属度,用于新文本的情感分类.在真实汽车评论语料上,与支持向量机分类模型进行比较实验表明,基于赋权粗糙隶属度的文本情感分类方法在对数据进行一定程度的压缩后仍表现出较好的分类性能.     

基于情感评分的分层文本表示情感分类方法

文本中的词并非都具有相似的情感倾向和强度,较好地编码上下文并从中提取关键信息对于情感分类任务而言非常重要。为此,提出一种基于情感评分的分层注意力网络框架,以对文本情感进行有效分类。利用双向循环神经网络编码器分别对词向量和句向量进行编码,并通过注意力机制加权求和以获得文档的最终表示。设计辅助网络对文本的词、句进行情感评分,利用该评分调整注意力权重分布。在探究文本的情感信息对分类性能的影响后,通过辅助网络进一步促使模型关注情感色彩强烈的信息。在4个常用情感分类数据集上的实验结果表明,该框架能够关注文本中的情感表达并获得较高的分类准确率。     

基于深度学习的短文本情感倾向分析综述

短文本情感倾向分析是自然语言处理领域的关键研究问题之一.情感倾向分析是用于检测语言所蕴含主观倾向语义的一系列方法、技术和工具,是对文本深层语义理解的关键.短文本数据的随意性、高歧义性以及简短性使得传统基于特征工程和机器学习分类技术的情感倾向分析任务性能有限.随着深度学习技术在自然语言处理中的广泛应用,基于深度学习的短文...     

基于情感词属性和云模型的文本情感分类方法

受语言固有的模糊性、随机性以及传统文本特征词权重值计算方法不适用于情感词等因素的影响,文本情感分类的正确率很难达到传统文本主题分类的水平。为此,提出一种基于情感词属性和云模型的情感分类方法。结合情感词属性和简单句法结构以确定情感词的权重值,并利用云模型对情感词进行定性定量表示的转换。实验结果表明,该方法对情感词权重值计算是有效的,召回率最高达到78．8％,且与基于词典的方法相比,其文本情感分类结果更精确,正确率最高达到68．4％,增加了约9％的精度。     

基于区分性关键词模型的维吾尔文本情感分类

在研究区分性关键词提取方法的基础上,对维吾尔语中的生气和高兴等常见情感类型进行基于文本句子的情感分类研究。结合维吾尔文本句子中的情感表达特点,以词频和文档频率作为基本统计量,通过计算同一词语在不同组合统计量下的类间差异得到区分性关键词,并基于这些关键词进行特征提取和区分性情感模型构建。从维吾尔语电影字幕、小说等文本库中提取生气和高兴2种情感构造实验数据集,并验证所提出的情感分类方法。实验结果表明,基于区分性关键词的建模方法能有效地对维吾尔文本句子进行情感分类。     

基于CSLSTM网络的文本情感分类

文本情感分类是自然语言处理领域的研究热点,更是产品评价领域的重要任务.考虑到词向量与句向量之间的语义关系和用户信息、产品信息对文本情感分类的影响,提出余弦相似度LSTM网络. 该网络通过在不同语义层级中引入用户信息和产品信息的注意力机制,并根据词向量和句向量之间的相似度初始化词层级注意力矩阵中隐层节点的权重. 在Yelp13、Yelp14和IMDB三个情感分类数据集上的实验结果表明文中方法的有效性.