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.     

基于扩展情感词典及特征加权的情感挖掘方法

针对情感分类中采用单一特征分类精度不高的问题,提出多特征加权的分类算法:根据扩展的情感词典计算每个词的情感倾向度,经CHI特征选择后,根据情感词的极性强度调整贝叶斯分类模型中该词的正负后验概率,在原值的基础上加上极性强度影响值。实验将该方法和其他3种单特征选择方法在酒店、影视等语料上的分类精度进行了对比,分类精度得到提升。实验结果表明,将词语的情感倾向度的特征融入到分类器中方法,在有效提高情感倾向性分类精度的同时降低了特征维数。     

基于MapReduce的朴素贝叶斯算法文本分类方法

为了解决传统串行朴素贝叶斯算法分类性能低下的问题,提出一种基于朴素贝叶斯算法的并行化分类方法。选取多项式朴素贝叶斯,搭建Hadoop集群,通过卡方检验选取特征词,利用词频-逆文本频率指数方法计算出每个特征项的权值,并求出每类的权重总和,将权值应用到朴素贝叶斯公式中得到分类结果。实验结果表明:在该集群上设计的并行化朴素贝叶斯分类方法较比传统朴素贝叶斯方法,其精确率,召回率,F1值分别至少提高了7.66%,7.56%,11.98%,且用时更短,说明本文的方法能够提高处理文本的时间效率。     

基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型

当前维吾尔语情感语音合成采用韵律边界预测方法来实现情感语音转换。通过该方法合成出来的语音,虽然可表现出相应的情感,然而其情感表现力不够理想。针对此问题,该文提出一种基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型。在情感韵律转换前使用该模型进行情感分类,并将其分类结果作为韵律边界预测的输入,改进了情感韵律转换方法。使用改进的词性特征向量和韵律短语向量作为词向量的补充,从而有效提升维吾尔文文本情感分类的准确率。实验结果表明,该模型由两个单词构成的韵律短语作为特征时,准确率在维吾尔五分类情感数据集上达到了很好的分类效果。     

中文微博情感分析中主客观句分类方法

采用朴素贝叶斯分类器对微博语句的主客观分类问题进行研究。首先分析微博文本和其他文本的主要区别,并针对微博文本的表述特点提取一些主客观线索特征,然后对2-POS模式的最佳选取方式进行研究,最后以特征词和主客观线索做语义特征,2-POS模式做语法特征,采用朴素贝叶斯分类器分别研究它们对分类结果的影响。实验结果表明,同时考虑语义特征和语法结构特征的分类效果比仅考虑一种特征时要好。     

文本分类综述及手机垃圾短信过滤方法的研究

主要介绍了文本分类问题,讨论了文本分类所涉及的关键技术,包括中文分词,文本表示,特征选取方法,以及Rocchio、朴素贝叶斯、K近邻、决策树、神经网络和支持向量机等文本分类算法的原理和方法.最后,给出了基于文本分类技术的中文垃圾短信过滤方法的实验和结果.     

基于朴素贝叶斯分类的路面积雪状态检测

为解决路面积雪状态(轻微、严重)检测问题以保证行车安全,利用监控视频得到路面实时状态,采用朴素贝叶斯分类方法进行积雪状态检测。首先利用机器视觉和视频目标分割方法提取视频中路面视觉特征,然后采用朴素贝叶斯分类方法进行路面积雪状态分类,通过实验,综合比较了朴素贝叶斯分类与KNN分类、人工神经网络(ANN)、支撑向量机(SVM)在路面积雪状态检测问题中的有效性,结果表明,朴素贝叶斯分类器更适合积雪状态的分类。     

基于特征选择技术的情感词权重计算

在文本情感分析中,情感词典的构建至关重要,然而目前这方面的研究大多集中在简单的词语极性判别上,有关情感词的权重赋值研究较少,且已有的权重赋值方法基本上都需要人工辅助来选取基准词,这给实际应用带来很大的困难. 针对此问题,提出了一种自动的基于特征选择技术的情感词权重计算方法. 首先提出了词语情感权重与文本情感倾向的相关假设;然后针对情感分类,结合二元分类的特性改进了信息增益( information gain, IG)和卡方统计量( chi-square,CHI) ,将特征选择技术应用于情感词权重计算. 实验结果表明:将计算所得的带情感权重的情感词库用于文本情感分类能够提升分类精度.     

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术

对基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术进行了研究分析和实验验证．介绍了向量空间模型（VSM）方法以及特征向量抽取方法,推导和研究了引入“特征之间互相独立”假设的朴素贝叶斯分类算法．采用K次交叉验证的方法,以收集的一些邮件为语料,应用朴素贝叶斯分类算法,通过训练集计算得到类别的先验概率和特征项的类条件概率,并以此为基础对测试集中的邮件进行归属判断,以正确率和召回率为指标给出了实验结果．     

一种改进的朴素贝叶斯分类器在文本分类中的应用研究

文本分类是数据挖掘领域中重要的研究分支.通过对自适应遗传算法和朴素贝叶斯分类器的研究,提出一种基于自适应遗传算法的朴素贝叶斯分类算法.将该算法应用于中文文本分类中,可以生成最优贝叶斯分类器及最优属性集合,提高分类精度.     

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。     

中文微博情感词典构建方法

提出了一种中文微博情感词典构建方法。采用上下文熵的网络用语发现策略,通过TF IDF(term frequency inverse document frequency)进行二次过滤得到网络用语;利用SO PMI(semantic orientation pointwise mutual information)算法在已标注的微博语料库中计算网络用语的情感倾向值,构建网络用语情感词典;将词典应用到微博情感分类实验,并与朴素贝叶斯分类器的分类性能进行了比较分析。实验结果表明,直接利用微博情感词典的分类效果好于朴素贝叶斯分类器,并具有分类过程简单、快速等优势。     

基于空间注意力和卷积神经网络的视觉情感分析

为了解决现有基于深度学习方法的视觉情感分析忽略了图像各局部区域情感呈现的强度差异问题,提出一种结合空间注意力的卷积神经网络spatial attention with CNN, SA-CNN用于提升视觉情感分析效果。设计一个情感区域探测神经网络用于发现图像中诱发情感的局部区域;通过空间注意力机制对情感映射中各个位置赋予注意力权重,恰当抽取各区域的情感特征表示,从而有助于利用局部区域情感信息进行分类;整合局部区域特征和整体图像特征形成情感判别性视觉特征,并用于训练视觉情感的神经网络分类器。该方法在3个真实数据集TwitterⅠ、TwitterⅡ和Flickr上的情感分类准确率分别达到82.56%、80.23%、79.17%,证明利用好图像局部区域情感表达的差异性,能提升视觉情感分类效果。     

基于多模态判别性嵌入空间的图像情感分析

为了解决图像情感分析中存在的情感鸿沟和大的类内方差问题,提出了一种可以同时利用视觉模态和文本模态之间的深度潜在关联、视觉模态的深度线性判别和图像中层语义融合的弱监督方法.利用多模态深度网络结构找到一个视觉模态和文本模态之间最大深度关联且视觉模态具有深度判别性的潜在嵌入空间,并在该潜在空间中将文本的语义映射特征迁移到图像的判别性视觉映射特征中;结合注意力机制,设计涵盖潜在空间中映射特征的注意力网络,用于情感分类.在真实数据集上的实验结果表明,所提出的方法获得了更好的情感分类准确率.     

采用 SVM 方法的文本情感极性分类研究

文本情感极性分类是文本情感分析首先要解决的关键问题。在分析影响文本情感分类的各类因素的基础上,首先构建了情感词典,并进行情感特征选取以及情感特征加权,然后使用SVM分类的方法对文本进行情感识别及分类,最后在语料数据集的基础上,在单机平台上和Spark分布式计算平台上执行分类模型,对比分析其分类精度和时间代价。实验结果验证了本文构建的情感极性分类模型在单机和分布式云平台上中的有效性。     

一种基于动态词典和三支决策的情感分析方法

提出了一种新的特征提取方式,与三支决策思想相结合,运用在文本情感分析中,以提高分类器的效率。根据训练集合创建动态情感词典,然后根据情感词典提取文本的抽象特征,形成特征矩阵。在分类过程中,如果分类器对于目标文本的所属分类确信程度不够高,那么分类器会利用三支决策的思想,将文本置于边界域中,等待别的处理方法。实验结果表明,在英文影评数据集上,基于动态词典的特征提取方法可以取得更好的分类准确率,而且三支决策规则可将一些样例放入边界域,提高了分类准确率。