词典与机器学习方法相结合的维吾尔语文本情感分析

随着互联网整体水平的提高,大量基于维吾尔文的网络信息不断建立,引起了对不同领域的信息进行情感倾向性分析的迫切需要。该文考虑到维吾尔文没有足够的情感训练语料和完整的情感词典,结合机器学习方法和词典方法的优点,构建一个分类器模型 LCUSCM(Lexicon-based and Corpus-based Uyghur Text Sentiment Classification Model),先用自己构建的维吾尔文情感词典对语料进行高质量的情感分类,分类过程中对词典进行递归扩充,再根据每条句子的情感得分,从词典分类的结果中选择一部分语料来训练一个分类器并改进第一步的分类结果。此方法的正确率比单独使用机器学习方法提高了9.13%, 比词典方法提高了1.82%。     

基于词典与机器学习的藏文微博情感分析研究

随着互联网自媒体的兴起,越来越多的藏族人开始使用微博,并在其发表自己的观点和看法,与微博相关的藏文信息处理研究随之得到了学术层面的广泛关注。本文根据藏文微博的行文特征,提出了基于词典与机器学习算法多特征融合的藏文情感分类方法。在特征选择方面,运用藏汉情感词、表情符号等作为特征项。实验发现由于所构建的情感词典覆盖率不够髙导致分类效果不太理想。为了优化实验结果,本文引入了信息增益特征选择的措施,实验显示该措施完全较人工选择特征方法的分类结果有较大的提高。针对特定领域,实验证明融合后的分类效果有了一定程度的提升。     

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。     

基于情感词典扩展技术的网络舆情倾向性分析

随着Web2.0时代的到来,网络已逐渐成为反映社会舆情的重要载体之一,网络舆情发现及网民的观点和倾向性挖掘也成为新的研究热点,但是目前尚无有效反应网民对热点事件或话题总体态度的舆情分析系统.本文针对网民关于话题评论简单、数目众多的特点,应用HowNet和NTUSD两种资源对现有情感词典进行扩展,建立了一个新的、具有倾向程度的情感词典.基于扩展的情感词典,开发了一个半自动化网络舆情分析系统.该系统能够为用户提供更加细致、准确的评论倾向性分析结果.     

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。     

基于词典和表情符号的微博舆情情感分析研究

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。     

基于词典库的在线开放诗词情感分析研究

现存的情感分析研究多以现代文本为主,而对古诗词的研究较少.为此,以苏轼存世的在线开放诗词为例,先采用基于单一词典库的方法对其整体情感基调进行可视化分析,后采用基于复合词典库的方法对特定篇章实例进行情感值计算及分析,以期为同类工作提供参考.     

基于扩展词典与语义规则的中文微博情感分析

首先分析微博文本新词出现规律,通过程度词发现微博新词,然后通过拓展的PMI算法,计算新词与情感基准词之间的点互信息值,根据点互信息值将新词分为褒贬2类后加入微博领域词典。接着构建基础情感词典,考虑到微博文本的独特性和汉语言特点,构建微博表情词典、否定词典、程度词词典、连词词典。最后结合情感词典与语义规则,通过与微博表情进行情感值加权的方式来对中文微博进行情感分析。通过对抓取的微博数据集进行测试,验证了本文提出的分析策略的有效性。     

基于情感词典和堆叠残差的双向长短期记忆网络的情感分析

情感分析作为自然语言处理（NLP）的细分研究方向经历了使用情感词典、机器学习和深度学习分析的发展过程。针对使用一般化的深度学习模型作为文本分类器对于特定领域的网络评论类型的文本的分析的精准度较低,训练时发生过拟合现象以及情感词典覆盖率低、编纂工作量大的问题,提出了基于情感词典和堆叠残差的双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络的情感分析模型。首先,借助情感词典中情感词的设计覆盖“教育机器人”研究领域内的专业词汇,从而弥补Bi-LSTM模型在分析此类文本时精准度的不足;然后,使用Bi-LSTM和SnowNLP来降低情感词典的编纂体量。长短期记忆（LSTM）网络的“记忆门”“遗忘门”结构可以在保证充分考虑评论文本中的前后词语的关联性的同时,适时选择遗忘一些已分析词语,从而避免反向传播时的梯度爆炸问题。而在将堆叠残差的Bi-LSTM引入后,不仅使得模型的层数加深至8层,而且还使残差网络避免了叠加LSTM时会导致的“退化”问题;最后,通过适当设置和调整两部分的得分权重,并将总分使用Sigmoid激活函数标准化到［0,1］的区间上,按照［0,0.5］,（0.5,1］的区间划分分别表示负面和正面情绪,完成情感分类。实验结果表明,在“教育机器人”评论数据集中,所提模型对于情感分类准确率相较于标准的LSTM模型提升了约4.5个百分点,相较于BERT提升了约2.0个百分点。综上,所提模型将基于情感词典和深度学习模型的情感分类方法一般化;而通过修改情感词典中的情感词汇并适当调整深度学习模型的结构和层数,所提模型可以应用于电子商务平台中各类商品的购物评价的精确情感分析,从而帮助企业洞悉消费者的购物心理和市场需求,同时也可以为消费者提供商品质量的一种参考标准。     

结合情感词典与规则的微博情感极性分类方法

随着微博在网民中日益火热,社会热点问题容易快速地演变成微博热门话题。由于微博用户多、数据量大、情感复杂的特性,通过情感分析来准确地获取微博潜藏的社会价值、商业价值变得十分迫切。该文通过构建情感词典,查找语义规则,并将情感词典与规则结合,建立微博情感分析模型,实验结果表明本文方法在负向情感判别方面效果优于SVM,并且在微博语料较短时,整体分类效果也优于SVM。     

结合情感词典与规则的微博情感极性分类方法

随着微博在网民中日益火热,社会热点问题容易快速地演变成微博热门话题。由于微博用户多、数据量大、情感复杂的特性,通过情感分析来准确地获取微博潜藏的社会价值、商业价值变得十分迫切。该文通过构建情感词典,查找语义规则,并将情感词典与规则结合,建立微博情感分析模型,实验结果表明本文方法在负向情感判别方面效果优于SVM,并且在微博语料较短时,整体分类效果也优于SVM。     

面向电影评论的情感词典构建方法研究

在对中文网络文本进行情感分析时,情感词典的完备性以及好坏对情感分析的效果有着至关重要的影响.虽然已经有了几个通用的中文情感词典,但是现实生活中电影领域有自身特有的领域词汇、领域词语的特殊使用方式等,现有的几个情感词典若用在电影评论的情感分析中使用,往往效果不佳.现今还没有学者发布行业认可的、官方的可用于分析电影评论的领...     

基于情感轮和情感词典的文本情感分布标记增强方法

情感分布学习是一种近年提出的用于处理存在情绪模糊性的多情绪分析模型,其核心思路是通过情感分布记录示例在各个情绪上的表达程度.不同于传统的单标记或多标记学习,情感分布学习可以定量地对多个情绪同时建模.目前,情感分布学习面临的一个重要困难是缺乏已标注情感分布的文本数据集.为了利用大量已有的单标记情感数据集,情感分布标记增强...     

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。     

融合情感词典与上下文语言模型的文本情感分析

词嵌入技术在文本情感分析中发挥着重要的作用,但是传统的Word2Vec、GloVe等词嵌入技术会产生语义单一的问题。针对上述问题提出了一种融合情感词典与上下文语言模型ELMo的文本情感分析模型SLP-ELMo。首先,利用情感词典对句子中的单词进行筛选;其次,将筛选出的单词输入字符卷积神经网络（char-CNN）,从而产生每个单词的字符向量;然后,将字符向量输入ELMo模型进行训练;此外,在ELMo向量的最后一层加入了注意力机制,以便更好地训练词向量;最后,将词向量与ELMo向量并行融合并输入分类器进行文本情感分类。与现有的多个模型对比,所提模型在IMDB和SST-2这两个数据集上均得到了更高的准确率,验证了模型的有效性。     

情感词典自动构建方法综述

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.     

结合金融领域情感词典和注意力机制的细粒度情感分析

针对在金融领域实体级情感分析任务中缺乏足够的标注语料,以及通用的情感分析模型难以有效处理金融文本等问题,该文构建一个百万级别的金融领域实体情感分析语料库,并标注5 000余个金融领域情感词作为金融领域情感词典。同时,基于该金融领域数据集,提出一种结合金融领域情感词典和注意力机制的金融文本细粒度情感分析模型(FinLexNet)。该模型使用两个LSTM网络分别提取词级别的语义信息和基于情感词典分类后的词类级别信息,能有效获取金融领域词语的特征信息。此外,为了让文本中金融领域情感词获得更多关注,提出一种基于金融领域情感词典的注意力机制来为不同实体获取重要的情感信息。最终在构建的金融领域实体级语料库上进行实验,取得了比对比模型更好的效果。     

基于词典与机器学习的中文微博情感分析研究

随着Web2.0时代的兴起,与微博相关的研究得到学术界和工业界的广泛关注。选取微博文本中的动词和形容词作为特征;提出基于层次结构的特征降维方法;采用设计的基于表情符号的方法计算特征极性值;在此基础上,提出基于特征极性值的位置权重计算方法,借助SVM作为机器学习模型将微博文本分为正面、负面和中性三类。实验结果表明,提出的方法能够比较有效地对中文微博文本进行情感分类。