基于语义约束LDA的商品特征和情感词提取

随着网络购物的发展,Web上产生了大量的商品评论文本数据,其中蕴含着丰富的评价知识。如何从这些海量评论文本中有效提取商品特征和情感词,进而获取特征级别的情感倾向,是进行商品评论细粒度情感分析的关键。本文根据中文商品评论文本的特点,从句法分析、词义理解和语境相关等多角度获取词语间的语义关系,然后将其作为约束知识嵌入到主题模型,提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA（semantic relation constrained LDA）,用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取。由于SRC-LDA改善了标准LDA对于主题词的语义理解和识别能力,从而提高了相同主题下主题词分配的关联度和不同主题下主题词分配的区分度,可以更多地发现细粒度特征词、情感词及其之间的语义关联性。通过实验表明,SRC-LDA对于细粒度特征和情感词的发现和提取具有较好的效果。     

多维特征融合的混合神经网络文本情感分析模型

针对复杂文本评论的情感分析研究存在着隐式主题方面分类不精确、文本特征提取不全面和识别文本上下文语义不足等问题,论文提出了一种多维特征融合的混合神经网络文本情感分析模型MFF-HNN.该模型先把词向量、词性、位置和句法依存特征进行注意力特征融合,抽取出主题词库,然后把融合特征输入到改进的TBGRU模型和DCNN模型中获取语义信息和局部特征信息,再与主题词库结合进行注意力特征融合语义特征信息,最后使用SoftMax函数获取文本方面级情感分类信息.实验表明,该模型的情感分类的效果优于其它模型.     

基于注意力与门控机制相结合的细粒度情感分析

细粒度情感分析(fine-grained sentiment analysis)是自然语言处理领域的关键问题之一,其通过学习文本的上下文信息来进行特定方面的情感分析,可以帮助用户和商家更好地了解用户评论特定方面的情感。针对基于用户评论的方面级别细粒度情感分析任务,提出了BiGRU-Attention与门控机制(gated mechanisms)相结合的文本情感分类模型。首先,通过整合现有的情感资源,将HOWNET评价情感词典作为种子情感词典,利用SO-PMI算法扩充用户评论情感词典,结合否定词典以及词性信息扩充用户评论情感知识,将用户评价情感知识作为用户评论情感特征信息;其次,引入字词特征与情感特征信息,将它们联合作为模型输入,使用BiGRU对文本进行深层次的特征提取;然后,结合门控机制以及注意力机制,根据获取的方面词信息进一步提取与方面词相关的上下文情感特征信息;最后,在输出层进行文本情感分析,经过softmax获得最终的情感极性。在AIchallenger2018细粒度情感分析中文数据集上,所提模型的Macro_F1_score值达到了0.7...     

基于层叠模型细粒度情感要素抽取及倾向分析

针对商品评论中的细粒度情感要素抽取问题,提出基于条件随机场模型( CRFs)和支持向量机( SVM)的层叠模型。针对情感对象与情感词的识别,将评论的句法信息、语义信息等引入CRFs模型,进一步提高CRFs特征模板的鲁棒性。在SVM模型中,引入情感对象和情感词的深层词义及情感词的基本情感倾向等特征,改进传统的词包模型,对掖情感对象,情感词业词对进行细粒度的情感分类判断,从而获得商品评论中的情感关键信息：(情感对象,情感词,情感倾向性)三元组。实验表明,文中的CRFs和SVM层叠模型可提高情感要素抽取与情感分类判断的准确性。     

基于图注意力网络的方面级别文本情感分析

方面级别文本情感分析旨在分析文本中不同方面所对应的情感趋向。传统基于神经网络的深度学习模型在文本情感分析的过程中,大多直接使用注意力机制而忽略了句法关系的重要性,即不能充分利用方面节点的上下文语义信息,导致情感趋向预测效果不佳。针对该问题,设计一种融合句法信息的图注意力神经网络模型,并将其应用于文本情感分析任务。利用预训练模型BERT进行词嵌入得到初始词向量,将初始词向量输入双向门控循环神经网络以增强特征向量与上下文信息之间的融合,防止重要上下文语义信息丢失。通过融合句法信息的图注意力网络加强不同方面节点之间的交互,从而提升模型的特征学习能力。在SemEval-2014数据集上的实验结果表明,该模型能够充分利用句法信息进行情感分析,其准确率较LSTM及其变种模型至少提升3%,对Restaurant评论进行情感分类预测时准确率高达83.3%。     

多头注意力记忆网络的对象级情感分类

细粒度的情感分类任务需要识别文本当中与评论对象相关度最高的观点词并进行情感极性分类.文中利用多头注意力机制改进记忆网络,提取不同对象情感分类特征,实现对象级情感分类.将文本的词嵌入向量存储在记忆组件中,使用多头注意力机制在多个特征空间同时建模文本整体语义与对象相关语义.利用前馈网络层整合多个特征空间下的信息作为分类特征.在SemEval-2014数据集及扩充的数据集上实验表明,文中方法有利于缓解方法的选择性偏好.     

结合广义自回归预训练语言模型与循环卷积神经网络的文本情感分析方法

传统的机器学习方法在对网络评论文本进行情感极性分类时,未能充分挖掘语义信息和关联信息,而已有的深度学习方法虽能提取语义信息和上下文信息,但该过程往往是单向的,在获取评论文本的深层语义信息过程中存在不足。针对以上问题,提出了一种结合广义自回归预训练语言模型（XLNet）与循环卷积神经网络（RCNN）的文本情感分析方法。首先,利用XLNet对文本进行特征表示,并通过引入片段级递归机制和相对位置信息编码,充分利用了评论文本的语境信息,从而有效提升了文本特征的表达能力;然后,利用RCNN对文本特征进行双向训练,并在更深层次上提取文本的上下文语义信息,从而提升了在情感分析任务中的综合性能。所提方法分别在三个公开数据集weibo-100k、waimai-10k和ChnSentiCorp上进行了实验,准确率分别达到了96.4%、91.8%和92.9%。实验结果证明了所提方法在情感分析任务中的有效性。     

基于语义增强的多特征融合小样本关系抽取

关系抽取是自然语言处理和知识图谱构建的一项关键任务,现有小样本关系抽取方法无法有效获取和充分利用更多的文本语义信息,为此给出一个基于语义增强的多特征融合关系抽取方法（SMPC）并应用于小样本任务中。该方法构建了一个融合位置、词性和句法依存等信息的分段卷积神经网络最大化表示语义特征,并从维基百科中抽取细粒度语义信息,将其融入词嵌入,提高模型上下文共性学习。在两种场景下对不同基线方法进行实验,分别取得最高4%和10%的准确率提升,证明了该方法的有效性。     

基于语义和句法依存特征的评论对象抽取研究

评论对象抽取是情感分析的重要研究内容。基于语义词典,从评论对象的类别视角出发,运用语义相似度和相关度计算方法,该文提出用于评价对象抽取的七种新的语义特征。评价对象和评价词之间通常存在句法依存关系,并且评价词往往带有情感倾向,将句法依存分析和评价词识别结合,提出句法情感依存特征抽取方法,忽略无情感词和微情感词的句法依存关系,提高评价对象抽取的准确率。使用条件随机场模型,在SEMEVAL比赛的三个领域数据集上进行实验,新的语义特征和句法情感依存特征组合的F₁分数比SEMEVAL比赛限制性系统最好成绩平均高3.78％,比非限制性系统最好成绩平均高2％,证明了所提特征的有效性。     

一种融合位置特征的方面级情感分析方法

方面级情感分析是如今情感分析领域的重要研究任务之一,旨在计算文本中多个方面词的情感极性。现有的方面级情感分析方法通常将整个句子直接输入复杂的神经网络,尽管此类方法能够有效捕捉到词与词之间的依赖关系,却忽略了方面词与其上下文之间所隐含的位置特征。因此,提出了一种融合位置特征的方面级情感分析方法。将文本分别采用基于方面词间隔的上下文划分方式与基于单词距离的上下文划分方式,通过两个微调后的BERT模型,完成词向量的表达;将两种词向量送入多头注意力机制,计算其文本特征;使用平均池化将语义信息进行融合,在输出层完成方面词的情感极性分类。在SemEval2014 Task4数据集和Twitter数据集上的实验表明,提出的融合位置特征的方面级情感分析方法能够充分利用方面词上下文之间的位置特征,有效提升了准确率和F1值。     

面向特征映射的原象与象特征描述

在对零件设计域与制造间特征映有后的原象特征与象特征信息分析基础上，给出了原象特征与象特征的数学描述方式，这一描述为构造原象特征到象特征的映射函数和进一步分析特征映射原理奠定了基础。     

Feature Preserving Mesh Simplification Using Feature Sensitive Metric

We present a new method for feature preserving mesh simplification based on feature sensitive (FS) metric. Previous quadric error based approach is extended to a high-dimensional FS space so as to measure the geometric distance together with normal deviation. As the normal direction of a surface point is uniquely determined by the position in Euclidian space, we employ a two-step linear optimization scheme to effciently derive the constrained optimal target point. We demonstrate that our algorithm can prese...     

红外目标特征分析及融合特征提取

针对复杂背景下的红外弱小目标的特征提取问题,提出了一种实用的红外目标的特征量提取算法.算法依据红外目标的辐射特性与背景之间的相关关系,得到目标的灰度和梯度特征量,通过融合处理,得到加权归一化的融合特征矢量.实验证明,这一融合特征矢量具有良好的稳定性和鲁棒性,同时该特征矢量计算量小,有利于工程实现.     

一种特征匹配方法:稀疏特征树

在大规模或实时环境要求下,机器学习算法的计算效率非常重要.描述了用于最大熵模型执行系统的一种高效的数据结构及其相关的生成和查找算法.这种数据结构称为稀疏特征树,用于表示特征集合,以提高特征查找(或特征匹配)的速度,从而提高概率计算和执行系统的速度.基本短语识别和词性标注的实验显示,这种新的数据结构的确能够极大地加快最大熵方法执行系统的速度,同时保持空间复杂度不变.     

基于特征关联性的特征选择算法研究

从特征与特征、特征与类的关联性出发,说明了非搜索性特征选择的原理及相关算法。     

三维曲面的特征描述和特征匹配

本文提出了一种新的三维曲面特征描述算法,将二维图像上的特征描述思想推广到三维网格。算法将三维网格表示成从顶点到高斯曲率的映射函数,从而获得可类比于二维图像的相似性。借助于法线和梯度建立局部球坐标系,通过二维统计直方图对特征点邻域的几何信息进行描述,使得特征描述具有平移、旋转和缩放不变性,最终生成128维的特征向量(特征描述符)。基于特征向量,我们实现了多分辨率和异拓扑网格下的特征匹配,展示并分析了实验结果。本文的研究动机来源于三维扫描建模以及多视点三维重建技术中对特征描述和特征匹配的需求,主要的应用方向包括:扫描配准、模型注册、动画跟踪、对称检测和模型检索。     

基于局部特征识别的特征有效性维护方法

缺乏特征模型的有效性维护功能已经成为目前特征造型系统存在的一个严重而亟待解决的问题.在对特征有效性条件进行深入分析的基础上,提出了一个基于扩展属性邻接图（extended attributed adjacency graph,简称EAAG）的特征有效性表示方法,特别是提出了基于局部特征识别的特征有效性维护新方法.该方法不仅能够自动判别特征的有效性是否被破坏,而且能确定导致特征无效的原因和遭破坏后特征的状态,从而能够根据用户的意图自动维持特征模型的有效性.     

基于特征分组和PSO的特征选择算法

在高维小样本数据的特征选择中,样本的变化会导致最终选出的特征呈现不稳定的特点。针对这种情况,提出了一种新的特征选择算法。首先通过计算特征间的互信息以确定特征关联性的强弱,依据将特征间的关联性强弱将特征分为不同的组,待分组完成后,使用粒子群算法对特征进行选择,并对少部分粒子进行随机扰动,避免粒子陷入局部最优。选择完成后的特征进行集成,得到最终特征子集。结合5个公开数据集进行实验,该算法的特征维度平均降低77.5%。与现有的方法比较,得到的结果在稳定性方面平均提高了4.0%。     

Web文本挖掘中的特征表示和特征提取

该文介绍了web文本挖掘的概念和一般处理过程，着重就web文本挖掘中前期的分词、特征表示和特征提取的常用方法进行研究．同时对不同方法进行了初步比较。