基于社交关系的微博主题情感挖掘

微博情感分析是社交媒体挖掘中的重要任务之一,在个性化推荐、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值.挖掘性能良好且可同步进行文档主题分析与情感分析的主题情感模型近来在以微博为代表的社交媒体情感分析中备受关注。然而,绝大多数现有主题情感模型都简单地假设不同微博的情感极性是互相独立,这与微博生态的现实状况不相一致的,从而导致这些模型无法对用户的真实情感进行有效建模。基于此,本文综合考虑了微博用户相互关联的事实,提出基于LDA和微博用户关系的主题情感模型SRTSM,该模型在LDA中加入情感层与微博用户关系参数,利用微博用户关系与微博主题学习微博的情感极性。新浪微博真实数据集上的大量实验表明,与代表性算法JST、Sentiment-LDA与DPLDA相比较,SRTSM模型能对用户真实情感与讨论主题进行更加有效的分析建模.     

一种基于自动标注语料的热点事件情感分析方法及应用

[目的/意义]随着自媒体的快速兴起,境内外社交媒体平台成为了各类新闻事件快速传播的重要渠道,也是广大网友表达观点、获取信息的重要平台。相应地,通过对社交平台上网友在热点事件中发表的言论进行情感倾向分析挖掘也成了热点研究问题,有效的情感分析能快速获取事件走势、公众观点等重要信息。[方法/过程]本文主要以境外社交平台上热点事件下的言论作为数据源,设计了针对非正式、非结构化、表情符号偏多的网络文本预处理分析方法,并基于PMI+SKEP模型对文本进行情感倾向分析,最后对情感分析结果进行应用研究。[结果/结论]本文的方法解决了实际应用中的业务数据缺少标注数据,需要大量人工标注的难点,模型准确率比ERNIE模型提高了3.17%。另外通过对用户言论进行情感倾向预测,获取到事件随时间变化趋势,以及事件发酵过程中负向言论传播的重要用户等,并将结果应用到实战系统中。     

一种基于情感特征表示的跨语言文本情感分析模型

基于深度学习的跨语言情感分析模型需要借助预训练的双语词嵌入(Bilingual Word Embedding,BWE)词典获得源语言和目标语言的文本向量表示.为了解决BWE词典较难获得的问题,该文提出一种基于词向量情感特征表示的跨语言文本情感分析方法,引入源语言的情感监督信息以获得源语言情感感知的词向量表示,使得词向量...     

融入主题特征的中越跨语言情感分类模型

越南语网络评论的情感分类是越南语事件观点分析的基础.越南语资源匮乏,标注困难,可借助中文标注语料进行跨语言情感分类,实现越南语评论的情感极性预测.但现有的跨语言情感分类模型忽略了主题信息对加强情感表征学习、减小语言差异的作用.为此,该文提出了一种融入主题特征的中越跨语言情感分类模型.将中文①和越南语的主题词分布作为外部...     

一种基于词序信息的自动文摘方法

自动文摘技术应尽可能获取准确的相似度以确定句子或段落的权重,但目前常用的基于向量空间模型的计算方法却忽视句子、段落、文本中词的顺序.提出了一种新的基于相邻词序组的相似度度量方法并应用于文本的自动摘要,采用基于聚类的方法实现了词序组的向量表示并以此刻画句子、段落、文本,通过线性插值将基于不同长度词序组的相似度结果予以综合.同时,提出了新的基于含词序组重要性累计度的句子或段落的权重指标.实验证明利用词序信息可有效提高自动文摘质量.     

基于长短期记忆多维主题情感倾向性分析模型

针对中文微博全局性情感倾向分类的准确性不高的问题,提出基于长短期记忆模型的多维主题模型（MT-LSTM）。该模型是一个多层多维序列计算模型,由多维长短期记忆（LSTM）细胞网络组成,适用于处理向量、数组以及更高维度的数据。该模型首先将微博语句分为多个层次进行分析,纵向以三维长短期记忆模型（3D-LSTM）处理词语及义群的情感倾向,横向以多维长短期记忆模型（MD-LSTM）多次处理整条微博的情感倾向;然后根据主题标签的高斯分布判断情感倾向;最后将几次判断结果进行加权得到最终的分类结果。实验结果表明,该算法平均查准率达91%,最高可达96.5%;中性微博查全率高达50%以上。与递归神经网络（RNN）模型相比,该算法F-测量值提升40%以上;与无主题划分的方法相比,细致的主题划分可将F-测量值提升11.9%。所提算法具有较好的综合性能,能够有效提升中文微博情感倾向分析的准确性,同时减少训练数据量,降低匹配计算的复杂度。     

基于视觉方面注意力的图像文本情感分析模型

社交网络已经成为人们日常生活中不可分割的一部分,对社交媒体信息进行情感分析有助于了解人们在社交网站上的观点、态度和情绪。传统情感分析主要依赖文本内容,随着智能手机的兴起,网络上的信息逐渐多样化,除了文本内容,还包括图像。通过研究发现,在多数情况下,图像对文本有着支持增强作用,而不独立于文本来表达情感。文中提出了一种新颖的图像文本情感分析模型(LSTM-VistaNet),具体来说,LSTM-VistaNet模型未将图像信息作为直接输入,而是利用VGG16网络提取图像特征,进一步生成视觉方面注意力,赋予文档中核心句子更高的权重,得到基于视觉方面注意力的文档表示;此外,还使用LSTM模型对文本情感进行提取,得到基于文本的文档表示。最后,将两组分类结果进行融合,以获得最终的分类标签。在Yelp餐馆评论的数据集上,所提模型在精确度上达到了62.08%,比精度较高的模型BiGRU-mVGG提高了18.92%,验证了将视觉信息作为方面注意力辅助文本进行情感分类的有效性;比VistaNet模型提高了0.32%,验证了使用LSTM模型可以有效弥补VistaNet模型中图像无法完全覆盖文本的缺陷。     

基于ALBERT-BIGRU的情感分析模型

针对预训练模型BRET所面临的模型复杂、参数规模大带来的训练难度提升问题,提出一种基于ALBERT(A Little BERT)的情感分析模型ALBERT-BiGRU-attention-CRF.在online_shopping_10_cats网络购物评论数据集上取得了93.58％的F1值,同传统BiGRU-CRF等情...     

一种针对短文本的主题情感混合模型

主题情感混合模型可以同时提取语料的主题信息和情感倾向。针对短文本特征稀疏的问题,主题情感联合分析方法较少的问题,该文提出了BJSTM模型(Biterm Joint Sentiment Topic Model),在BTM模型(Biterm Topic Model)的基础上,增加情感层的设置,从而形成“情感-主题-词汇”的三层贝叶斯模型。对每个双词的情感和主题进行采样,从而对整个语料的词共现关系建模,一定程度上克服了短文本的稀疏性。实验表明,BJSTM模型在无监督情感分类和主题提取方面都有不错的表现。     

基于卷积神经网络的图文融合媒体情感预测

近年来,用户在社交媒体上越来越多地使用多媒体内容来分享经历和表达情绪。相比单独的文本和图像,融合文本和图像的多媒体内容能够更为充分地揭示用户的真实情感。针对单一文本或图像的情感不明显问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的图文融合媒体的情感分析方法。该方法融合图像特征与三个不同级别(词语级、短语级和句子级)的文本特征构建CNN模型,以分析比较不同层次的语义特征对情感预测的影响。在真实数据集上的实验结果表明,通过捕捉文本情感特征和图像情感特征之间的内部联系,可以更准确地实现对图文融合媒体情感的预测。     

Dynamic evolution of collective emotions in social networks: a case study of Sina weibo

Emotion is a fundamental object of human existence and determined by a complex set of factors. With the rapid development of online social networks (OSNs), more and more people would like to express their emotion in OSNs, which provides wonderful opportunities to gain insight into how and why individual emotion is evolved in social network. In this paper, we focus on emotion dynamics in OSNs, and try to recognize the evolving process of collective emotions. As a basis of this research, we first construct a corpus and build an emotion classifier based on Bayes theory, and some effective strategies (entropy and salience) are introduced to improve the performance of our classifier, with which we can classify any Chinese tweet into a particular emotion with an accuracy as high as 82%. By analyzing the collective emotions in our sample networks in detail, we get some interesting findings, including a phenomenon of emotion synchronization between friends in OSNs, which offers good evidence for that human emotion can be spread from one person to another. Furthermore, we find that the number of friends has strong correlation with individual emotion. Based on those useful findings, we present a dynamic evolution model of collective emotions, in which both self-evolving process and mutual-evolving process are considered. To this end, extensive simulations on both real and artificial networks have been done to estimate the parameters of our emotion dynamic model, and we find that mutual-evolution plays a more important role than self-evolution in the distribution of collective emotions. As an application of our emotion dynamic model, we design an efficient strategy to control the collective emotions of the whole network by selecting seed users according to k-core rather than degree.     

基于HDP的主题词向量构造——以柬语为例

针对单一词向量中存在的一词多义和一义多词的问题，以柬语为例提出了一种基于HDP主题模型的主题词向量的构造方法。在单一词向量基础上融入了主题信息，首先通过HDP主题模型得到单词主题标签，然后将其视为伪单词与单词一起输入Skip-Gram模型，同时训练出主题向量和词向量，最后将文本主题信息的主题向量与单词训练后得到的词向量进行级联，获得文本中每个词的主题词向量。与未融入主题信息的词向量模型相比，该方法在单词相似度和文本分类方面均取得了更好的效果，获取的主题词向量具有更多的语义信息。     

Analyzing market performance via social media: a case study of a banking industry crisis

Analyzing market performance via social media has attracted a great deal of attention in the finance and machine-learning disciplines.However,the vast majority of research does not consider the enormous influence a crisis has on social media that further affects the relationship between social media and the stock market.This article aims to address these challenges by proposing a multistage dynamic analysis framework.In this framework,we use an authorship analysis technique and topic model method to identify stakeholder groups and topics related to a special firm.We analyze the activities of stakeholder groups and topics in different periods of a crisis to evaluate the crisis’s influence on various social media parameters.Then,we construct a stock regression model in each stage of crisis to analyze the relationships of changes among stakeholder groups/topics and stock behavior during a crisis.Finally,we discuss some interesting and significant results,which show that a crisis affects social media discussion topics and that different stakeholder groups/topics have distinct effects on stock market predictions during each stage of a crisis.     

基于双态模型的微博话题跟踪方法研究

针对话题先验相关报道稀疏性及在话题发展过程中所产生的漂移问题,结合微博文本特点提出了一种基于双态模型的微博话题跟踪方法。该方法首先提出了双态话题模型的构建方法,将其划分为永久存储区域和临时存储区域,分别用于保持跟踪话题的中心和跟踪话题部分特征词的变迁;并在跟踪过程中动态更新话题模型,能有效应对微博话题发展所产生的漂移。将该方法与其他微博话题跟踪方法进行对比,结果表明,该方法使得漏检率和误检率等指标均得到降低,有效地提高了话题跟踪的效果。     

PSLDA: a novel supervised pseudo document-based topic model for short texts

Various kinds of online social media applications such as Twitter and Weibo, have brought a huge volume of short texts. However, mining semantic topics from short texts efficiently is still a challenging problem because of the sparseness of word-occurrence and the diversity of topics. To address the above problems, we propose a novel supervised pseudo-document-based maximum entropy discrimination latent Dirichlet allocation model (PSLDA for short). Specifically, we first assume that short texts are generated from the normal size latent pseudo documents, and the topic distributions are sampled from the pseudo documents. In this way, the model will reduce the sparseness of word-occurrence and the diversity of topics because it implicitly aggregates short texts to longer and higher-level pseudo documents. To make full use of labeled information in training data, we introduce labels into the model, and further propose a supervised topic model to learn the reasonable distribution of topics. Extensive experiments demonstrate that our proposed method achieves better performance compared with some state-of-the-art methods.     

一种基于主题模型的软件缺陷预测技术研究

软件缺陷预测通常针对代码表面特征训练预测模型并对新样本进行预测,忽视了代码背后隐藏的不同技术方面和主题,从而导致预测不准确。针对这种问题,提出了一种基于主题模型的软件缺陷预测方法。将软件代码库视为不同技术方面和主题的集合,不同的主题或技术方面有不同的缺陷倾向。采用LDA主题模型对不同主题及其缺陷倾向进行建模,根据建模结果计算主题度量,并将传统度量方式和主题度量结合进行模型训练和预测。实验结果显示,该方法相对传统的软件缺陷预测技术有高的准确性,并且可以在软件演化中保证模型相对稳定,可以适用于各种缺陷预测任务。     

结合词向量和聚类算法的新闻评论话题演进分析

话题演进分析主要是挖掘话题内容随着时间流的演进情况。话题的内容可用关键词来表示。利用word2vec对75万篇新闻和微博文本进行训练,得到词向量模型。将文本流处理后输入模型,获得时间序列下所有词汇的词向量,利用K-means对词向量进行聚类,从而实现话题关键词的抽取。实验对比了基于PLSA和LDA主题模型下的话题抽取效果,发现本文的话题分析效果优于主题模型的方法。同时,采集足够大量、内容足够丰富的语料,可训练得到泛化能力比较强的模型,有利于实时话题演进分析研究工作。     

MTRF:融合空间信息的主题模型

针对主题模型中词汇独立性和主题独立性假设忽略了视觉词汇间空间关系的问题,提出了一种融合了视觉词汇空间信息的主题模型,称为马尔可夫主题随机场(MTRF),并且提出了主题在图像处理中的表现形式为对象的组成部件。根据相邻视觉词汇以很大概率产生于同一主题的特点,该算法在产生主题的过程中,通过视觉词汇间是否产生于同一主题,来判断主题产生于马尔可夫随机场(MRF),还是产生于多项式分布。同时,从理论和实验两方面论证了主题并非对象的实例,而是以中层特征的形式表达对象的各个组成部件。与隐狄利克雷分配(LDA)相比,MTRF在Caltech101上的平均准确率提高了3.91%;在VOC2007数据集上的平均精度均值(mAP)提高了2.03%;此外,MTRF更准确地为视觉词汇分配了主题,能产生更有效表达对象的组成部件的中层特征。实验结果表明,MTRF有效地利用了空间信息,提高了模型的准确率。     

面向跨语言文本分类与标签推荐的带标签双语主题模型的研究

针对日渐丰富的跨语言的文字信息资源与新闻报道及科技文献中的多标签数据,为了挖掘跨语言间的相关性及数据属性间的关联性,提出了带标签双语主题模型,应用于跨语言文本分类与标签的推荐。首先,假设科技文献中的关键词与摘要部分有着内容上的相关性,对关键词进行提取,并进行标签化,进而把标签对应于主题模型中的主题,实例化“潜在”的主题;其次,利用带标签双语主题模型对摘要部分进行了训练迭代;最后,对新加入的文档进行跨语言文本分类及标签的推荐。实验结果表明,跨语言文本分类任务中micro-F1达到94.81%,推荐的标签也较好地体现出语义上的相关性。