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针对主题模型不能充分考虑情感极性信息和衰减因子设定单一的问题,提出情感极性和影响函数的OBTM弹幕主题演化方法.提出基于改进负采样的word2vec词向量模型,对弹幕词语的情感极性进行标注;设计影响函数,反映离散时间中文本主题的历史影响程度;利用情感极性特征和影响函数改进OBTM模型,用于弹幕主题演化的分析.实验结果表明,改进的OBTM可以有效优化主题演化效果,能够扩展弹幕在主题情感极性演化方面的应用. 相似文献
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通过主题模型对酒店评论文本进行文本挖掘,有利于引导酒店管理者和客户对评论信息做出合适的鉴别和判断。提出一种基于预训练的BERT语言模型与LDA主题聚类相结合的方法;利用中文维基百科语料库训练BERT模型并从中获取文本向量,基于深度学习算法对评论文本进行情感分类;通过LDA模型对分类后的文本进行主题聚类,分别获取不同情感极性文本的特征主题词,进而挖掘出酒店客户最为关注的问题,并对酒店管理者提出具有参考价值的建议。实验结果表明,通过BERT模型获取的文本向量在情感分类任务中表现较好,且BERT-LDA文本挖掘方法能使酒店评论文本的主题更具表达性。 相似文献
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随着社交网络平台的广泛使用,涌现出大量蕴涵丰富情感信息的在线评论文本,分析评论中表达的情感对企业、平台等具有重要意义。为了解决目前针对在线评论短文本情感分析中存在特征提取能力弱以及忽略短文本本身情感信息的问题,提出一种基于文本情感值加权融合字词向量表示的模型——SVW-BERT模型。首先,基于字、词级别向量融合表示文本向量,最大程度获取语义表征,同时考虑副词、否定词、感叹句及疑问句对文本情感的影响,通过权值计算得到文本的情感值,构建情感值加权融合字词向量的中文短文本情感分析模型。通过网络平台在线评论数据集对模型的可行性和优越性进行验证。实验结果表明,字词向量融合特征提取语义的能力更强,同时情感值加权句向量考虑了文本本身蕴涵的情感信息,达到了提升情感分类能力的效果。 相似文献
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单词的统计特征在自然语言处理中具有广泛的应用。针对统计特征对关键词抽取和文本分类精确度的影响,分析了八种常见的统计特征,通过情感词抽取和商品评论分类,研究统计特征在情感分析领域中的作用。情感词提取实验的结果表明,通过结合统计特征与词性,情感词提取的准确率能够达到76.4%,显著高于基于统计特征或单词词性的情感词提取算法。商品评论分类的测试结果表明,与传统的基于单词的文本情感分类相比,基于统计特征的商品评论分类的准确率提高了10.8%。利用八种统计特征构造文本向量空间模型,替代基于单词构造文本向量空间模型的方法,能够降低文本向量的维度,具有隐形语义空间(LSA/SVD)的压缩效果,在保证分类结果准确率的前提下有效降低了算法的复杂度,能够替代传统的向量空间模型。 相似文献
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社交媒体上短文本情感倾向性分析作为情感分析的一个重要分支,受到越来越多研究人员的关注。为了改善短文本特定目标情感分类准确率,提出了词性注意力机制和LSTM相结合的网络模型PAT-LSTM。将文本和特定目标映射为一定阈值范围内的向量,同时用词性标注处理句子中的每个词,文本向量、词性标注向量和特定目标向量作为模型的输入。PAT-LSTM可以充分挖掘句子中的情感目标词和情感极性词之间的关系,不需要对句子进行句法分析,且不依赖情感词典等外部知识。在SemEval2014-Task4数据集上的实验结果表明,在基于注意力机制的情感分类问题上,PAT-LSTM比其他模型具有更高的准确率。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(1)
传统文本情感分类方法通常以词或短语等词汇信息作为文本向量模型特征,造成情感指向不明和隐藏观点遗漏的问题。针对此问题提出一种基于主题角色的文本情感分类方法。该方法首先提取出文本中的潜在评价对象形成评价对象集,评价对象作为情感句描述的主体能够很好地保存文本情感信息;然后使用LDA模型对评价对象集进行主题抽取,将抽取出的主题分裂成"正""负"两种特征项,将这两种特征项记为正负主题角色用于保存文本情感信息;最后,计算主题角色在文本中的情感影响值并建立主题角色模型。实验结果表明,所提方法与传统方法相比可有效提高主观性文本情感分类的准确率。 相似文献
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目前特定主题情感分析任务中,传统的基于注意力的深度学习模型缺乏对主题特征和情感信息的有效关注。针对该问题,构建了融合主题特征的深层注意力的LSTM模型(deeper attention LSTM with aspect embedding,AE-DATT-LSTM),通过共享权重的双向LSTM将主题词向量和文本词向量进行训练,得到主题特征和文本特征进行特征融合,经过深层注意力机制的处理,由分类器得到相应主题的情感分类结果。在SemEval-2014 Task4和SemEval-2017 Task4数据集上的实验结果表明,该方法在特定主题情感分析任务中,较之前基于注意力的情感分析模型在准确率和稳定性上有了进一步的提高。主题特征和深层注意力机制的引入,对于基于特定主题的情感分类任务具有重要的意义,为舆情分析、问答系统和文本推理等领域提供了方法的支持。 相似文献
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近年来 ,虚拟人行为动画已经成为计算机动画一个新的分枝 ,已往的研究多集中在虚拟人局部的情绪表达动画方面 ,如脸部动画 ,而对于给定的虚拟场景 ,则尚未考虑情绪产生的原因 .情绪是虚拟人和虚拟环境交互作用的结果 ,然而在计算机动画领域 ,虚拟人的情绪至今尚未得到清楚的描述 .为此 ,依据心理学的理论 ,提出了虚拟人情绪行为的动画模型 ,即 ,首先提出了情绪集合和情绪表达集合的概念 ,并建立了从情绪状态到情绪表达之间的映射 ;其次 ,着重分析了情绪产生的原因 ,并引入了情绪源的概念 ,如果一种情绪刺激的强度大于情绪的抵抗强度 ,那么这种情绪就会产生 ;此外 ,情绪状态可以采用有限状态机来描述 ,据此提出了情绪的变化流程 ;最后 ,在微机上通过调用 Microsoft Direct3D API,实现了虚拟人的情绪行为动画 相似文献
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随着机器学习和大数据技术的应用发展,基于语义分析的情感计算与分析技术在研究人类的感知、注意力、记忆、决策、社会交流等诸多方面起着重大作用,它不仅影响到了人工智能技术的发展,还影响到了人/机交互的方式,并受到学术界以及企业界的广泛关注.本文在针对情感定义以及相关90多种情感模型分析的基础上,归纳并提出了目前情感分析领域中存在的6项关键性问题与挑战,其中主要包括:情感的来源与本质特征的表示问题;多模态条件下的情感计算问题;外部因素对情感演化过程的影响度量问题;情感的个性化度量问题;情感群体化特征与传播动力学机制问题以及细微情感的表达、算法改进与优化等问题.同时,本文针对其中的关键问题与技术挑战进行了理论探讨、技术分析、实际应用以及当前工作进展与趋势分析,从而为深入研究和解决基于语义分析条件下的情感计算提供了新的研究线索与方向. 相似文献
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Recently, studies on emotion recognition technology have been conducted in the fields of natural language processing, speech signal processing, image data processing, and brain wave analysis, with the goal of letting the computer understand ambiguous information such as emotion or sensibility. This paper statistically studies the features of Japanese and English emotional expressions based on an emotion annotated parallel corpus and proposes a method to estimate emotion of the emotional expressions in the sentence. The proposed method identifies the words or phrases with emotion, which we call emotional expressions, and estimates the emotion category of the emotional expressions by focusing on the three kinds of features: part of speech of emotional expression, position of emotional expression, and part of speech of the previous/next morpheme of the target emotional expression. 相似文献
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在网络教学中,实现以人文关怀为特征的和谐人机交互,提高学习者的学习效果,已成为现代网络教学中值得深入研究的重要课题.针对网络教学系统情感缺失的问题,提出了一个基于Multi—Agent的情感交互教学系统模型,旨在有效地解决网络教学系统中情感缺失的弊端。 相似文献
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在网络教学中,实现以人文关怀为特征的和谐人机交互,提高学习者的学习效果,已成为现代网络教学中值得深入研究的重要课题。针对网络教学系统情感缺失的问题,提出了一个基于Multi-Agent的情感交互教学系统模型,旨在有效地解决网络教学系统中情感缺失的弊端。 相似文献
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Emotion is a status that combines people’s feelings, thoughts, and behaviors, and plays a crucial role in communication among people. Large studies suggest that human emotions can also be conveyed through online interactions. Previous studies have addressed the mechanism of emotional contagion; however, emotional contagion, through users of online social networks, has not yet been thoroughly researched. Therefore, in this study, initially, the definition of emotion roles, which may play an important role in emotional contagion, is introduced. On this basis, an emotion role mining approach based on multiview ensemble learning (ERM-ME) is proposed to detect emotion roles in social networks by fusing the information contained in different features. The ERM-ME approach includes three stages: detection of emotional communities, local fusion, and global fusion. First, ERM-ME divides emotional communities based on user emotional preferences. Then, emotional features are employed to train basic classifiers, which are then combined into meta-classifiers. Finally, an accuracy-based weighted voting scheme is used to integrate the results of meta-classifiers to achieve a more accurate and comprehensive classification. Experiments and evaluations are performed using Flickr and Microblog datasets to verify the practicability and effectiveness of the proposed method. Extensive experimental results show that the proposed approach outperforms alternative methods. The micro F-score is used as an evaluation indicator. Using the ERM-ME approach, the indicator is improved by approximately 1.09%–14.57% on Flickr and 5.19%–8.95% on Microblog, compared with Graph Convolutional Network, random forest, AdaBoost, bagging, and stacking. 相似文献
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The concept of affect has been considered as a requisite for the success of a product in the market. However, ‘affect’ is an ill-defined concept. This study developed a new conceptual model to explain the fundamental concept of affect. Based on this model, a systematic procedure of affect element identification was proposed using a literature review, a focus group interview, an internet survey and statistical analyses. Affect elements of smartphones were classified into two parts: appearance and applications. The results of this study are expected to help developers understand the nature of affect. The systematic approach proposed in the study can be applied with minor modifications to identify affect elements of other smart products.Relevance to industryThis study proposed a conceptual model of affect and identified affect elements of smartphones. The list of affect elements will be helpful for developing and evaluating smartphones including diverse types of smart products. 相似文献