基于双窗口TextRank关键句提取的文本情感分析

在传统基于关键词属性、情感属性和位置属性提取关键句的文本情感倾向性研究的基础上,提出一种融合全局特征和自身特征双窗口的加权TextRank关键句提取算法(WTTW算法),使用soft＿voting对提取的关键句进行情感倾向性分析的方法。从全局特征出发通过关键词特征、位置特征、句子之间的相似度加权求和构建窗口为2的TextRank图模型,即将整个文本作为一个单元,设置长度为2的滑动窗口,从第一句至最后一句顺序进行滑动窗口建立图模型,迭代得到各句子的得分;再根据句子情感特征和标点特征对句子得分进行调整,得到关键句;使用soft＿voting对提取的关键句进行情感倾向性分析。在四个不同领域进行实验,实验结果表明,该方法在各种评价指标下均显著优于baseline,具有高效性。     

基于潜在狄利克雷分布模型的多文档情感摘要

针对当前方法难以获取评论文本全局情感倾向性的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分布(LDA)模型的多文档情感摘要方法。该方法首先对给定的句子进行情感分析,抽取带有主观性评价的句子;然后,应用LDA模型表示已抽取的句子,并通过词汇的重要度和句子的特征计算句子的权重;最终提取情感文摘。实验结果表明,该方法能够有效地识别情感关键句,在准确率、召回率和F值上均有不错的效果。     

RoBERTa融合BiLSTM及注意力机制的隐式情感分析

隐式情感分析是自然语言处理的研究热点之一,由于其表达隐晦且缺少显示情感词,使得传统的文本情感分析方法不再适用。针对隐式情感分析中句子语义的隐藏情感捕捉困难问题,提出了基于RoBERTa融合双向长短期记忆网络及注意力机制的RBLA模型。该模型使用RoBERTa预训练模型捕获隐式情感句中字词的语义特征,再使用双向长短期记忆网络学习句子的正反向语义信息,以捕获句子间的依赖关系,实现对文本深层次特征的提取。使用注意力机制进行情感权重计算,通过softmax函数进行归一化处理,得出隐式情感分类结果。实验结果表明,与现有的几种典型隐式情感分类模型相比较,RBLA模型在精确率、召回率和F1值上均取得了较好效果。     

基于主题角色的文本情感分类方法

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。     

基于隐马尔可夫模型的主观句识别

文本情感倾向分析是意见挖掘和情感文摘中的一个重要环节,而在情感倾向分析中涉及到的是主观性文本,这就需要进行主客观文本分类。当前的主客观文本分类方法主要是基于特征词典的概率统计方法,并没有考虑特征之间的语法与语义关系。针对该问题,该文提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的主观句识别方法。该方法首先从训练语料中抽取具有明显分类效果的七类主客观特征,然后每个句子应用HMM进行特征角色类别标注,并依据标注的结果计算句子的权重,最终识别主观句。该方法在第六届中文倾向性分析评测任务中能够有效地识别主观句。     

基于主题的文本句情感分析

近年来,针对互联网在线信息的情感分析已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。提出一个基于主题的情感向量空间模型,它将文本的潜在主题特征融入情感模型中,结合情感词典,利用多标签分类算法,对文本中句的情感极性进行分析与研究。实验结果表明,基于主题的情感向量空间模型在句的情感极性判断上取得了令人满意的效果。     

情感子句预测与原因子句提取方法

为减少人工成本,提出在未给定情感标签情况下预测文本情感子句,同时提取原因子句的方法.使用CNN提取局部语义信息,使用带有注意力的Bi-LSTM提取句子上下文语义信息以及情感表达的关键部分信息,将这3类信息结合获取更好的句子特征来进行情感预测;通过注意力将预测的情感标签与句子特征结合,提取原因.实验结果表明,模型在情感子句预测和原因子句提取任务中均取得目前最好结果,在未给定文本情感标签的情况下,原因提取效果仍优于大部分传统模型.     

基于条件随机域模型的比较要素抽取研究

随着主观性评价文本数量的不断增长, 文本情感分析已经成为众多研究者关注的对象. 比较要素抽取是比较句情感分析的重要研究任务之一, 比较句的情感分析结果与比较要素相结合才更有意义. 为了提高比较要素抽取的性能, 本文提出在构建系统模型的过程中引入浅层句法信息、比较词候选信息和启发式位置信息等多种语言学相关特征, 并且在不增加领域知识的情况下, 有效提高系统的准确率和F1值, 同时本文提出的方法可以有效处理含有多个比较关系的句子. 实验结果表明, 将本文提出的特征应用于条件随机域 (Conditional random fields, CRFs)模型可以有效提高比较要素抽取的各项性能指标, 同时, 将本文的实验结果与2012 年中文情感分析评测结果的最大值进行了比较, 各项指标均超过最大值, 进一步证明了本文方法的有效性.     

基于维吾尔语情感词的句子情感分析

提出基于自动标注的维吾尔语情感词分析句子情感的方法。将8种情感类别作为情感类别集合。判断句子中是否含有转折性连词,若有则屏蔽含有转折性连词句子的前半部分,通过条件随机场模型自动标注句子中的情感词,依据标注的情感词,为句子的每种情感类别打分,得分最高的情感类型作为句子的候选情感。识别句中维语的否定成分,根据否定成分出现的奇偶次数对句子的候选情感修正,得到句子的最终情感类型。实验结果表明,在句子情感分析上该方法可取得较好的效果。     

案件要素句子关联图卷积的案件舆情摘要方法

案件舆情摘要是从涉及特定案件的新闻文本簇中,抽取能够概括其主题信息的几个句子作为摘要.案件舆情摘要可以看作特定领域的多文档摘要,与一般的摘要任务相比,可以通过一些贯穿于整个文本簇的案件要素来表征其主题信息.在文本簇中,由于句子与句子之间存在关联关系,案件要素与句子亦存在着不同程度的关联关系,这些关联关系对摘要句的抽取有着重要的作用.提出了基于案件要素句子关联图卷积的案件文本摘要方法,采用图的结构来对多文本簇进行建模,句子作为主节点,词和案件要素作为辅助节点来增强句子之间的关联关系,利用多种特征计算不同节点间的关联关系.然后,使用图卷积神经网络学习句子关联图,并对句子进行分类得到候选摘要句.最后,通过去重和排序得到案件舆情摘要.在收集到的案件舆情摘要数据集上进行实验,结果表明：提出的方法相比基准模型取得了更好的效果,引入要素及句子关联图对案件多文档摘要有很好的效果.     

基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析

汉语评论文的特点使得可以利用情感主题句表示其浅层篇章结构,该文由此提出一种基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析方法。该方法采用基于n元词语匹配的方法识别主题,通过对比与主题的语义相似度大小和进行主客观分类抽取出候选主题情感句,计算其中相似度最高的若干个句子的倾向性,将其平均值作为评论文的整体倾向性。基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析方法避免了进行完全篇章结构分析,排除了与主题无关的主观性信息,实验结果表明,该方法准确率较高,切实可行。     

基于文本筛选和改进BERT的长文本方面级情感分析

方面级情感分析旨在分类出文本在不同方面的情感倾向。在长文本的方面级情感分析中，由于长文本存在的冗余和噪声问题，导致现有的方面级情感分析算法对于长文本中方面相关信息的特征提取不够充分，分类不精准；而在方面分层为粗粒度和细粒度方面的数据集上，现有的解决方案没有利用粗粒度方面中的信息。针对以上问题，提出基于文本筛选和改进BERT的算法TFN+BERT-Pair-ATT。该算法首先利用长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制相结合的文本筛选网络（TFN）从长文本中直接筛选出与粗粒度方面相关的部分语句；然后将部分语句按次序进行组合，并与细粒度方面相结合输入至在BERT上增加注意力层的BERT-Pair-ATT中进行特征提取；最后使用Softmax进行情感分类。通过与基于卷积神经网络（CNN）的GCAE（Gated Convolutional Network with Aspect Embedding）、基于LSTM的交互式注意力模型（IAN）等经典模型相比，该算法在验证集上的相关评价指标分别提高了3.66%和4.59%，与原始BERT模型相比提高了0.58%。实验结果表明，基于文本筛选和改进BERT的算法在长文本方面级情感分析任务中具有较大的价值。     

基于文本筛选和改进BERT的长文本方面级情感分析

方面级情感分析旨在分类出文本在不同方面的情感倾向。在长文本的方面级情感分析中,由于长文本存在的冗余和噪声问题,导致现有的方面级情感分析算法对于长文本中方面相关信息的特征提取不够充分,分类不精准;而在方面分层为粗粒度和细粒度方面的数据集上,现有的解决方案没有利用粗粒度方面中的信息。针对以上问题,提出基于文本筛选和改进BERT的算法TFN+BERT-Pair-ATT。该算法首先利用长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制相结合的文本筛选网络（TFN）从长文本中直接筛选出与粗粒度方面相关的部分语句;然后将部分语句按次序进行组合,并与细粒度方面相结合输入至在BERT上增加注意力层的BERT-Pair-ATT中进行特征提取;最后使用Softmax进行情感分类。通过与基于卷积神经网络（CNN）的GCAE（Gated Convolutional Network with Aspect Embedding）、基于LSTM的交互式注意力模型（IAN）等经典模型相比,该算法在验证集上的相关评价指标分别提高了3.66%和4.59%,与原始BERT模型相比提高了0.58%。实验结果表明,基于文本筛选和改进BERT的算法在长文本方面级情感分析任务中具有较大的价值。     

基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析*

提出一种基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析方法.根据评论文的特点,采用一种基于n元词语匹配的方法识别主题,通过对比与主题的语义相似度和进行主客观分类抽取出候选主题情感句,计算其中相似度最高的若干个句子的情感倾向,将其平均值作为评论文的整体倾向.基于主题情感句的评论文倾向性分析方法避免了进行篇章结构分析,排除了与主题无...     

中文博客主题情感句自动抽取研究

博客作为一种大众化的信息及文化载体被越来越多的人所接受,博客信息的情感分析也逐渐成为了信息挖掘领域的热点。目前,在研究情感分析时,多是通过计算词汇的倾向性来完成的。由于并不是所有的带有情感色彩的词汇都是主题相关的,因此,以词为粒度的情感分析存在一定的缺陷。为了解决这一问题,试图从句子层面进行分析,主要研究了与之相关的主题情感句的自动提取问题。为了有效地提取主题相关情感句,设计了一个新颖的基于二元切分的提取算法来获取主题词,然后利用TFIDF算法获取更多的次要主题词,并利用这些主题词重组了那些包含主题词的原始句。因此,如果主题情感句存在的话,那么它一定在这些重组的主题句集合中,只要对该重组句集合进行分析、提取,便能得到主题情感句。最后,利用CRFs将主题句提取问题有效转化为了中文chunking问题,并在抽取实验中取得了很好的结果。     

基于加权融合字词向量的中文在线评论情感分析

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。     

基于特征情感色彩的文档流派分类研究

流派分类和基于主题的文本分类最大的区别之处就在于文本的特征。流派分类需要能够描述文档风格的、表达更强语义信息的特征,基于特征情感色彩的分类方法是将情感色彩这种语义信息附加到特征上。首先介绍了文档流派分类的概念及其应用,然后分析了流派分类的文本特征和词汇的情感倾向权值的几种计算方法,论述了基于特征情感色彩的文档流派分类过程,最后对几种分类方法进行了实验结果分析和比较。     

基于门控机制和卷积神经网络的中文文本情感分析模型

针对中文数据的特殊性导致判别时容易产生噪声信息,使用传统卷积神经网络（CNN）无法深度挖掘情感特征信息等问题,提出了一种结合情感词典的双输入通道门控卷积神经网络（DC-GCNN-SL）模型。首先,使用情感词典的词语情感分数对句子中的词语进行标记,从而使网络获取情感先验知识,并在训练过程中有效地去除了输入句子的噪声信息;然后,在捕获句子深度情感特征时,提出了基于GTRU的门控机制,并通过两个输入通道的文本卷积运算实现两种特征的融合,控制信息传递,有效地得到了更丰富的隐藏信息;最后,通过softmax函数输出文本情感极性。在酒店评论数据集、外卖评论数据集和商品评论数据集上进行了实验。实验结果表明,与文本情感分析的其他模型相比,所提模型具有更好的准确率、精确率、召回率和F1值,能够有效地获取句子的情感特征。     

基于抽取的高考作文生成

机器人自动写作是人工智能和自然语言处理领域重要的研究方向,然而传统的自动写作方法主要针对体育新闻、天气预报等较短的段落级文本进行研究,并没有对篇章级文本自动生成技术进行深入地建模.针对这一问题,我们着重研究面向高考作文的篇章级文本生成任务.具体而言我们提出了一种基于抽取式的高考作文生成模型,即先进行抽取再利用深度学习排序方法进行段落内部的文本组合生成.通过实际专家评测,我们所生成的作文能够达到北京高考二类卷平均分数,具有一定的实际应用价值.     

跨领域文本情感分类研究进展

作为社会媒体文本情感分析的重要研究课题之一，跨领域文本情感分类旨在利用源领域资源或模型迁移地服务于目标领域的文本情感分类任务，其可以有效缓解目标领域中带标签数据不足问题.本文从三个角度对跨领域文本情感分类方法行了归纳总结：（1）按照目标领域中是否有带标签数据，可分为直推式和归纳式情感迁移方法；（2）按照不同情感适应性策略，可分为实例迁移方法、特征迁移方法、模型迁移方法、基于词典的方法、联合情感主题方法以及图模型方法等；（3）按照可用源领域个数，可分为单源和多源跨领域文本情感分类方法.此外，论文还介绍了深度迁移学习方法及其在跨领域文本情感分类的最新应用成果.最后，论文围绕跨领域文本情感分类面临的关键技术问题，对可能的突破方向进行了展望.