维吾尔语情感词汇自动识别

针对维吾尔语情感词汇获取难度大、人工扩充情感词汇工作量大且效率低的缺陷,结合维吾尔语主观文本语料的具体特点,分析维吾尔语情感词汇在情感语料中表现的特征,建立维吾尔语情感词汇的特征模板,利用条件随机场模型实现维吾尔语情感词汇的自动识别方法。实验结果验证该方法能有效自动识别情感词汇,降低人工识别情感词汇的工作量。     

维吾尔语褒贬情感词典构建研究

为实现维吾尔语网络内容的倾向性分析,进行维吾尔语情感词典的构建研究。首先对现有成果中的情感基准词进行汇总分析,筛选使用频率高、情感倾向强烈的词汇作为维文情感种子词,并利用维文同义词电子词典建立种子扩展词集;其次对HowNet、NTUSD以及大连理工大学开发的情感词典进行并运算,翻译为维吾尔语词汇构成候选词集合;最后利用语料库,计算候选词与种子词以及同义扩展词之间的点互信息值,判别候选词的极性并将其加入到相关的褒贬情感词库中。与汉语句子情感倾向评测实验结果比较,基于该词典的维吾尔语句子倾向性判断准确率和召回率基本相同。     

加权维吾尔语句子倾向性分析

准确可靠的文本倾向性分析是网络舆情分析与网络内容安全的前提.本文提出了利用中文极性情感词典HowNet、NTUSD以及大连理工大学发布的褒贬情感词词典进行并交运算,选择并翻译为维吾尔语词汇,借助于维吾尔语同义近义词词典,扩展构建了维吾尔语极性情感词典;然后分析总结了否定词、程度副词以及句中的转折连词等情感修饰成分对维吾尔语句子情感极性的影响,并量化为情感词权值;最后设计了基于维吾尔语极性情感词和权值相结合的加权句子情感极性判定算法.利用自建语料库进行测试,并与汉语倾向性判定实验结果比较,证明了本算法进行维吾尔语句子褒贬情感性分析基本是有效地.     

基于连词的维吾尔语情感词库扩展研究

极性情感词是准确分析维吾尔文倾向性的基础资源。该文在前期构建的维吾尔语褒贬情感词典基础上进行网络情感词的自动扩展研究。首先分析维吾尔语情感表达的语言特征,总结了连词、程度副词与情感词的搭配规律,并基于此规律设计从情感语料库中获取候选情感词的算法,形成候选情感词库;最后再利用维吾尔语连词的特性,结合已创建的情感词典和维吾尔语反义词词典,以互联网作为超大规模语料库,设计基于搜索引擎的情感词极性判别算法,根据算法得分判别候选情感词的极性,再将其扩展到已构建的褒贬情感词库。实验结果表明,与扩展前的情感词库相比,使用互联网文本语料扩展后的情感词库后进行维吾尔语句子倾向性测评的准确率和召回率均有明显提高。     

细粒度意见挖掘中维吾尔语文本情感分析研究

传统的情感分析研究通过分析, 确定词语、句子或篇章的情感, 但忽略了情感表达的主题。针对这一不足, 该文提出了一种基于双层CRFs模型的细粒度意见挖掘中维吾尔语意见型文本陈述级情感分析方法。第一层模型识别意见型文本中的主题词和意见词, 确定意见陈述的范围, 并将识别结果传递给第二层模型, 将其作为重要特征之一, 用于陈述级情感分析。细粒度意见挖掘中情感分析的目标是构建<意见陈述, 主题词, 意见词, 情感>四元组。该方法用于维吾尔语陈述级情感分析的准确率为77.41%, 召回率为78.51%, 证明了该方法在细粒度意见挖掘中情感分析任务上的有效性。     

基于Deep Belief Nets的维吾尔语句子级情感分析

针对维吾尔语句子情感信息：喜、怒、哀、乐和客观五分类任务,提出一种利用深度信念网络模型(Deep Belief Nets, DBN)的深度学习机制进行基于深层语义特征的句子级情感分析方法。该方法通过对维吾尔语情感句及语言特点的深入研究,提取出利于情感分析任务的8项情感特征。为了提高特征对文本语义的表达,将富含词汇深层语义和上下文信息的word embedding特征与情感特征进行融合,作为深度信念网络的输入。利用多层无监督的波尔兹曼机(RBM)训练并提取隐含的深层语义特征,通过有监督的后向传播算法对网络进行微调,进而完成情感分类任务。该方法在维吾尔语句子级情感分类任务中的准确率为83,35%,召回率为84.42%,F值为：83.88%. 实验结果证明,深度学习模型较浅层的学习模型更合适于本文的情感分类任务,对word embedding特征项的引入,有效的提高了情感分类模型的性能.     

维吾尔语形态复杂词汇的神经表征和处理机制研究——以心理语言学研究结论为证据

通过心理语言学的词汇判断实验范式来研究维吾尔语屈折词和派生词在大脑心理词典中的表征及存储形式。实验一是维吾尔语屈折词的表征及加工研究,实验二是维吾尔语派生词的表征及加工研究。实验一的行为实验结果揭示人脑加工维吾尔语屈折词时需要对它进行形态分析。实验二的行为数据却显示派生词和单语素词的加工过程是相同的。本文实验结果显示维吾尔语派生词、屈折词的加工形式是彼此独立和不同的过程,维吾尔语屈折词是分解加工,而派生词进行整体加工。     

基于配价的维吾尔语框架语义知识库的构建

本文阐述了以配价作为基本描写法、真实语料为事实依据的维吾尔语框架语义知识库(简称框架网FrameNet)的构建,该知识库在构建维吾尔语词汇及其所属框架的语义词典等诸多领域有着广阔的应用空间和发展前景。提出了研究维吾尔语中句法功能和概念结构(也就是语义结构) 之间的关系, 以及建立用于自然语言处理的维吾尔语网上词汇知识库的意义。在维吾尔语的研究中引入了框架语义知识库(框架网)。框架语义知识库作为一种网上词汇语料库, 包括对每个词位( lexeme)的各个涵义的句法、语义信息的详尽描述。本文为维吾尔语框架语义知识库中各个框架元素的句法、语义特征的说明等自然语言信息处理研究提出新的研究思路,对基于配价的维吾尔语框架语义知识库构建的方法进行了探讨。     

意见挖掘中维吾尔语文本隐式情感分析

目前的情感分析研究大部分仅局限于能够明显地表达意见的主观性文本,却没有对一些隐含地表达情感的文本进行分析.针对这一不足,提出一种基于条件随机场(CRFs)模型的意见挖掘中维吾尔语文本隐式情感分析方法.利用互信息(MI)衡量上下文的依赖度,结合词法、语境依赖词、标点符号和习语等特征用于隐式情感分析.在特征选择时,通过对信息增益(IG)进行改进,解决语料中数据集不平衡的问题.该方法用于维吾尔语文本隐式情感分析的准确率为77.11％,召回率为78.37％,表明了其在意见挖掘中隐式情感分析任务上的有效性.     

维汉机器翻译未登录词识别研究

针对维汉统计机器翻译中未登录词较多的现象和维吾尔语语言资源匮乏这一现状,结合维吾尔语构词特征以及相应的字符串相似度算法,提出了一种基于字符串相似度的维汉机器翻译未登录词识别模型。该模型借助短语表和外部词典,与未翻译的维语词求相似度,取相似度最大短语对应的汉语翻译作为此未登录词的最终翻译。实验证明,与基于词干切分的未登录词识别方法相比,此模型较好地保留了维吾尔语词信息,提高了译文的质量。     

The Method for Extracting New Login Sentiment Words from Chinese Micro-Blog Basedf on Improved Mutual Information

The current method of extracting new login sentiment words not only ignores the diversity of patterns constituted by new multi-character words (the number of words is greater than two), but also disregards the influence of other new words co-occurring with a new word connoting sentiment. To solve this problem, this paper proposes a method for extracting new login sentiment words from Chinese micro-blog based on improved mutual information. First, micro-blog data are preprocessed, taking into consideration some nonsense signals such as web links and punctuation. Based on preprocessed data, the candidate strings are obtained by applying the N-gram segmentation method. Then, the extraction algorithm for new login words is proposed, which combines multi-character mutual information (MMI) and left and right adjacent entropy. In this algorithm, the MMI describes the internal cohesion of the candidate string of multiple words in a variety of constituted patterns. Then, the candidate strings are extended and filtered according to frequency, MMI, and right and left adjacency entropy, to extract new login words. Finally, the algorithm for the extraction of new login sentiment words is proposed. In this algorithm, the Sentiment Similarity between words (SW) is determined in order to measure the sentiment similarity of a new login word to other sentiment words and other new login sentiment words. Then, the sentiment tendency values of new login words are obtained by calculating the SW to extract new login sentiment words. Experimental results show that this method is very effective for the extraction of new login sentiment words.     

面向评论信息的跨领域词汇情感倾向判别方法

词汇的情感倾向判别对文本情感分类具有重要意义。已有方法多假设存在基准词,根据目标词与基准词的关联度来判别目标词的情感倾向。实际应用中,尤其是评论语料库中基准词往往存在情感歧义问题,从而影响判别结果的准确性。基于上述分析,面向给定语料库,提出一种基准词的提取和消歧方法,并在此基础上实现跨领域的词汇情感倾向判别。首先在任一标记语料库中自动提取候选基准词;然后基于共现矩阵评估并过滤部分具有情感歧义的基准词;最后通过计算基准词与目标词的相似性,实现目标词的情感倾向判别。实验结果表明了方法的有效性和可行性。     

使用基于模式的Bootstrapping方法抽取情感词

情感评价词典在情感分析中具有非常重要的作用,在新词频发的网络环境中,识别新的情感评价词,完善现有的情感词典是非常有必要的。使用基于模式的Bootstrapping方法,在微博语料中抽取情感评价词。实验证明,在保持了较理想的精确率的情况下,上述方法抽取了数量可观的传统情感词典未收录的情感评价词。     

融合情感词交互注意力机制的属性抽取研究

在现有的属性抽取研究中,注意力建模多采用全局或局部的自注意力机制,未能较好地利用句子本身所含有的情感词信息。然而,句子中所需抽取的属性大多存在若干与其具有强相关性的情感词。因此,利用情感词辅助注意力的建模可增强注意力的准确性。该文提出一种融合情感词的交互注意力机制,将文本中所有的情感词按序排列,并通过双向长短时记忆网络编码原始文本,利用全连接神经网络和高速网络编码排列的情感词;然后,利用情感词编码与原始文本编码建模交互注意力,从而使模型在情感词的辅助下精确地定位文中所包含的属性;最终,使用条件随机场进行属性标记。该文利用2014、2015语义评估属性级情感分析官方评测数据进行实验,验证了上述方法的有效性,该方法在三个基准数据集上F₁值分别提高了5.53、2.90和5.76个百分点。     

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。     

结合卷积神经网络和词语情感序列特征的中文情感分析

目前基于词嵌入的卷积神经网络文本分类方法已经在情感分析研究中取得了很好的效果。此类方法主要使用基于上下文的词嵌入特征,但在词嵌入过程中通常并未考虑词语本身的情感极性,同时此类方法往往缺乏对大量人工构建情感词典等资源的有效利用。针对这些问题,该文提出了一种结合情感词典和卷积神经网络的情感分类方法,利用情感词典中的词条对文本中的词语进行抽象表示,在此基础上利用卷积神经网络提取抽象词语的序列特征,并用于情感极性分类。该文提出的相关方法在中文倾向性分析评测COAE2014数据集上取得了比目前主流的卷积神经网络以及朴素贝叶斯支持向量机更好的性能。     

基于领域特有情感词注意力模型的跨领域属性情感分析

虽然近年来情感分析相关研究取得很大进展,但跨领域属性情感分析仍是一个挑战。现有的方法主要关注源领域和目标领域的共有信息,忽略了目标领域的特有信息。此外,情感词作为句子中的重要信息,不仅能反映属性的情感极性,而且可以被划分为共有情感词和特有情感词。针对目标领域的特有信息和情感词,该文提出领域特有情感词注意力模型(DSSW-ATT)。该模型设立两个独立的子空间,分别使用注意力机制提取共有情感词特征和特有情感词特征,并建立相应的共有特征分类器和特有特征分类器,同时使用协同训练方法融合这两种特征。该文还构建了酒店领域(源领域)和手机领域(目标领域)的属性级用户评论数据集。在该数据集上的实验结果表明,该方法明显优于基线方法。     

基于概念的中文博客情感极性聚类分析

通过基于概念的聚类方法,对博客作者的情感极性进行分析。在知网情感词汇库的基础上,将概念引入向量空间模型。首先,提取博客文本情感词,利用基于情感词概念的向量空间模型完成对博客文本的表示。然后,使用k-means算法对博客文本进行聚类,完成对博客情感极性的分析。在向量空间模型中使用概念作为特征项,提高了对博客作者情感极性分析的精度。实验证明基于概念的向量空间模型比传统基于词语的向量空间模型在博客文本情感聚类上具有更好的性能。     

SlangSD: building,expanding and using a sentiment dictionary of slang words for short-text sentiment classification

Sentiment information about social media posts is increasingly considered an important resource for customer segmentation, market understanding, and tackling other socio-economic issues. However, sentiment in social media is difficult to measure since user-generated content is usually short and informal. Although many traditional sentiment analysis methods have been proposed, identifying slang sentiment words remains a challenging task for practitioners. Though some slang words are available in existing sentiment lexicons, with new slang being generated with emerging memes, a dedicated lexicon will be useful for researchers and practitioners. To this end, we propose to build a slang sentiment dictionary to aid sentiment analysis. It is laborious and time-consuming to collect a comprehensive list of slang words and label the sentiment polarity. We present an approach to leverage web resources to construct a Slang Sentiment Dictionary (SlangSD) that is easy to expand. SlangSD is publicly available for research purposes. We empirically show the advantages of using SlangSD, the newly-built slang sentiment word dictionary for sentiment classification, and provide examples demonstrating its ease of use with a sentiment analysis system.     

基于词向量的跨领域中文情感词典构建方法

情感分析已经成为当今自然语言处理领域的热点问题。对于文本的自动化、半监督式的情感分析研究具有广泛的理论和实用价值。基于情感词典的情感倾向分析方法是文本情感分析的一种重要 手段。然而,中文词汇在不同领域中的情感倾向不尽相同,一词多义现象明显。同时,不同领域中的情感词也具有专业性、领 域性的特点。针对这些问题,本文提出一种基于词向量相似度的半监督情感极性判断算法 (Sentiment orientation from word vector,SO-WV),并依据该算法设计出一种跨领域的中文情感词典构建方法。实验证明,本文所设计的情感词典构建方法能有效地对情感词情感倾向进行判断。算法不仅在不同领域的情感词典 建立上具有良好的可移植性,同时还具有专业性、领域性的特点。