面向中文歌词的音乐情感分类方法

情感是音乐最重要的语义信息,音乐情感分类广泛应用于音乐检索,音乐推荐和音乐治疗等领域.传统的音乐情感分类大都是基于音频的,但基于现在的技术水平,很难从音频中提取出语义相关的音频特征.歌词文本中蕴含着一些情感信息,结合歌词进行音乐情感分类可以进一步提高分类性能.本文将面向中文歌词进行研究,构建一部合理的音乐情感词典是歌词情感分析的前提和基础,因此基于Word2Vec构建音乐领域的中文情感词典,并基于情感词加权和词性进行中文音乐情感分析.本文首先以VA情感模型为基础构建情感词表,采用Word2Vec中词语相似度计算的思想扩展情感词表,构建中文音乐情感词典,词典中包含每个词的情感类别和情感权值.然后,依照该词典获取情感词权值,构建基于TF-IDF （Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词性的歌词文本的特征向量,最终实现音乐情感分类.实验结果表明所构建的音乐情感词典更适用于音乐领域,同时在构造特征向量时考虑词性的影响也可以提高准确率.     

结合金融领域情感词典和注意力机制的细粒度情感分析

针对在金融领域实体级情感分析任务中缺乏足够的标注语料,以及通用的情感分析模型难以有效处理金融文本等问题,该文构建一个百万级别的金融领域实体情感分析语料库,并标注5 000余个金融领域情感词作为金融领域情感词典。同时,基于该金融领域数据集,提出一种结合金融领域情感词典和注意力机制的金融文本细粒度情感分析模型(FinLexNet)。该模型使用两个LSTM网络分别提取词级别的语义信息和基于情感词典分类后的词类级别信息,能有效获取金融领域词语的特征信息。此外,为了让文本中金融领域情感词获得更多关注,提出一种基于金融领域情感词典的注意力机制来为不同实体获取重要的情感信息。最终在构建的金融领域实体级语料库上进行实验,取得了比对比模型更好的效果。     

基于词典和表情符号的微博舆情情感分析研究

微博中携带着的情感对社会发展的影响越来越重要，通过对微博文本的情感分析，可以对网络舆情做出正确判断和及时决策。基于SO-PMI算法对现有情感词典进行扩充，并构建了程度副词、否定词、双重否定词、表情符号词典。首先爬取特定话题的微博文本，进行预处理和分词，然后基于构建的词典计算文本的情感值，并使用可视化方法展示网民的情感状况和关键词。     

一种基于OCC模型的文本情感挖掘方法

观点挖掘（或情感分析）作为面向网络社会媒体分析挖掘领域的一个核心研究课题,具有重要的研究意义和应用价值。针对传统观点挖掘方法存在的不足和局限性,本文设计并实现了一种基于OCC情感模型的观点挖掘方法。该方法首先采用统计方法,利用WordNet词典、句法依存关系及少量标注数据,自动构建情感维度词典;其次,对所构建的情感维度词典进行求精,通过语义、情感倾向的不一致性处理和非情感词的过滤,得到高质量的情感维度词典;最后,基于所得到的情感维度词典,结合OCC模型中情感维度值与情感类型的对应关系,生成6种主要的情感类型。实验方法表明,此方法在使用灵活性、可解释性和有效性上具有明显的优势。     

基于情感词典和堆叠残差的双向长短期记忆网络的情感分析

情感分析作为自然语言处理（NLP）的细分研究方向经历了使用情感词典、机器学习和深度学习分析的发展过程。针对使用一般化的深度学习模型作为文本分类器对于特定领域的网络评论类型的文本的分析的精准度较低,训练时发生过拟合现象以及情感词典覆盖率低、编纂工作量大的问题,提出了基于情感词典和堆叠残差的双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络的情感分析模型。首先,借助情感词典中情感词的设计覆盖“教育机器人”研究领域内的专业词汇,从而弥补Bi-LSTM模型在分析此类文本时精准度的不足;然后,使用Bi-LSTM和SnowNLP来降低情感词典的编纂体量。长短期记忆（LSTM）网络的“记忆门”“遗忘门”结构可以在保证充分考虑评论文本中的前后词语的关联性的同时,适时选择遗忘一些已分析词语,从而避免反向传播时的梯度爆炸问题。而在将堆叠残差的Bi-LSTM引入后,不仅使得模型的层数加深至8层,而且还使残差网络避免了叠加LSTM时会导致的“退化”问题;最后,通过适当设置和调整两部分的得分权重,并将总分使用Sigmoid激活函数标准化到［0,1］的区间上,按照［0,0.5］,（0.5,1］的区间划分分别表示负面和正面情绪,完成情感分类。实验结果表明,在“教育机器人”评论数据集中,所提模型对于情感分类准确率相较于标准的LSTM模型提升了约4.5个百分点,相较于BERT提升了约2.0个百分点。综上,所提模型将基于情感词典和深度学习模型的情感分类方法一般化;而通过修改情感词典中的情感词汇并适当调整深度学习模型的结构和层数,所提模型可以应用于电子商务平台中各类商品的购物评价的精确情感分析,从而帮助企业洞悉消费者的购物心理和市场需求,同时也可以为消费者提供商品质量的一种参考标准。     

一种新闻评论情感词典的构建方法

情感词典研究是文本情感分析领域的一个重要内容;基于情感词典的文本情感分析方法是一种非常有效的方法。互联网上的新闻评论包含评论人的情感,对其情感进行自动分析研究是非常有意义的。借鉴图排序模型的原理,提出一种新闻评论情感词典构建方法,该方法首先通过新闻评论语料和基础情感词典获得评论情感词集和种子词,然后根据提出的基于PageRank算法的方法判定评论情感词集的极性并计算其强度,进而构建新闻评论情感词典。实验从情感词判定的准确性和基于构建的情感词典的分类性能两个方面验证了所提方法的有效性。     

基于多部情感词典和规则集的中文微博情感分析研究

微博情感分析是对微博文本情感极性的判断并实现微博消息分类,可以对网络舆情进行及时有效的决策。做好微博情感分析的关键点是在原有的基础上更加准确地分析出每条微博文本的情感极性,因此以此为目标对微博进行情感分析。对情感词典进行改进与扩充,主要包括构造程度副词、否定词词典、微博领域词典等相关词典。同时将文本之间的语义规则集考虑到情感分析中,主要涵盖了句间分析规则和句型分析规则。多部情感词典和规则集相结合的方式实现了对微博的情感分析。实验结果证明了该方法对微博情感分析有一定的作用。     

基于领域情感词典特征表示的细粒度意见挖掘

细粒度意见挖掘的主要目标是从观点文本中获取情感要素并判断情感倾向。现有方法大多基于序列标注模型,但很少利用情感词典资源。该文提出一种基于领域情感词典特征表示的细粒度意见挖掘方法,使用领域情感词典在观点文本上构建特征表示并将其加入序列标注模型的输入部分。首先构建一份新的电商领域情感词典,然后在电商评论文本真实数据上,分别为条件随机场(CRF)和双向长短期记忆-条件随机场(BiLSTM-CRF)这两种常用序列标注模型设计基于领域情感词典的特征表示。实验结果表明,基于电商领域情感词典的特征表示方法在两种模型上都取得了良好的效果,并且超过其他情感词典。     

一种面向情感分析的微博表情情感词典构建及应用

表情符号作为一种新的网络语言,在微博中被广泛采用,在一定程度上代表了用户的情绪和思想,也将影响微博情感倾向分析的结果。该文提出基于微博统计数据为表情符号构建情感词典的思想,通过对大量微博中与表情＂共现＂的文本的情感倾向分析,确定表情的情感倾向,以此构建面向情感倾向分析的表情情感词典,旨在为微博乃至其它采用表情符号的Web用户生成信息的情感倾向分析提供支持。进而,该文将表情情感词典反作用于对应的微博文本,重新度量其中情感词的倾向值,改进现有的情感词典,旨在获得更准确的情感倾向分析结果。实验表明了该方法的有效性,并分析了相关阈值的设置对结果的影响。     

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。     

Modeling emotional content of music using system identification.

Research was conducted to develop a methodology to model the emotional content of music as a function of time and musical features. Emotion is quantified using the dimensions valence and arousal, and system-identification techniques are used to create the models. Results demonstrate that system identification provides a means to generalize the emotional content for a genre of music. The average R2 statistic of a valid linear model structure is 21.9% for valence and 78.4% for arousal. The proposed method of constructing models of emotional content generalizes previous time-series models and removes ambiguity from classifiers of emotion.     

文本情感对话系统研究综述

对话系统作为人机交互的重要方式,有着广泛的应用前景.现有的对话系统专注于解决语义一致性和内容丰富性等问题,对于提高人机交互以及产生人机共鸣方向的研究关注度不高.如何让生成的语句在具有语义相关性的基础上更自然地与用户交流是当前对话系统面临的主要问题之一.首先对对话系统进行了整体情况的概括.接着介绍了情感对话系统中的对话情...     

基于复杂网络的情感分类特征选择

首先针对公共情感词典对专业领域适用性较低问题,以公共情感词典作为种子情感词典,以评论语料库中未出现在公共情感词典中的形容词作为候选情感词,在此基础之上利用点互信息理论构建专业领域的情感词典。其次针对在线评论情感分类问题,利用复杂网络理论提出了一种新的情感分类特征选择算法,改进了传统特征选择算法忽略特征语义相关信息,遗漏评论情感资源的问题。通过构建候选特征词关系网络,利用复杂网络节点重要性理论,考虑节点的局部和全局重要性,提出了利用网络节点的度中心性、介数中心性和接近中心性综合衡量节点重要性来选择情感分类特征的算法NTFS(Complex network feature selection)。最后以iPhone手机的在线评论为实验数据,利用SVM、NNET、NB分类器对比了NTFS、GI、CHI传统特征选择方法,实验证明NTFS在分类性能上优于GI,CHI算法。     

基于序列模型的音乐词曲匹配度智能评估算法

情感匹配模型是一种常用于评价词曲匹配程度的方法;然而,单纯地依靠情感匹配模型无法对评价词曲匹配度进行准确的评价。为改善此问题,提出了基于序列模型的词曲匹配度智能评估算法,其综合考虑词曲情感和词曲间节奏关系以给出一个更加准确的词曲评估方法。基于公开词曲同步数据集,构建了音乐情感和节奏正反例模型,并基于此模型将音乐切分成片段;进一步,将歌词和旋律片段分别通过歌词编码器和旋律编码器进行编码,并将编码后具有上下语境的歌词特征和旋律特征输入词曲匹配解码器,解析词曲间特征关系,判断词曲片段匹配程度。仿真结果表明:基于序列模型的词曲匹配度智能评估算法,相对于单纯的情感匹配模型,能够更精确地评价词曲匹配程度,验证了本文提出算法的有效性。     

结合TF-IDF的歌曲情感多标记分类

提出一种结合词频-逆向文件频率(TF-IDF)规则与多标记分类的歌曲情感分析方法。对歌曲中基于声学特征的音乐内容,用带向量夹角的多标记k近邻算法进行分类,将TF-IDF规则用于歌词内容,以计算歌词情感分数,并将其作为情感特征。采用该方法对歌词内容分类错误的类别标记进行修正。选用396首英文歌曲对该算法进行测试,结果表明,与其他方法相比,该方法能使分类精确度从69%提高到74%。     

A blog emotion corpus for emotional expression analysis in Chinese

Weblogs are increasingly popular modes of communication and they are frequently used as mediums for emotional expression in the ever changing online world. This work uses blogs as object and data source for Chinese emotional expression analysis. First, a textual emotional expression space model is described, and based on this model, a relatively fine-grained annotation scheme is proposed for manual annotation of an emotion corpus. In document and paragraph levels, emotion category, emotion intensity, topic word and topic sentence are annotated. In sentence level, emotion category, emotion intensity, emotional keyword and phrase, degree word, negative word, conjunction, rhetoric, punctuation, objective or subjective, and emotion polarity are annotated. Then, using this corpus, we explore these linguistic expressions that indicate emotion in Chinese, and present a detailed data analysis on them, involving mixed emotions, independent emotion, emotion transfer, and analysis on words and rhetorics for emotional expression.     

手语到情感语音的转换

为了解决语言障碍者与健康人之间的交流障碍问题,提出了一种基于神经网络的手语到情感语音转换方法。首先,建立了手势语料库、人脸表情语料库和情感语音语料库;然后利用深度卷积神经网络实现手势识别和人脸表情识别,并以普通话声韵母为合成单元,训练基于说话人自适应的深度神经网络情感语音声学模型和基于说话人自适应的混合长短时记忆网络情感语音声学模型;最后将手势语义的上下文相关标注和人脸表情对应的情感标签输入情感语音合成模型,合成出对应的情感语音。实验结果表明,该方法手势识别率和人脸表情识别率分别达到了95.86%和92.42%,合成的情感语音EMOS得分为4.15,合成的情感语音具有较高的情感表达程度,可用于语言障碍者与健康人之间正常交流。     

基于情绪特征的中文微博用户性别识别

随着互联网的蓬勃发展,微博受到了越来越多用户的青睐,对微博用户性别的研究也逐渐成为学术界研究的热点。目前,对英文微博文本用户的性别识别已有研究,但针对中文微博用户性别识别的研究较少。从两性表达情绪的差异出发,提出了一种基于情绪特征的中文微博用户性别识别方法。本文考虑的情绪特征包括情绪词特征和与情绪相关的语言风格特征。实验结果表明,利用情绪特征提高了用户性别识别的精度。     

情绪主导型群体事件的情绪演化模型与仿真

大规模群体负面情绪的形成与蔓延是引发情绪主导型群体事件的根本原因。考虑在社会关系网络中的个体是有限理性的情形下,对群体情绪形成原因进行分析,归纳了群体情绪感染规则与蔓延机制,并依此构建了群体情绪感染模型,利用多主体仿真平台Netlogo对群体负面情绪的演化过程进行仿真实验,考察不同情景下群体负面情绪的演变情况,结果表明普通民众的理性程度,个体间的情感关系,意见领袖的干预、占比、干预时间、情绪感染阈值等都对群体负面情绪有影响。最后,对情绪主导型群体突发事件的预防与对策给出了合理建议。