网络文章中旬子倾向性判别的方法研究

文章主要提出了一种汉语句子倾向性判别的方法,以情感词的静态极性（褒贬性）为基础,通过对其上下文的分析,通过情感修饰词的修饰关系,计算其动态（修饰）极性,从而提高了句子倾向性识别的准确性。实验结果表明,通过该种方法能够较好地识别句子的倾向性是合理有效的。     

新闻情感倾向性识别算法的研究与应用

针对新闻情感倾向性识别问题,提出给单个倾向词分配倾向性、强度、极性和标志4个属性,通过依存句法找出倾向词之间的依存关系,再通过所提出的情感识别算法结合倾向词词典得出整个句子的情感值,最后将整篇新闻中关键句的情感值叠加,得到整篇新闻的情感值。实验结果表明,该方法具有很好的准确率和召回率。     

一种基于情感依存元组的简单句情感判别方法

基于依存句法“动词配价”原理与组块的概念,提出以情感依存元组(EDT)作为中文情感表达的基本单位。它以句中能承载情感的几类实词作为中心词,修饰词依附于中心词,程度词和否定词依附于中心词和修饰词。该文对句子进行句法分析,在句法树和依赖关系中按规则提取情感依存元组,建立简单句情感依存元组判别模型计算情感倾向性。针对COAE2014评测公布的网络新闻语料,将该方法分别与有监督分类算法(KNN、SVM)和半监督算法(K-means)进行实验对比。结果表明,基于EDT的情感分类性能与有监督的机器学习算法相当,远高于半监督的聚类算法。     

融合语义依存关联对的句子相似度的负面在线评论案例推理

及时有效地处理负面在线评论能提高企业的声誉和维护消费者对企业的信任,而面对大量的负面在线评论,企业很难在短期内及时有效回复.根据在线评论是短文本的特点,运用基于句子相似度的负面在线评论进行案例推理处理.针对负面在线评论句子相似度计算问题,抽取句子中评价对象词和评价词作为关键词,同时考虑评价词的修饰词和句子语义依存关联对.除提出的关键词、修饰词、语义依存分析关联对三个特征外,再融入句子中的公共词、语义等两个特征,提出一种融合公共词、关键词、修饰词、语义、语义依存分析关联对等五个特征的句子相似度计算方法,检索相似负面评论句子的案例.通过实验验证,融入多特征的句子相似度计算优于常见句子相似度计算方法,其准确率为83.3％,有效地检索案例句子集并自动推荐回复方案.     

基于情感词典的藏语文本句子情感分类

该文通过借鉴中文及英文情感分析中基于极性词典的方法来对藏文句子文本进行情感分析。首先我们通过人工的方法构建了一个全面、高效的极性词典,包括基础词词典、否定词词典、双重否定词词典、程度副词词典以及转折词词典,将极性词与修饰词组合成极性短语作为极性计算的基本单元,并研究了转折词对句子情感极性的影响,提出了一种基于极性词典的藏语文本句子情感分析方法。实验结果表明,利用该文构建的词典进行的倾向性分析效果良好。     

基于朴素贝叶斯与潜在狄利克雷分布相结合的情感分析

针对情感分析需要大量人工标注语料的难点,提出了一种面向无指导情感分析的层次性生成模型。该模型将朴素贝叶斯(NB)模型和潜在狄利克雷分布(LDA)相结合,仅仅需要合适的情感词典,不需要篇章级别和句子级别的标注信息即可同时对网络评论的篇章级别和句子级别的情感倾向进行分析。该模型假设每个句子而不是每个单词拥有一个潜在的情感变量;然后,该情感变量再以朴素贝叶斯的方式生成一系列独立的特征。在该模型中,朴素贝叶斯假设的引入使得该模型可以结合自然语言处理(NLP)相关的技术,例如依存分析、句法分析等,用以提高无指导情感分析的性能。在两个情感语料数据集上的实验结果显示,该模型能够自动推导出篇章级别和句子级别的情感极性,该模型的正确率显著优于其他无指导的方法,甚至接近部分半指导或有指导的研究方法。     

多目标依存建模在特定目标情感分类中的应用

特定目标情感分类旨在准确判别句子中目标的情感极性,现有的方法大多只对单一目标进行分析,而忽略了同一句中多个目标之间存在的依存性。为了有效建模目标之间的依存性,该文提出一种基于多目标依存建模的图卷积网络模型。首先,通过注意力机制对目标进行上下文语义编码;然后,根据句子的依存句法树构建多目标依存图,再根据多目标依存图使用图卷积网络对多个目标之间的依存性进行建模;最后,利用生成的目标表示进行情感分类。该模型在SemEval 2014 Task4 Restaurant和Laptop两个数据集上进行实验,结果表明,该文模型相比基于标准图卷积网络的模型性能有显著提高,在特定目标情感分类任务中更具竞争力。     

基于情感知识的双通道图卷积网络的方面级情感分析

方面级情感分析是一项细粒度情感分析任务,其目标是对句子中给定的方面词进行情感极性分类。当前的情感分类模型大多在依存句法树上构建图神经网络,从依存句法树上学习方面词与上下文之间的信息,缺乏对句子中情感知识的挖掘。针对这个问题,文中提出了一种基于情感知识的双通道图卷积网络的情感分类模型(Dual-channel Graph Convolutional Network with Sentiment Knowledge, SKDGCN)。该模型由情感增强的依存图卷积网络(Sentiment-enhanced Dependency Graph Convolutional Network, SDGCN)和注意力图卷积网络(Attention Graph Convolutional Network, AGCN)组成,两个图卷积网络分别学习方面词与上下文词的句法依赖关系和语义关系。具体地,SDGCN在句法依存树上融合SenticNet中的情感知识以增强句子的依赖关系,使得模型既考虑了上下文词与方面词的句法关系,也考虑了上下文中意见词与方面词的情感信息;AGCN使用注意力机制学习方面词与句子中上下文的语...     

基于关键句分析的微博情感倾向性研究

针对微博的情感倾向分析,提出了一种基于关键句分析的微博情感倾向性分析方法SOAS(Sentiment Orientation Analysis Based on Key Sentence Analysis),实现了从句子级到文档级的情感分析。首先,利用关键句抽取算法得到微博关键句,关键句抽取主要考虑位置属性、关键词属性和词频句子频特征这3类属性;之后,结合依存句法分析提出了影响情感倾向的7种词性搭配,以及针对这7种搭配,给出了6种情感计算规则,计算关键句的情感倾向值;最后,以关键句得分为权重,对所有关键句的情感倾向值加权求和得到微博的情感倾向。实现结果表明,基于关键句分析的微博情感倾向算法的情感分析,比同类算法的准确率高出了10.55%,提高了情感分析的准确率,具有高效性。     

句法特征融合增强的方面级情感分析

方面级情感分析是情感分析领域的一项关键任务,其目的是分析目标文本中各个方面的情感极性.句法依存树曾被广泛用于方面级情感分析任务中,目前的特征提取和交互方式仅限单一特征级,未能充分利用句法依存树上的有效信息.针对该问题,提出了一种基于句法依存树的多级特征提取算法来建立方面级情感分析模型.首先利用深度优先搜索得出句子的浅层特征表示,然后通过划分子图改进传统图卷积神经网络的建模方式来提取句子的深层特征表示,最终融合多级特征的句子表示并进行情感分类.在4个开放数据集上分类准确率都取得1.64%～2.12%的提升,F1值取得2.24%～4.97%的提升.实验结果表明基于该方法建模能获取更充分的多层句法特征信息、有效提高分类效果.     

基于观点袋模型的汽车评论情感极性分类

该文针对网络评论倾向分级问题,提出了一种基于观点袋模型和语言学规则的多级情感分类方法。通过分析句子中的词性搭配关系,设计了12种抽取特征-观点搭配模式,并对存在问题给出了解决策略。依据汉语用词特点和词汇在汽车领域的特殊用法,提出搭配四元组的情感倾向极性值计算方法。在此基础上,利用获取的搭配四元组及其情感倾向极性,建立文本的向量化表示,并构造了权重计算公式。最后,利用文本余弦相似度计算方法实现对评论文本的五级情感极性分类。通过在COAE2012任务3的汽车数据集上进行的测试,取得了较好的分类结果。     

Phrase-Level Sentiment Polarity Classification Using Rule-Based Typed Dependencies and Additional Complex Phrases Consideration

The advent of Web 2.0 has led to an increase in user-generated content on the Web.This has provided an extensive collection of free-style texts with opinion expressions that could influence the decisions and actions of their readers.Providers of such content exert a certain level of influence on the receivers and this is evident from blog sites having effect on their readers’ purchase decisions,political view points,financial planning,and others.By detecting the opinion expressed,we can identify the sentiments on the topics discussed and the influence exerted on the readers.In this paper,we introduce an automatic approach in deriving polarity pattern rules to detect sentiment polarity at the phrase level,and in addition consider the effects of the more complex relationships found between words in sentiment polarity classification.Recent sentiment analysis research has focused on the functional relations of words using typed dependency parsing,providing a refined analysis on the grammar and semantics of textual data.Heuristics are typically used to determine the typed dependency polarity patterns,which may not comprehensively identify all possible rules.We study the use of class sequential rules(CSRs) to automatically learn the typed dependency patterns,and benchmark the performance of CSR against a heuristic method.Preliminary results show CSR leads to further improvements in classification performance achieving over 80% F1 scores in the test cases.In addition,we observe more complex relationships between words that could influence phrase sentiment polarity,and further discuss on possible approaches to handle the effects of these complex relationships.     

使用机器学习方法进行新闻的情感自动分类

本文主要研究机器学习方法在新闻文本的情感分类中的应用,判断其是正面还是负面。我们利用朴素贝叶斯和最大熵方法进行新闻及评论语料的情感分类研究。实验表明,机器学习方法在基于情感的文本分类中也能取得不错的分类性能,最高准确率能达到90%。同时我们也发现,对于基于情感的文本分类,选择具有语义倾向的词汇作为特征项、对否定词正确处理和采用二值作为特征项权重能提高分类的准确率。总之,基于情感的文本分类是一个更具挑战性的工作。     

一种基于情感句模的文本情感分类方法

考虑到同类型的情感句往往具有相同或者相似的句法和语义表达模式,该文提出了一种基于情感句模的文本情感自动分类方法。首先,将情感表达相关句模人工分为3大类105个二级分类;然后,设计了一种利用依存特征、句法特征和同义词特征的句模获取方法,从标注情感句中半自动地获取情感句模。最后,通过对输入句进行情感句模分类实现文本情感分类。在NLP&CC2013中文微博情绪分类评测语料及RenCECps博客语料的实验结果显示,该文提出的分类方法准确率显著高于基于词特征支持向量机分类器。     

汉语词语情感倾向自动判断研究

汉语词语情感倾向自动判断避免了个人判断的影响,并提高了主观性词典创建效率。 讨论和分析汉语词语情感倾向判断技术,使用情感特征集合进行倾向性描述,建立基于二元语法依赖关系的情感倾向互信息特征模型。采用机器学习方式得到分类器,对词语的情感倾向进行自动判别,并进行比较和优化,性能得以提高,最好的SVM准确率达到95.47%,F值达到93.90%。采用特征集合描述情感倾向性,在建立的互信息特征模型上,使用机器学习方法自动判断词语情感倾向是有效的。     

面向方面级别情感分析的端到端多跳记忆网络

方面情感分析是指分析语句中目标方面项的情感极性,但目前较少研究语句中邻近方面项间依赖关系对情感分类的影响。基于此,针对方面情感分析提出一个结合基于注意力机制的双向LSTM和多跳端到端记忆网络的方面情感分类模型。首先利用Bi-LSTM的序列学习能力,并引入注意力机制来得到语义向量表示;然后用多跳记忆网络来对目标方面项和语句中其余方面项间相关性进行建模构建深层的情感分类特征向量,输入到softmax函数得到最终的情感极性分类结果。该模型在SemEval 2014任务中的restaurant和laptop两个数据集和一组公开的Twitter数据集上进行实验,在三个数据集上的分类准确率都有所提高。实验结果表明,该模型对方面级别情感分类的有效性和考虑方面间依赖关系对于情感分类是有益的。     

Unsupervised method for sentiment analysis in online texts

In recent years, the explosive growth of online media, such as blogs and social networking sites, has enabled individuals and organizations to write about their personal experiences and express opinions. Classifying these documents using a polarity metric is an arduous task. We propose a novel approach to predicting sentiment in online textual messages such as tweets and reviews, based on an unsupervised dependency parsing-based text classification method that leverages a variety of natural language processing techniques and sentiment features primarily derived from sentiment lexicons. These lexicons were created by means of a semiautomatic polarity expansion algorithm in order to improve accuracy in specific application domains. The results obtained for the Cornell Movie Review, Obama-McCain Debate and SemEval-2015 datasets confirm the competitive performance and the robustness of the system.     

否定信息识别研究综述

自然语言中否定是一个普遍且复杂的现象,其能反转命题的真值、情感及态度的极性、观点的立场等。否定信息识别不仅在信息检索、情感分析、文本挖掘、信息抽取等领域中具有重要意义,也对文本的深层语义理解具有促进作用。对否定信息识别研究进行了深入分析,介绍了否定信息识别的任务框架,并对否定触发词检测、否定覆盖域界定、否定焦点识别三个子任务的解决思路及方法进行了详细阐述,最后总结并指出了否定信息识别研究中存在的问题及新方向。     

一种基于LDA主题模型的评论文本情感分类方法

针对互联网出现的评论文本情感分析,引入潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation,LDA)模型,提出一种分类方法。该分类方法结合情感词典,依据指定的情感单元搭配模式,提取情感信息,包括情感词和上、下文。使用主题模型发掘情感信息中的关键特征,并融入到情感向量空间中。最后利用机器学习分类算法,实现中文评论文本的情感分类。实验结果表明,提出的方法有效降低了特征向量的维度,并且在文本情感分类上有很好的效果。     

基于词向量与句法树的中文句子情感分析

随着互联网的快速发展,网络中充斥着海量主观性文本,如何对这些主观性语句进行情感倾向性判断是文本情感分析的关键。本文提出一种基于词向量和句法树的中文句子情感分析方法。针对目前大量网络新词的使用所带来的问题,以已有标注的情感词典为基础,采用词向量的方法判断词语之间的语义相似度,从而得到未知词语的情感极性。针对情感极性转移现象,定义相应的情感判断规则。在此基础上,利用句子的句法树结构,对句子进行情感倾向性分析。实验证明,该方法在一定程度上解决了网络新词的问题,有效提高了句子情感分析的准确率和召回率,且具有领域适用性。