基于动态词向量和注意力机制的文本情感分类

针对Word2vec等静态词向量模型对于每个词只有唯一的词向量表示,无法学习在不同上下文中的词汇多义性问题,提出一种基于动态词向量和注意力机制的文本情感分类方法.在大型语料库上利用深度双向语言模型预训练通用词向量;在情感分类任务的训练语料上对向量模型进行微调,得到最终的上下文相关的动态词向量作为输入特征;搭建双向长短期...     

基于LSTM的商品评论情感分析

随着电子商务的发展,产生了大量的商品评论文本.针对商品评论的短文本特征,基于情感词典的情感分类方法需要大量依赖于情感数据库资源,而机器学习的方法又需要进行复杂的人工设计特征和提取特征过程.本文提出采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）文本分类算法进行情感倾向分析,首先利用Word2vec和分词技术将评论短文本文本处理为计算机可理解的词向量传入LSTM网络并加入Dropout算法以防止过拟合得出最终的分类模型.实验表明：在基于深度学习的商品评论情感倾向分析中,利用LSTM网络的短时记忆独特特征对商品评论的情感分类取得了很好的效果,准确率达到99%以上.     

基于情感词向量的微博情感分类

该文提出了一种基于情感词向量的情感分类方法。词向量采用连续实数域上的固定维数向量来表示词汇,能够表达词汇丰富的语义信息。词向量的学习方法,如word2vec,能从大规模语料中通过上下文信息挖掘出潜藏的词语间语义关联。本文在从语料中学习得到的蕴含语义信息的词向量基础上,对其进行情感调整,得到同时考虑语义和情感倾向的词向量。对于一篇输入文本,基于情感词向量建立文本的特征表示,采用机器学习的方法对文本进行情感分类。该方法与基于词、N-gram及原始word2vec词向量构建文本表示的方法相比,情感分类准确率更高、性能和稳定性更好。     

基于粗糙集和多通道词向量的中文文本情感特征分析

粗糙集是一种能够有效处理不精确、不完备和不确定信息的数学工具,粗糙集的属性约简可以在保持文本情感分类能力不变的情况下对文本情感词特征进行约简。针对情感词特征空间维数过高、情感词特征表示缺少语义信息的问题,该文提出了RS-WvGv中文文本情感词特征表示方法。利用粗糙集决策表对整个语料库进行情感词特征建模,采用Johnson粗糙集属性约简算法对决策表进行化简,保留最小的文本情感词特征属性集,之后再对该集合中的所有情感特征词进行词嵌入表示,最后用逻辑回归分类器验证RS-WvGv方法的有效性。另外,该文还定义了情感词特征属性集覆盖力,用于表示文本情感词特征属性集合对语料库的覆盖能力。最后,在实验对比的过程中,用统计检验进一步验证了该方法的有效性。     

基于词向量技术和混合神经网络的情感分析

情感分析是近些年自然语言处理的一个研究热点,一方面以word2vec为代表的预处理词向量技术得到了广泛应用,本文通过融合情感标签获得word2vec-ST词向量来提取句子的语义和情感信息并达到了较好的效果,另一方面,LSTM作为RNN的衍生模型已经成熟的应用到自然语言处理的模型构建当中,但LSTM在短文本和训练语料相对有限的情况下并没有展现出应有的优势,因此,借助于CNN在捕捉局部信息上的优势,本文提出了一种融合LSTM和CNN的注意力模型网络来提取文本的上下文信息,并通过实现attention机制的BILSTM来替代LSTM得到AT-BL C模型进而达到了更好的效果。本文对比分析了LSTM和CNN的两种融合方式并在标准数据集上进行了比较。实验结果表明,以融合情感信息的word2vec-ST为词向量层基础,AT-BL C确实获得了更好的准确率和F值。     

基于词向量模型的情感分析

随着移动互联网的发展,以商品评论等带有主观性的短文本信息急剧增加.海量的文本信息使得人工管理越来越困难.本文以商品评论为研究对象进行情感分析.针对商品评论为短文本的特点,本文在词向量的基础上提出了词向量叠加方法和加权词向量方法进行文本特征的提取,从而更深层次的提取短文本特征.在进行评论情感分析模型性能的比较中,说明了本文所提方法的有效性.基于情感分析技术可以解决人工难以胜任的海量商品评论的分类,方便用户快速获取有效信息.     

基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析

将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合,提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型,并在Tensorflow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和◢F◣▼1▽测度等衡量指标,与现有的方案对比表明,提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络的方法有明显的优势。     

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。     

融合情感与语义信息的情感分析方法

在使用词嵌入法进行词转向量时，两个反义词会转换成相近的向量。如果这两个词是情感词，将会导致词的情感信息的丢失，这在情感分析任务中是不合理的。为了解决这个问题，提出了一种在词嵌入的基础上增加情感向量来获取情感信息的方法。首先利用情感词典资源构建情感向量，将其与词嵌入法得到的词向量融合在一起；然后采用双向长短期记忆（BiLSTM）网络获取文本的特征；最后对文本的情感进行分类。在4个数据集上分别对该方法与未融合情感向量的方法进行了实验。实验结果表明所提方法分类准确度与F1值都高于未融合方法，说明了加入情感向量有助于提高情感分析的性能。     

基于word embedding和CNN的情感分类模型

尝试将word embedding和卷积神经网络（CNN）相结合来解决情感分类问题。首先,利用Skip-Gram模型训练出数据集中每个词的word embedding,然后将每条样本中出现的word embedding组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络的输入;此外,每次迭代训练过程中,输入特征也作为参数进行更新。其次,设计了一种具有3种不同大小卷积核的神经网络结构,从而完成多种局部抽象特征的自动提取过程。与传统机器学习方法相比,所提出的基于word embedding和CNN的情感分类模型成功将分类正确率提升了5.04%。     

基于ELMo和Bi-SAN的中文文本情感分析

目前情感分析模型通常使用word2vec、GloVe等方法生成静态词向量,并且传统的卷积或循环深度模型无法完整地关注上下文,提取特征不充分,影响情感判断.针对上述问题,提出基于ELMo(embedding from lan-guage model)和双向自注意力网络(bidirectional self-attention network,Bi-SAN)的中文文本情感分析模型.首先通过ELMo语言模型训练得到融合词语本身和上下文信息的词向量,解决了一词多义的问题;同时使用预训练的skip-gram算法代替随机初始化的ELMo模型的嵌入层,提高模型的收敛速度;之后使用Bi-SAN提取特征,由于自注意力机制,Bi-SAN可以完整地关注每个词的上下文,提取特征更为全面.同现有的多个情感分析模型对比,该模型在酒店评论数据集上和NLPCC2014 task2中文数据集取得了更高的F1值,验证了模型的有效性.     

基于OC-SVM的新情感词识别

当前对新词发现、情感词极性标注与情感词库构建的研究比较多,却少有一个专门针对新情感词识别的方法.提出一种基于OC-SVM的新情感词识别方法,通过种子词扩展方法获得词语集,并用旧词典、词频和停用词等对扩展的词进行过滤,获取新词,对新词获取的实验评估显示在适当的F值下,正确率可以达到45.5％.由于情感词和非情感词训练集的不平衡性,采用词频、相邻词及其词性等作为特征用OC-SVM(one-class support vector machine)对新词进行分类,获得新情感词,构建一个有效的新情感词识别系统.实验结果在召回率为26.6％的情况下,正确率可以达到45.7％,证明了算法的有效性.     

一种情感词语义加权的句子倾向性识别方法

互联网上大量的主观评论性信息蕴含着巨大的商业价值,同时也促使了倾向性识别研究的兴起。句子倾向性识别是文本倾向性识别的基础,现有句子倾向性识别方法存在着识别效果不理想、模式抽取困难等问题。将情感词视为基因,在不同的语境下呈现出不同的性状,通过构建情感词语义倾向分析器,先确定情感词的静态显性,然后根据不同的语境确定情感词的动态显性,最后提出基于情感词语义加权的句子倾向性识别算法。实验结果显示,该方法提高了句子倾向性识别的判全率和判准率,是合理和有效的。     

文本情感分析综述

以文本颗粒度为视角,从情感词抽取、语料库和情感词典构建、评价对象与意见持有者分析、篇章级情感分析、实际应用五个方面对文本情感分析文献进行了梳理,并做出必要评述。指出当前情感分析系统的准确率普遍不高,进一步研究的重点在于：自然语言处理的研究成果在文本情感倾向分析中更广泛和贴切的应用;选取文本情感倾向分类的特征和方法;利用现有语言工具和相关资源,规范、快速地构造语言工具和相关资源并应用。     

基于语义规则的Web金融文本情感分析

为有效提高非结构化Web金融文本情感倾向和强度分析的精度,提出了基于语义规则的Web金融文本情感分析算法(SAFT-SR)。该算法基于Apriori算法对金融文本进行属性抽取,构建金融情感词典和语义规则识别情感单元及强度,进而得到文本的情感倾向和强度。实验结果表明,与Ku提出的算法相比,在情感倾向分类方面,算法SAFT-SR情感分类性能良好,提高了分类器的F值、查全率和查准率;在情感强度计算方面,算法SAFT-SR的误差更小,更接近真实评分,证明了SAFT-SR是一种有效的金融文本情感分析算法。     

基于word2vec和双向LSTM的情感分类深度模型

针对社交网络文本传统情感分类模型存在先验知识依赖以及语义理解不足的问题,提出一种基于word2vec和双向长短时记忆循环神经网络的情感分类模型—WEEF-BILSTM。采用基于CBOW（continuous bag-of-words）方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,通过双向LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度词向量特征,继而使用one-versus-one SVM对其进行情感分类。实验结果表明,提出的WEEF-BILSTM模型较其他模型分类效果更好,能达到更优的准确率和◢F◣值。     

基于语义模式与词汇情感倾向的舆情态势研究

针对互联网上的舆论信息传播速度快,对社会造成巨大影响这一问题,社会管理者应该进行及时的舆情分析,从而进行有效控制和引导,避免形成更大的社会影响和危害.为了从网络信息中分析网络舆情的发展态势,将文本情感分析技术应用于网络舆情研究.针对网络舆情的话题评论,采用语义模式和词汇情感倾向相结合的方法,并形成了一种判定算法,该算法比较全面地判定话题评论的情感倾向性,把握网络舆情的正面或负面导向性.实验结果表明了该方法的有效性和准确性.