文本情感分析方法研究综述

文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支,广泛应用于舆情分析和内容推荐等方面,是近年来的研究热点。根据使用的不同方法,将其划分为基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情感分析方法、基于深度学习的情感分析方法。通过对这三种方法进行对比,分析其研究成果,并对不同方法的优缺点进行归纳总结,介绍相关数据集和评价指标及应用场景,对情感分析子任务进行简单概括,发现将来的情感分析问题的研究趋势及应用领域,并为研究者在相关领域方面提供一定的帮助和指导。     

基于用户兴趣词典和LSTM的个性化情感分类方法

微博是一个可以分享生活、发表看法、发泄情感的社交平台,由于数据量大且易于获取,微博数据已被广泛用于网络用户情感分析.传统对微博进行情感预测的研究没有考虑用户的用词喜好、语言风格等个性化因素的影响,使得情感分类结果的准确性不高.首先通过分析用户兴趣特征构建用户兴趣词典,在此基础上提出基于用户兴趣词典的情感分类模型;然后利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分类准确性高的特点训练一个通用的LSTM分类模型;最后利用支持向量机融合不同模型以得到最终的情感分类结果.实验结果表明,与支持向量机、朴素贝叶斯等传统分类器相比,基于用户兴趣词典与LSTM的个性化情感分类方法在分类精度上有较大提升;与LSTM、循环神经网络等深度学习方法相比,该方法在保证运行效率的前提下能获得更高的分类精度.     

基于LAAE网络的跨语言短文本情感分析方法

跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务, 近年来备受关注. 跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析, 建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法相比, 迁移学习更胜一筹, 而高质量的跨语言文本向量则会提升迁移效果. 本文提出LAAE网络模型, 该模型通过长短记忆网络(LSTM)和对抗式自编码器(AAE)获得含上下文情感信息的跨语言向量, 然后利用双向GRU (Gated Recurrent Unite)进行后续情感分类任务. 其中, 分类器首先在源语言上进行训练,最后迁移到目标语言上进行分类任务. 本方法的有效性体现在实验结果中.     

基于多特征改进卷积神经网络的文本情感分析

目前基于端到端的卷积神经网络在文本情感分析中大量应用,但是其缺乏对罕见词的处理以及对不同领域的泛化性。基于此提出了一种加入词典特征以及词性特征进行特征增强的卷积神经网络模型——多特征改进卷积神经网络模型。首先采用字特征、词典特征以及词性特征表示句子向量,其次采用分段多池操作抽取重要特征,最后采用投票机制判段文本的情感倾向性。实验中,在数据集相同的情况下与多种情感分析网络模型的进行对比,MFICNN模型的情感识别精度最高,达到了0.944。     

基于特征选择技术的情感词权重计算

在文本情感分析中,情感词典的构建至关重要,然而目前这方面的研究大多集中在简单的词语极性判别上,有关情感词的权重赋值研究较少,且已有的权重赋值方法基本上都需要人工辅助来选取基准词,这给实际应用带来很大的困难. 针对此问题,提出了一种自动的基于特征选择技术的情感词权重计算方法. 首先提出了词语情感权重与文本情感倾向的相关假设;然后针对情感分类,结合二元分类的特性改进了信息增益( information gain, IG)和卡方统计量( chi-square,CHI) ,将特征选择技术应用于情感词权重计算. 实验结果表明:将计算所得的带情感权重的情感词库用于文本情感分类能够提升分类精度.     

大学生就业忠诚度培养模式重建探究

面对高等院校毕业生就业过程中日渐凸显的“高就业高流失”现象,以及由此引发的有关大学生就业忠诚度缺失的问题,用人单位将其原因指向高等院校就业指导教育的欠缺以及“先就业后择业”等就业观的不良影响。结合某高校应届毕业生实际情况,围绕完善就业指导体系、抓好诚信教育、重视情感教育等方面,探究高校毕业生就业忠诚度培养模式的重建问题。     

宋词中的“水”意象分析

“水”是宋词中的常见意象之一,“水”不仅与“烟”“雁”“舟”等意象组合,营造或苍茫或清远的意境,而且蕴涵着词人丰富的思想感情。临水送别,客子行舟,宋词中的“水”浸满了离别相思人的眼泪;逝者如川,春秋代序,多愁善感之人感时伤怀,叹兴衰荣枯;水空明清澈,洗濯被尘俗所污的心灵,表达了士人对摆脱世事、归隐田园的向往。宋词中的“水”意象出现频率较高的原因是水的清明灵动与词体“要眇宜修”的特点相通。     

微型小说的艺术特点研究

经过将近30年的研究与探索,微型小说已发展为一种新兴小说文体,由于微型小说脱胎于传统的小说,它既具有小说的艺术特点,又有属于自己的独特艺术特色,文章阐述了微型小说主题的以小见大、构思的精致巧妙、抒情的感人至深的艺术特点。     

一种情感极性感知的信任模型

针对在线评论中文字评论和等级评价不一致的问题,提出基于情感极性分析的综合评价生成算法,并依据隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)构建了信任计算模型,将按时间排序的综合评价作为观测序列用于寻找最优的信任状态序列,把实体处于最可信状态的概率作为其可信度.该模型不仅提高了信任计算的准确性,还体现了信任的动态性.仿真实验验证了所提模型的有效性.     

农村留守老人社会支持网构成研究

对甘肃省某村庄的20位农村留守老人进行深度访谈,分析留守老人社会支持网的构成。研究表明,农村留守老人获得的非正式社会支持主要来自家庭内部,从邻居和其他亲属中也能获得一些社会支持;子女、配偶是农村留守老人社会支持网的核心成员,但外出子女主要提供物质支持,配偶、没有外出的儿媳在生活照料方面发挥着重要作用;子女外出务工使留守老人获得了较多的物质支持,获得的情感支持很有限;农村留守老人的朋友圈和邻居圈是重合的,邻居、朋友是留守老人交往的主要对象。