WEB文本情感倾向性分析研究综述

主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结,提出对未来研究的想法。     

房价评估中的定性分析

现代人在城市买房已成为了常态,如何对房价进行评估,从而选择一套最适合的房子,这成为一个问题。本文利用初等模型,通过模糊数学运用主观权重确定方法,定性分析房价飙升的原因,以期望能正确引导大众选择合适自己的房子。     

计算文本的情感描述值的算法

随着互联网信息的高速发展,越来越多的人参与到信息的制造者队伍中,对于信息处理提出了更高的要求。计算文本的情感描述值对于衡量文本的极性信息具有重要的意义。首先对文本内容进行预处理,挑选出可以决定文本极性的句子;然后对各个子句进行情感描述值的计算;最后将子句的情感进行综合计算,得出文本的情感描述值。并且对文本长度、句法结构等因素进行了综合分析。实验结果表明,采用该算法计算文本信息具有较高的准确率和速度,对于大规模处理流数据情况下的情感信息值的计算具有较好的适用性。     

融合功能性副语言的语音情感识别新方法

针对声音突发特征（笑声、哭声、叹息声等,称之为功能性副语言）携带大量情感信息,而包含这类突发特征的语句由于特征突发性的干扰整体情感识别率不高的问题,提出了融合功能性副语言的语音情感识别方法。该方法首先对待识别语句进行功能性副语言自动检测,根据检测结果将功能性副语言从语句中分离,从而得到较为纯净的两类信号：功能性副语言信号和传统语音信号,最后将两类信号的情感信息使用自适应权重融合方法进行融合,从而达到提高待识别语句情感识别率和系统鲁棒性的目的。在包含6种功能性副语言和6种典型情感的情感语料库上的实验表明：该方法在与人无关的情况下得到的情感平均识别率为67.41%,比线性加权融合、Dempster-Shafer（DS）证据理论、贝叶斯融合方法分别提高了4.2%、2.8%和2.4%,比融合前平均识别率提高了8.08%,该方法针对非特定人语音情感识别具有较好的鲁棒性及识别准确率。     

基于语言结构和情感极性的虚假评论识别

随着电子商务的发展,识别网络中的虚假评论意义重大。传统的启发式策略或全监督学习算法不能有效地解决该问题。虚假评论与真实评论在语言结构和情感极性上存在差异,提出基于遗传算法对语言结构及情感极性特征进行优化选择,并利用选取的特征结合无监督硬、软聚类算法对虚假评论进行识别。实验结果验证了所提算法的有效性。     

阅读教学中多媒体课件的运用

语文课程标准指出：“工具性和人文性的统一,是语文课的基本特点。”这说明语文教学的工具性和人文性是相融共存的,犹如一枚硬币的正反两面,谁也不可或缺。本文从实际的案例入手,着重呼唤人文的多媒体阅读教学的回归。     

综合集成赋权法在数据融合能力评估中的应用

基于系统的方法和理论,分析了影响数据融合能力评估指标权重系数的各要素,给出了应用综合集成赋权法确定数据融合能力评估指标权重系数的数学模型和方法、步骤,解决了高层次上的指标样本数据的获取问题。通过实例分析,给出了3种赋权方法在某防空武器数据融合能力评估试验中所确定的权重系数的比较结果,进一步说明了综合集成赋权法适合应用于该类型系统的评估指标权重系数的确定。     

基于多分类SVM的图像情感分类研究

依据基于二叉树思想的多分类支持向量机算法,进行了天气图像的情感分类方法的研究。通过定性分析和计算对比,确定了图像情感分类的可行算法和合理参数选取方法。结果表明,完全二叉决策树SVM算法对于天气图像的情感识别具有较理想的效果。     

KENAOTE：一种知识增强的方面和意见对提取多任务学习模型

方面和意见对提取旨在根据给定句子提取方面和意见项并匹配关系,然而相关研究通常独立提取方面和意见项,而不识别关系。为了识别方面和意见项关系,提出一种知识增强的方面和意见对提取多任务学习模型。首先使用预训练语言模型为文本生成具有语义信息的词向量,为了实现知识增强的效果,使用遮蔽注意力的方式将知识图谱的语义信息融入词向量中,然后使用基于距离注意力和条件随机场的序列标注方法提取方面和意见项,最后再将提取的方面和意见项两两匹配预测对应关系。为了加强方面和意见项提取模块和匹配模块的联系,采用共享编码层的方式实现联合训练。在训练流程中,匹配模块采用真实标签作为输入,在测试过程中采用提取模块的结果作为输入。为了证明模型的有效性,使用三个通用领域数据集进行对比实验,该模型在方面和意见项匹配任务中F1值分别达到66.99%、75.17%和67.30%,并优于其他比较模型。     

融合位置信息的观点三元组情感分析模型

方面级情感分析主要有两大类任务：a)抽取任务,旨在抽取出语句中的方面词及观点词;b)分类任务,旨在分析情感极性。在这两种复合任务的基础上,针对目前方面词与观点词耦合性较差,导致分类任务出错这一问题,提出了融合位置信息的观点三元组情感分析模型OTPM。该模型利用双向长短时记忆网络获得文本表示,接着利用自注意力机制来增强方面词与情感词之间的关联性,之后在多任务框架中进行观点三元组的抽取,同时将抽取出的表示与位置信息进行加权融合,最后利用biaffine评分器分析加权后的方面词与观点词之间的情感依赖关系,并利用stop-on-non-I算法对三元组进行解码输出三元组。在Lap14、Rest14、Rest15、Rest16四个数据集上进行大量实验,结果表明所提模型优于一系列基线模型。