情感分析中极性副词的自动扩展

为了扩展尽可能多的极性副词（基于词典WordNet 3. 0）, 提出了三种类型的查询字符串。除了WordNet中的同义关系和反义关系, 还使用了近义（similar to）和又见（also see）这两种关系。实验数据表明, 后两种关系比前两种关系在扩展极性副词方面更重要。详细的实验验证了所提出的POAE算法加Transform转换函数在自动扩展极性副词方面是可行的。     

语音情感识别研究综述

语音是人们传递信息内容的同时又表达情感态度的媒介,语音情感识别是人机交互的重要组成部分。由语音情感识别的概念和历史发展进程入手,从6个角度逐步展开对语音情感识别研究体系进行综述。分析常用的情感描述模型,归纳常用的情感语音数据库和不同类型数据库的特点,研究语音情感特征的提取技术。通过比对3种语音情感识别方法的众多学者的多方面研究,得出语音情感识别方法可期望应用场景的态势,展望语音情感识别技术的挑战和发展趋势。     

基于多注意力长短时记忆的实体属性情感分析

属性情感分析是细粒度的情感分类任务。针对传统神经网络模型无法准确构建属性情感特征的问题，提出了一种融合多注意力和属性上下文的长短时记忆（LSTM-MATT-AC）神经网络模型。在双向长短时记忆（LSTM）的不同位置加入不同类型的注意力机制，充分利用多注意力机制的优势，让模型能够从不同的角度关注句子中特定属性的情感信息，弥补了单一注意力机制的不足；同时，融合双向LSTM独立编码的属性上下文语义信息，获取更深层次的情感特征，有效识别特定属性的情感极性；最后在SemEval2014 Task4和Twitter数据集上进行实验，验证了不同注意力机制和独立上下文处理方式对属性情感分析模型的有效性。实验结果表明，模型在Restaurant、Laptop和Twitter领域数据集上的准确率分别达到了80.6%、75.1%和71.1%，较之前基于神经网络的情感分析模型在准确率上有了进一步的提高。     

中文文本情感主题句分析与提取研究

提出一种提取中文文本情感主题句子的方法。首先评估文本中语义概念的概括和归纳能力,确定文本主题概念。将包含主题概念的句子作为候选主题句子,计算各个候选句子的重要度,最终确定文本主题句。然后采用条件随机场模型,选取情感倾向特征和转移词特征训练模型,从文本主题句集合中提取情感主题句。实验证明,以提出的方法为基础进行文本情感分析,避免了与主题无关的句子对分析结果的影响,有效地提高了文本情感分析的准确率。     

虚假评论识别研究综述

Web 2.0时代,消费者在在线购物、学习和娱乐时越来越多地依赖在线评论信息,而虚假的评论会误导消费者的决策,影响商家的真实信用,因此有效识别虚假评论具有重要意义.文中首先对虚假评论的范围进行了界定,并从虚假评论识别、形成动机、对消费者的影响以及治理策略4个方面归纳了虚假评论的研究内容,给出了虚假评论研究框架和一般识别...     

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。     

结合广义自回归预训练语言模型与循环卷积神经网络的文本情感分析方法

传统的机器学习方法在对网络评论文本进行情感极性分类时,未能充分挖掘语义信息和关联信息,而已有的深度学习方法虽能提取语义信息和上下文信息,但该过程往往是单向的,在获取评论文本的深层语义信息过程中存在不足。针对以上问题,提出了一种结合广义自回归预训练语言模型（XLNet）与循环卷积神经网络（RCNN）的文本情感分析方法。首先,利用XLNet对文本进行特征表示,并通过引入片段级递归机制和相对位置信息编码,充分利用了评论文本的语境信息,从而有效提升了文本特征的表达能力;然后,利用RCNN对文本特征进行双向训练,并在更深层次上提取文本的上下文语义信息,从而提升了在情感分析任务中的综合性能。所提方法分别在三个公开数据集weibo-100k、waimai-10k和ChnSentiCorp上进行了实验,准确率分别达到了96.4%、91.8%和92.9%。实验结果证明了所提方法在情感分析任务中的有效性。     

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。     

融合注意力机制和CNN-GRNN模型的读者情绪预测

针对主流面向文本的读者情绪预测算法难以捕捉文本中复杂的语义和语法信息,以及局限于使用多标签分类方法的问题,提出一种融合注意力机制和卷积门限循环神经网络的读者情绪预测方法。该方法将文本划分为多个句子,利用卷积神经网络从每个句子中提取不同粒度的n-gram信息,构建句子级别的特征表示;然后通过门限循环神经网络顺序地集成这些句子特征,并利用注意力机制自适应地感知上下文信息提取影响读者情绪的文本特征;最后利用softmax回归进行细粒度的读者情绪分布预测。在雅虎新闻读者情感分析数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。     

面向在线顾客点评的属性依赖情感知识学习

该文研究属性依赖情感知识学习。首先提出了一个新颖的话题模型,属性观点联合模型(Joint Aspect/Opinion model, JAO),来同时抽取评论实体属性及属性相关观点词信息。在此基础上,对于各个属性,构造属性依赖的词关系图,并在该图上应用马尔科夫随机行走过程来计算观点词到少量褒、贬种子词的游走时间(Hitting Time),进而估计这些词的属性依赖的情感极性分值。在餐馆点评数据上的实验表明所提出的方法能有效抽取属性相关观点词,同时有效估计其属性依赖的情感极性分值。