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。     

The effect of online reviews on product sales: A joint sentiment-topic analysis

This research examines the business impact of online reviews. It empirically investigates the influence of numerical and textual reviews on product sales performance. We use a Joint Sentiment-Topic model to extract the topics and associated sentiments in review texts. We further propose that numerical rating mediates the effects of textual sentiments. Findings not only contribute to the knowledge of how eWOM impacts product sales, but also illustrate how numerical rating and textual reviews interplay while shaping product sales. In practice, the findings help online vendors strategize business analytics operations by focusing on more relevant aspects that ultimately drive sales.     

基于表情符注意力机制的微博情感分析模型

为了对中文微博进行有效的情感极性识别,基于表情符能改变或加强微博文本的情感极性这一认知事实,提出基于表情符注意力机制的微博情感分析神经网络模型。该模型在使用双向循环神经网络模型(BiLSTM)学习文本的特征表示时,利用表情符注意力机制,得到文本结合表情符后新的特征表示,从而实现微博情感识别。实验结果显示,与输入纯文本和表情符的Bi-LSTM模型相比,基于表情符注意力机制的模型准确率提高了4. 06%;与仅输入纯文本的Bi-LSTM模型相比,基于表情符注意力机制的模型准确率提高了6. 35%。     

基于多特征的微博突发事件检测算法

为了降低社交媒体中突发事件带来的危害,提出一种基于多特征的微博突发事件检测算法。该算法融合了文本情感过滤和用户影响力计算方法。首先,通过噪声过滤和情感过滤得到饱含负面情感的微博文本;然后,采用提出的用户影响力计算方法并结合突发词提取算法来提取突发词特征;最后,引入凝聚式层次聚类算法对突发词集进行聚类,从中提取突发事件。通过实验检测,准确率为66.84%,验证了该方法能有效地对突发事件进行检测。     

基于循环实体网络的细粒度情感分析

目前,深度神经网络模型已经在文本情感分析领域取得了较好的效果,但是对于属性相关的细粒度的情感分析任务,现有研究方法的效果仍有待改进。该文提出了一种基于循环实体网络来进行细粒度情感分析的方法,在网络中嵌入预定义的评价属性类别信息,利用扩大的内部记忆链来抽取与每个属性类别相关的情感特征,并通过动态记忆单元控制与属性相关情感信息的远距离依赖,然后,对于给定的单个属性类别,利用注意力机制从内部记忆链中抽取该属性类别的情感特征进行分类。该文提出的方法在Sentihood数据上与目前精度最高的方法相比,取得了近1个百分点的提升,而且模型的收敛速度更快。     

基于在线评论获取产品优化辅助决策信息的算法研究

在大数据时代,如何通过数据分析抓住顾客需求,增加产品优化的科学性,对企业有着至关重要的战略意义.本文将在线评论数据应用于企业产品的辅助优化中,提出了产品优化信息的获取技术与方法,从评论中获取产品优化所需要的优化信息.首先计算在线评论中的顾客关注度和满意度等指标,构建客户意见的权重算法模型;然后,提取出产品特征和顾客意见的词对,并根据权重算法模型计算出顾客意见的权重;接着,通过关联矩阵找到对应的产品优化信息;最后并通过实例分析验证的方法的可行性.     

基于联合学习的问答情感分类方法

面向问答型评论的情感分类在情感分析领域是一项新颖且极具挑战性的研究任务。由于问答型评论情感分类标注数据非常匮乏,基于监督学习的情感分类方法的性能有一定限制。为了解决上述困境,该文提出了一种基于联合学习的问答情感分类方法。该方法通过大量自然标注普通评论辅助问答情感分类任务,将问答情感分类作为主任务,将普通评论情感分类作为辅助任务。具体而言,首先通过主任务模型单独学习问答型评论的情感信息;其次,使用问答型评论和普通评论共同训练辅助任务模型,以获取问答型评论的辅助情感信息;最后通过联合学习同时学习和更新主任务模型及辅助任务模型的参数。实验结果表明,基于联合学习的问答情感分类方法能较好融合问答型评论和普通评论的情感信息,大幅提升问答情感分类任务的性能。     

基于情感文本数据筛选的感知节点选择机制

通过分析移动群智感知的协作过程,即感知节点的携带-存储-转发过程,发现该过程忽略了对节点携带信息的内容筛选.而对于有目的的数据获取而言,这种先收集后筛选的方法导致在后续对数据的分析与筛选过程中会耗费更多的时间,同时获取的有效数据占比不高.考虑到这个因素,本文结合遗传算法设计了一种在移动群智感知环境下基于情感文本数据筛选的节点选择机制.该节点选择机制主要通过对节点携带数据类型的筛选来选择感知节点,从而获取感知环境下移动用户的情感文本数据.通过实验验证表明,使用此方法在数据处理的效率上最大提高了27.6%,在有效的数据占比上最大提高了21%,因此该方法能够有效的提高对整体数据处理的效率.     

基于CRT机制混合神经网络的特定目标情感分析

特定目标情感分析的目的是从不同目标词语的角度来预测文本的情感,关键是为给定的目标分配适当的情感词。当句子中出现多个情感词描述多个目标情感的情况时,可能会导致情感词和目标之间的不匹配。由此提出了一个CRT机制混合神经网络用于特定目标情感分析,模型使用CNN层从经过BiLSTM变换后的单词表示中提取特征,通过CRT组件生成单词的特定目标表示并保存来自BiLSTM层的原始上下文信息。在三种公开数据集上进行了实验,结果表明,该模型在特定目标情感分析任务中较之前的情感分析模型在准确率和稳定性上有着明显的提升,证明CRT机制能很好地整合CNN和LSTM的优势,这对于特定目标情感分析任务具有重要的意义。     

情境特征及其在情感分类模型中的应用

研究情境特征在文本分类中的作用,提出了一种层级双向LSTM模型用于情感分类问题。该模型首先将句子分词,把词向量作为第一层双向LSTM模型的输入;其次从文档中提取出稠密、连续的向量作为情境特征;然后将第一层模型的输出向量和情境向量共同输入第二层双向LSTM;最后将这种层级双向的LSTM模型的输出向量通过sigmoid函数进行分类。情境向量作用于每个句子,一致的情感得到增强,不一致的情感被弱化,从而提高了分类的精度。在两个公开数据集上的实验表明,整合了情境特征的层级双向LSTM取得较优的精度。除此之外,通过在一个包含两万余条中文评论的公开数据集上对模型进行测试,表明该模型测试正确率相比于普通的LSTM和双向LSTM都有提升,说明情境特征对于提升情感分类的作用比较显著。