中文微博观点句识别及要素抽取研究

研究中文微博情感分析中的观点句识别及要素抽取问题。在观点句识别方面,提出了一种利用微博中的情感词和 情感影响因子计算微博语义情感倾向的新算法;在观点句要素抽取方面,利用主题词分类及关联规则,辅以一系列剪枝、筛选和定界规则抽取评价对象。通过观点句识别和观点句要素抽取结果的相互过滤,进一步提高召回率。实验数据采用第六届中文倾向性分析评测所发布的数据,结果表明,本文方法在观点句识别和要素抽取方面能够取得较好的效果,观点句识别的精确率、召回率入F值分别为95.62%,54.10%及69.10%;观点句要素抽取的精确率、召回率以及F值分别为22.07%,12.66%和16.09%。     

基于词亲和度的微博词语语义倾向识别算法

准确识别词语语义倾向并构建高质量的情感词典,从而提高微博文本情感分析的准确率,具有重要意义。传统的基于语料库方法对种子词选取敏感,并且不能有效对低频词语语义倾向进行识别。本文提出了一种基于词亲和度的微博词语语义倾向识别算法。利用词性组合模式提取候选词集,选取微博表情符号作为种子词,并构建词亲和度网络,利用同义词词林对低频词进行扩展,计算候选词与种子词之间语义倾向相似度。根据设定阈值判断词语语义倾向。在200万条微博语料上分别将本文算法与传统算法进行对比,实验结果表明本文算法优于传统算法。     

评价对象抽取及其倾向性分析

情感分析近年来已经成为自然语言处理领域的热点问题,该文对情感分析中的两项关键技术——评价对象抽取和倾向性判断进行了深入研究。在评价对象抽取阶段,首先使用句法分析结果获取候选评价对象,继而结合基于网络挖掘的PMI算法和名词剪枝算法对候选评价对象进行筛选。在倾向性判断阶段,通过分析情感句句型,归纳相应的分析规则,使用无指导的方法完成评价对象在情感句中的倾向性判断。该系统参加了COAE2008任务三的评测,取得了较好成绩。     

一种基于改进支持向量机的文本倾向性分类算法

文本的倾向性分类器是文本倾向性分类的核心部分,它用于将待分类的文本映射到某一倾向性类别中去。传统支持向量机的核函数学习能力和泛化推广能力的平衡性有待提高,而且参数选择不易。对目前文本倾向性分类算法使用的传统的支持向量机进行了改进,一是构造了多核函数;二是使用粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,平衡了核函数的全局性和局部性,更有利于对样本数据的学习和推广;最后利用改进的支持向量机构造文本倾向性分类算法。     

基于语义极性分析的餐馆评论挖掘

提出一种基于语义极性分析的餐馆评论挖掘方法。将餐馆的食物口味、环境、服务、价格作为其特征,以句子为单位对用户评论进行特征标注。将具有多个特征的复杂特征句划分为简单特征句,分析评论句的语义极性和极性强度。使用户可方便地了解其他用户对某个餐馆某种特征的评价,为用户消费提供了有力指导。     

网络舆情的监测、疏导及预警

近年来,由于互联网的飞速发展,网民数量急剧增加,网络舆情也随之异常活跃,若对舆情处理不当,极有可能诱发民众不良情绪,导致不良事件的发生,对社会稳定造成严重威胁,进而破坏政治经济生活秩序。因此,做好互联网时代网络舆情的监测、疏导及预警,是我们在新形势下面临的一项十分重要而迫切的任务。     

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。     

基于同义词的词汇情感倾向判别方法

词汇的情感倾向直接影响短语、句子、段落、篇章等更高层次语言粒度的情感倾向。对于基准词选取问题,该文提出了基于类别区分能力与情感词词表相结合的方法。考虑到词汇与其同义词很大程度上具有相同的情感倾向,我们提出了基于同义词的词汇情感倾向判别方法,这种方法一定程度上避免了数据稀疏问题。实验结果表明,基于同义词的词汇情感倾向判别方法优于仅采用目标词与基准词的词汇情感倾向判别方法。     

基于层叠CRFs模型的句子褒贬度分析研究

本文研究句子的褒贬度分析问题。针对传统的基于分类的句子褒贬度分析方法不能考虑上下文信息的问题,以及基于单层模型的句子褒贬度分类方法中的由于标记冗余引起的分类精度不高问题,本文提出了基于层叠式CRFs模型的句子褒贬度分析方法。该方法利用多个CRFs模型从粗到细分步地判断句子的褒贬类别及其褒贬强度,其中层叠式框架可以考虑句子褒贬类别与褒贬强度类别之间的层级冗余关系,而CRFs模型可以利用上下文信息对于句子褒贬类别和强度的影响。该方法在有效识别句子褒贬度的同时,提高了句子褒贬强度判别的准确度。实验证明相对于传统分类方法和单层CRFs模型,本文的方法取得了良好的效果。     

一种改进的基于《知网》的词语语义相似度计算

中科院刘群的基于《知网》的词语相似度计算是当前比较有代表性的计算词语相似度的方法之一。在测试中我们发现对一些存在对义或反义的词语与同义、近义词语一样具有较高的相似度,一些明显相似的词反而相似度较低,如“美丽”与“贼眉鼠眼”的相似度为0.814 815,与“优雅”的相似度为0.788 360 ,“深红”与“粉红”的相似度仅为0.074 074,这将不利于进行词语的极性识别。基于文本情感色彩分析的需要,把词语相似度的取值范围规定为[-1,+1],在刘群论文的基础上,进一步考虑了义原的深度信息,并利用《知网》义原间的反义、对义关系和义原的定义信息来计算词语的相似度。在词语极性识别实验中,得到了较好的实验结果P值为99.07%,R值为99.11%。