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目前基于词嵌入的卷积神经网络文本分类方法已经在情感分析研究中取得了很好的效果。此类方法主要使用基于上下文的词嵌入特征,但在词嵌入过程中通常并未考虑词语本身的情感极性,同时此类方法往往缺乏对大量人工构建情感词典等资源的有效利用。针对这些问题,该文提出了一种结合情感词典和卷积神经网络的情感分类方法,利用情感词典中的词条对文本中的词语进行抽象表示,在此基础上利用卷积神经网络提取抽象词语的序列特征,并用于情感极性分类。该文提出的相关方法在中文倾向性分析评测COAE2014数据集上取得了比目前主流的卷积神经网络以及朴素贝叶斯支持向量机更好的性能。 相似文献
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文本情绪分析研究近年来发展迅速,但相关的中文情绪语料库,特别是面向微博文本的语料库构建尚不完善。为了对微博文本情绪表达特点进行分析以及对情绪分析算法性能进行评估,该文在对微博文本情绪表达特点进行深入观察和分析的基础上,设计了一套完整的情绪标注规范。遵循这一规范,首先对微博文本进行了微博级情绪标注,对微博是否包含情绪及有情绪微博所包含的情绪类别进行多标签标注。而后,对微博中的句子进行有无情绪及情绪类别进行标注,并标注了各情绪类别对应的强度。目前,已完成14000条微博,45431句子的情绪标注语料库构建。应用该语料库组织了NLP&CC2013中文微博情绪分析评测,有力地促进了微博情绪分析相关研究。 相似文献
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作为论辩挖掘领域中的重要研究问题,互动论点对识别旨在从对话文本中理解对话双方的观点,并识别出互动的论点对。现有基于深度学习的方法通过融合上下文信息取得了不错的效果,但是这些方法往往仅考虑整体上下文,忽略了上下文中可能存在的噪声文本,缺乏对论点间互动关系的细粒度建模能力。针对上述问题,该文首先基于语义相似度筛选过滤上下文,而后构建基于上下文的对偶互动图,从而细粒度地挖掘论点-上下文、论点-论点之间潜在的互动模式,以提高互动论点对识别性能。在CMV公开数据集上的实验结果显示,该文提出的方法取得了优于现有模型的性能,并具有一定的可解释性。 相似文献
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情感分析是自然语言处理领域的重要研究问题。现有方法往往难以克服样本偏置与领域依赖问题,严重制约了情感分析的发展和应用。为此,该文提出了一种基于深度表示学习和高斯过程知识迁移学习的情感分析方法。该方法首先利用深度神经网络获得文本样本的分布式表示,而后基于深度高斯过程,从辅助数据中迁移与测试集数据分布相符的高质量样例扩充训练数据集用于分类器训练,以此提高文本情感分类系统性能。在COAE2014文本情感分类数据集上进行的实验结果显示,该文提出的方法可以有效提高文本情感分类性能,同时可以有效缓解训练数据的样本偏置以及领域依赖问题的影响。 相似文献
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利用稀疏分解来研究EEG信号是一种新兴的可靠的方法。常见的稀疏字典学习算法中,K-SVD算法得到了比较广泛的应用。但是利用K-SVD算法获得的字典原子很难完整的包含EEG信号中的事件相关电位(ERP)成分,通常样本中的ERP成分都会分布在大量原子中。本文提出把常用的K-SVD算法基础结合稀疏性能指标作为约束条件,解决稀疏字典难以与ERP成分对应的问题,并给出利用该算法进行ERP分析的步骤。通过在一个基于听觉刺激的公开数据集上使用本文的方法,成功地获得了包含完整目标ERP成分的字典原子,证明了方法的可行性。 相似文献
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目前的情绪词典通常对情绪词语进行情绪类别和强度的标注,但缺乏对词语的情绪表达和情绪认知结果进行区分的能力。同时,直接在词语条目上进行标注经常由于词语的语义歧义导致情绪标注结果存在歧义。该文在对个体情绪产生和迁移机制进行分析的基础上,建立了基于“刺激认知—反射表达”的文本情绪计算框架。并在此框架下对情绪相关词语的功能和特性进行分析,探索了一种新型情绪词典建设方法。首先,引入HowNet提供的词语语义信息,将同一词语转变为不同语义的多个词条进行标注减少情绪标注歧义。其次,将词语的情绪表达方式和情绪认知结果加以区分,分别标注从不同角度观测到的词条情绪类别和强度,同时对词语的情绪表达和情绪认知类型进行了细化分类。最终初步构建出一个具有清晰框架、丰富情绪信息和较低歧义的新型情绪词典。 相似文献
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针对在金融领域实体级情感分析任务中缺乏足够的标注语料,以及通用的情感分析模型难以有效处理金融文本等问题,该文构建一个百万级别的金融领域实体情感分析语料库,并标注5 000余个金融领域情感词作为金融领域情感词典。同时,基于该金融领域数据集,提出一种结合金融领域情感词典和注意力机制的金融文本细粒度情感分析模型(FinLexNet)。该模型使用两个LSTM网络分别提取词级别的语义信息和基于情感词典分类后的词类级别信息,能有效获取金融领域词语的特征信息。此外,为了让文本中金融领域情感词获得更多关注,提出一种基于金融领域情感词典的注意力机制来为不同实体获取重要的情感信息。最终在构建的金融领域实体级语料库上进行实验,取得了比对比模型更好的效果。 相似文献