基于话题自适应的中文微博情感分析

近年来,随着社会网络的迅速兴起,面向社会网络的情感分析技术逐渐成为数据挖掘领域新的研究热点。中文微博以其语言简短、文法灵活的特点,给情感分析的研究工作带来了新的挑战。对数据预处理、情感词典构造、话题元素引入等中文微博情感分析技术进行了系统的研究,提出了给情感词分级的方法以提升情感分析的准确度;同时提出了面向话题的自适应方法以更准确地识别情感词;最后实验结果验证了以上方法的有效性。     

人工心理与人工情感

介绍了人工心理与人工情感的定义、研究意义、关键支撑技术和主要研究内容与应用领域,分析了国内外相关研究的进展.人工情感主要是情感计算方面的研究,人工心理包括人工情感、人工意识以及认知与情绪的人工数字化技术.人工情感是人工心理的一个主要研究内容.最后提出了该研究领域未来需要解决的若干科学问题及几点建议.指出了研究情感形式化方法和开发人类心理数字化技术并实现重大应用,是人工心理和人工情感研究者未来的主要任务.     

基于极性词典的中文微博客情感分类

微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情感词典的基础上,融合汉语语言学特征和微博情感表达特征,提出一种新的基于极性词典的情感分类方法。实验准确率达到82.2%。实验结果表明,提出的方法可以对中文微博进行较好的情感分类,有一定的应用价值。     

认知视角下的文本情感计算

尝试将认知语用学和情绪心理学相关知识引入到文本情感计算中,以拉扎勒斯的认知一评价理论和认知语用学的认知语境为理论背景,提出一个新的文本情感认知模型。它从情感的发生机制出发,以多种情感图式为基础,考虑否定状态下情感的极性关系等多方面因素,提高了文本情感识别的准确率。情感认知模型是从一个新的视角研究情感识别问题,拓宽了研究的维度和理论背景,提供了新的研究思路。实验证明该模型是有效的。     

基于核主分量分析和典型相关分析的语音情感识别

本文提出将KPCA方法用于语音情感识别中,并提出采用KPCA和CCA结合的方法用于情感识别。与传统的PCA方法进行了对比,研究结果表明基于KPCA及KPCA CCA的情感识别有较好的效果。     

基于中文微博的情感词典构建及分类方法磁

微博情感研究已成为网络文本分析的重要研究领域,微博情感词典是进行微博情感分类的基础。提出一种在分析海量微博语料情感的过程中,自动构建情感词典的方法。方法自动从语料中获取情感词汇、筛选确定情感新词,使用SO-MB 算法计算新情感词的情感极性及强度,构建微博情感词典,结合规则对中文微博进行无监督情感分类。实验证明提出的微博情感词典的构建方法及微博情感分类方法是有效的。     

中文文本情感分析研究综述

对中文文本情感分析的研究进行了综述。将情感分类划分为信息抽取和情感识别两类任务,并分别介绍了各自的研究进展;总结了情感分析的应用现状,最后提出了存在的问题及不足。     

情感理论及基于情感的决策理论与模型研究

情感能力是人类智能的重要标志，与人类认知相互依赖和影响。因此，研究情感理论，模拟人类情感，对增强豫统智能具有重要意义。本文根据情感激发、产生的内在机理，提出情感的三级层次；为影响和激发情感的内部状态建立模型；基于情感的模糊性，运用模糊逻辑定义了情感的强度，并提出情感状态描述；通过分析情感在决策过程中的作用，结合MAS理论与决策系统的研究成果，提出了具有情感能力的个体Agent模型和具有情感功能的MAS决策模型。     

一种新闻评论情感词典的构建方法

情感词典研究是文本情感分析领域的一个重要内容;基于情感词典的文本情感分析方法是一种非常有效的方法。互联网上的新闻评论包含评论人的情感,对其情感进行自动分析研究是非常有意义的。借鉴图排序模型的原理,提出一种新闻评论情感词典构建方法,该方法首先通过新闻评论语料和基础情感词典获得评论情感词集和种子词,然后根据提出的基于PageRank算法的方法判定评论情感词集的极性并计算其强度,进而构建新闻评论情感词典。实验从情感词判定的准确性和基于构建的情感词典的分类性能两个方面验证了所提方法的有效性。     

基于主题的文本句情感分析

近年来,针对互联网在线信息的情感分析已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。提出一个基于主题的情感向量空间模型,它将文本的潜在主题特征融入情感模型中,结合情感词典,利用多标签分类算法,对文本中句的情感极性进行分析与研究。实验结果表明,基于主题的情感向量空间模型在句的情感极性判断上取得了令人满意的效果。     

中文微博情感分析研究综述

随着微博的风靡,与之相关的研究得到学术界和工商界的广泛关注。针对中文微博情感分析的研究进行综述。将中文微博文本情感分析分为三类任务:文本预处理、情感信息抽取和情感分类,对各自的研究方法和进展进行总结。其中情感信息抽取分为情感词、主题和关系的抽取,将微博主观文本情感分类方法归结为基于语义词典的情感计算和基于机器学习的情感分类。此外,从微博网站数据构成的角度出发,对情感分析做了延伸分析。最后总结微博情感分析的研究现状,并提出今后的研究方向。     

人工心理情感模型的个人机器人

以心理动力学中心理能量概念为基础,根据情感能量守恒定律,建立了情感状态能量分布描述空间和情感状态的概率描述空间,分析情绪状态的变化过程,提出情绪状态自发转移过程的隐马尔可夫链及其模型算法.利用MATLAB建立相关情感状态变化的仿真研究平台,研究情感状态的变化规律.根据以上人工心理情感模型及其变化规律构建出个人机器人综合研究平台软、硬件体系结构,并通过该系统的实际运行实验验证了其有效性.     

情感计算与工程理性*

通过对情感与理性的相容性分析以及情感在集成、适应、动力和交互等方面的功能研究,指出情感是人类解决现实复杂问题的有效机制。在情感功能与工程需求的适配性分析的基础上指出,围绕情感所展开的情感计算在复杂工程问题的求解上潜力巨大,具备有效性和一定的必要性。提出了情感计算在工程领域研究的本源性、相关性和可操作性策略,指出情感计算的工程实现需要对研究的切入点、情感发生机制、情感效应机制、平台选择等关键环节予以关注,并给出了相关建议。     

情感计算中的实验设计和情感度量方法研究

情感计算的目标是赋予计算机感知、理解和表达情感的能力,而情感数据的获取和情感真值的度量是情感计算的研究基础。为了更好地进行情感度量的研究,以FIFA足球电子游戏为场景,进行了精心设计的实验,即首先通过游戏场景诱发游戏者自然的情绪反应;接着提出了基于情绪脚本的情感编码方法,并结合范畴法和维度法对情感数据进行了自评和他评;最后对观察者间的一致性进行了统计分析。实验结果表明,该方法能够获得有效一致的情感度量结果。     

基于情感音乐模板的音乐检索系统研究

传统的基于文本信息描述的音乐检索技术已经无法满足人们对检索智能化的需求,于是产生了基于内容的音乐检索方法.在此基础上将情感需求引入到检索中,对基于情感的音乐检索方法及模型进行了相关研究.首先构建了音乐情感空间来获得用户的情感描述;然后通过对情感音乐模型进行定义提出了情感音乐模板库,以得到满足用户情感需求的匹配模板;最后,在此基础上提出了基于情感音乐模板的音乐检索系统模型,力求探讨出一种基于情感的有效检索方法.     

日用陶瓷产品形态的情感语义研究

文章分析了产品语义学产生之背景及发展过程,阐述了情感语义所要研究的内容及其在产品语义中的地位。从日用陶瓷形态方面研究隐藏在陶瓷产品背后的情感意义,提出了日用陶瓷产品形态的情感语义表达之途径——修辞,认为日用陶瓷的设计兼具理性的功能和感性的情感。     

虚拟人情感交互技术的研究

提出了基于EHMM的人工心理模型,该模型把情感感知和情感活动通过一个基本HMM过程有机地联系起来,研究结果表明：基于EHMM的人工心理模型符合人类情感变化规律。     

虚拟智能体情感研究综述

分别从合成情感模型、个性模型以及合成情感具体行为表现等方面,介绍并分析了各类模型和方法的基本思想和关键技术;进而给出了若干具有代表性的虚拟智能体情感应用系统,并对如何将上述情感技术应用于虚拟智能体进行了总结;最后提出了未来虚拟智能体情感研究需解决的若干问题.     

语音情感识别中特征参数的研究进展

语音情感识别是近年来新兴的研究课题之一,特征参数的提取直接影响到最终的识别效率,特征降维可以提取出最能区分不同情感的特征参数。提出了特征参数在语音情感识别中的重要性,介绍了语音情感识别系统的基本组成,重点对特征参数的研究现状进行了综述,阐述了目前应用于情感识别的特征降维常用方法,并对其进行了分析比较。展望了语音情感识别的可能发展趋势。     

基于情感计算的网络中文信息分析技术

海量的网络信息中包含着丰富的情感信息,基于情感计算的网络信息分析技术有着广阔的应用前景.目前,网络信息分析的研究工作,有些已取得很多成果.然而基于情感计算的网络信息分析研究却刚刚起步.中文自然语言处理技术的不断发展,为基于情感计算的网络中文信息分析提供了重要的技术支撑.对基于情感计算的网络中文信息分析相关技术,包括中文情感词汇本体的构建、中文词语的情感倾向性判断、中文文本情感倾向性判断作了概述总结,并提出了今后的研究方向.