基于关键句分析的微博情感倾向性研究

针对微博的情感倾向分析,提出了一种基于关键句分析的微博情感倾向性分析方法SOAS(Sentiment Orientation Analysis Based on Key Sentence Analysis),实现了从句子级到文档级的情感分析。首先,利用关键句抽取算法得到微博关键句,关键句抽取主要考虑位置属性、关键词属性和词频句子频特征这3类属性;之后,结合依存句法分析提出了影响情感倾向的7种词性搭配,以及针对这7种搭配,给出了6种情感计算规则,计算关键句的情感倾向值;最后,以关键句得分为权重,对所有关键句的情感倾向值加权求和得到微博的情感倾向。实现结果表明,基于关键句分析的微博情感倾向算法的情感分析,比同类算法的准确率高出了10.55%,提高了情感分析的准确率,具有高效性。     

一种面向情感分析的微博表情情感词典构建及应用

表情符号作为一种新的网络语言,在微博中被广泛采用,在一定程度上代表了用户的情绪和思想,也将影响微博情感倾向分析的结果。该文提出基于微博统计数据为表情符号构建情感词典的思想,通过对大量微博中与表情＂共现＂的文本的情感倾向分析,确定表情的情感倾向,以此构建面向情感倾向分析的表情情感词典,旨在为微博乃至其它采用表情符号的Web用户生成信息的情感倾向分析提供支持。进而,该文将表情情感词典反作用于对应的微博文本,重新度量其中情感词的倾向值,改进现有的情感词典,旨在获得更准确的情感倾向分析结果。实验表明了该方法的有效性,并分析了相关阈值的设置对结果的影响。     

基于转移变量的图文融合微博情感分析*

微博文本包含了特殊符号信息和上下文语义信息,传统的微博情感分析方法忽略了图片影响因素,使得微博的情感分类准确率不高。为此,提出了一种基于转移变量的图文融合微博情感分析方法,首先构建基于转移变量的无监督情感分析模型USAMTV来分析文本情感分布,通过引入连词情感转移变量和转发符号主题转移变量来处理句子的情感从属和主题从属,获得文本的情感分布,然后引入图片因素为情感浓度来影响文本的情感分布,最后计算微博的整体情感倾向。与JST模型和ASUM模型的对比实验结果表明,该方法有更高的准确率,能更准确的预测微博情感倾向。     

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。     

基于图模型和多分类器的微博情感倾向性分析

为研究情感词对情感倾向分析的作用,提高微博情感分析性能,提出一种情感词图模型的方法,利用PageRank算法计算出情感词的褒贬权值,将其作为条件随机场模型的特征,预测具体语言环境下的情感词倾向。结合具体语境下的情感词倾向,利用支持向量机模型进行微博语料的主客观分类和情感倾向分类。实验结果表明,图模型构造的情感词典增加了具体语境下情感词倾向预测的准确性,具体语境下的情感词倾向预测对主客观分类和情感倾向分类有明显的改善。     

基于微博文本的情感倾向分析

微博作为一种用户发表看法和观点的载体已成为互联网上一个重要的情感交流平台,博文搜索为这种交流提供了方便快捷的途径。基于How Net等中文情感词典的微博情感词的抽取和分类,计算词语语义相似度和倾向性。对文本情感倾向的加权值、表情、和情感词增强因素等进行综合考虑。实验结果表明表情情感倾向对微博情感倾向起着重要作用;在表情和文本情感倾向比值固定的情况下,调整因素和中性区间的选择会对情感倾向判断准确率产生影响;通过与基于How Net语义相似度的计算模型比较,该文方法使得情感倾向判断准确率有所提高。     

一种级联式微博情感分类器的构建方法

该文从统计学方法与机器学习的分类思想出发,对中文微博文本的情感类别进行研究。针对微博文本的特点,提出了一种级联式微博情感分类器模型,该模型首先构建基于情感词典和新浪表情符号词典的微博情感初级分类模型;然后根据基准词构建基于类别倾向相似度的二级分类模型,对初级模型未能确定情感类别的微博进行再次分类,并对初级模型的词典进行更新;最后采用朴素贝叶斯分类器构建三级分类模型,对以上还未确定情感类别的微博进行三级分类。通过与NLPCC2014微博情感分类评测参赛结果进行比较,说明了所提方法的有效性。     

面向高校学生微博的跨粒度情感分析

传统的微博情感分析往往忽略不带感情色彩的情感词对微博情感的影响,并缺乏对复杂句式的分析。为此,提出结合条件随机场（conditional random filed,CRF）和复杂句式的跨粒度情感分析方法。该方法在CRF模型的基础上,融合复杂句式特征和语义依存特征,对学生微博进行细粒度情感分析,识别出微博文本中的情感要素,在此基础上,通过基于复杂句式的粗粒度情感分析方法分析微博文本的情感倾向,实现对学生总体情感倾向的跨粒度分析。实验结果显示,跨粒度情感分析方法的提出,使得情感要素识别的综合准确率达88%左右,微博情感分析的综合准确率达87%左右。比起传统的情感分析方法,准确率更高,分类效果更好。     

基于语义的微博短文本倾向性分析研究

通过结合情感词库和微博语义特征,采用向量空间模型的方法表示微博文本,提出一种融合模式匹配和机器学习的微博文本倾向性分析方法。对分词之后的微博文本,先提取出情感关键词,再匹配分析出的几种模式抽取情感评价短句,情感短句和微博表情符号等其它情感特征共同组成情感特征序列,最后采用多步分类的支持向量机方法得到微博文本的情感倾向。通过实验与其它评测结果进行对比,表明本文方法有效。     

基于Skip-gram模型的微博情感倾向性分析

为了更好地对微博进行表示,提高微博情感倾向性识别的准确度,提出一种基于Skip-gram模型的微博情感倾向性分析方法。首先,使用Skip-gram模型在中文数据上进行训练得到词向量;然后,利用词向量在词语表示上的优势,以及一定程度上满足加法组合运算的特性,通过向量相加获得微博的向量表示以及正负情感向量;最后,通过计算微博向量和正负情感向量的相似度判断微博的情感倾向。在NLP&CC2012数据上进行实验,结果表明,该方法能够有效识别微博的情感倾向,较传统的JST(Joint Sentiment/Topic model)和ASUM(Aspect and Sentiment Unication Model)平均F1值分别提高了23%和26%。     

基于词向量的跨领域中文情感词典构建方法

情感分析已经成为当今自然语言处理领域的热点问题。对于文本的自动化、半监督式的情感分析研究具有广泛的理论和实用价值。基于情感词典的情感倾向分析方法是文本情感分析的一种重要 手段。然而,中文词汇在不同领域中的情感倾向不尽相同,一词多义现象明显。同时,不同领域中的情感词也具有专业性、领 域性的特点。针对这些问题,本文提出一种基于词向量相似度的半监督情感极性判断算法 (Sentiment orientation from word vector,SO-WV),并依据该算法设计出一种跨领域的中文情感词典构建方法。实验证明,本文所设计的情感词典构建方法能有效地对情感词情感倾向进行判断。算法不仅在不同领域的情感词典 建立上具有良好的可移植性,同时还具有专业性、领域性的特点。     

基于连词的维吾尔语情感词库扩展研究

极性情感词是准确分析维吾尔文倾向性的基础资源。该文在前期构建的维吾尔语褒贬情感词典基础上进行网络情感词的自动扩展研究。首先分析维吾尔语情感表达的语言特征,总结了连词、程度副词与情感词的搭配规律,并基于此规律设计从情感语料库中获取候选情感词的算法,形成候选情感词库;最后再利用维吾尔语连词的特性,结合已创建的情感词典和维吾尔语反义词词典,以互联网作为超大规模语料库,设计基于搜索引擎的情感词极性判别算法,根据算法得分判别候选情感词的极性,再将其扩展到已构建的褒贬情感词库。实验结果表明,与扩展前的情感词库相比,使用互联网文本语料扩展后的情感词库后进行维吾尔语句子倾向性测评的准确率和召回率均有明显提高。     

基于语法的维吾尔语情感词汇自动获取

情感词汇的获取是文本倾向性分析的基础。为了解决人工识别方法低效的不足,并为维吾尔语情感词的研究及情感词词典的创建提供一些可供选择的方法和思路,该文首先分析了维吾尔语情感词汇在上下文中表现的特征,并结合维吾尔语本身的语法特征,建立了扩展的维吾尔语新增特征模型,与词频逆文档频率(TF-IDF)算法相结合,实现了维吾尔语情感词汇的识别。实验结果指出该特征模型有效地提高了情感词汇的识别率。     

The Method for Extracting New Login Sentiment Words from Chinese Micro-Blog Basedf on Improved Mutual Information

The current method of extracting new login sentiment words not only ignores the diversity of patterns constituted by new multi-character words (the number of words is greater than two), but also disregards the influence of other new words co-occurring with a new word connoting sentiment. To solve this problem, this paper proposes a method for extracting new login sentiment words from Chinese micro-blog based on improved mutual information. First, micro-blog data are preprocessed, taking into consideration some nonsense signals such as web links and punctuation. Based on preprocessed data, the candidate strings are obtained by applying the N-gram segmentation method. Then, the extraction algorithm for new login words is proposed, which combines multi-character mutual information (MMI) and left and right adjacent entropy. In this algorithm, the MMI describes the internal cohesion of the candidate string of multiple words in a variety of constituted patterns. Then, the candidate strings are extended and filtered according to frequency, MMI, and right and left adjacency entropy, to extract new login words. Finally, the algorithm for the extraction of new login sentiment words is proposed. In this algorithm, the Sentiment Similarity between words (SW) is determined in order to measure the sentiment similarity of a new login word to other sentiment words and other new login sentiment words. Then, the sentiment tendency values of new login words are obtained by calculating the SW to extract new login sentiment words. Experimental results show that this method is very effective for the extraction of new login sentiment words.     

基于情感向量空间模型的歌曲情感标签预测模型

音乐的情感标签预测对音乐的情感分析有着重要的意义。该文提出了一种基于情感向量空间模型的歌曲情感标签预测算法,首先,提取歌词中的情感特征词构建情感空间向量模型,然后利用SVM分类器对已知情感标签的音乐进行训练,通过分类技术找到与待预测歌曲情感主类一致的歌曲集合,最后,通过歌词的情感相似度计算找到最邻近的k首歌曲,将其标签推荐给待预测歌曲。实验发现本文提出的情感向量空间模型和“情感词—情感标签”共现的特征降维方法比传统的文本特征向量模型能够更好地提高歌曲情感分类准确率。同时,在分类基础上进行的情感标签预测方法可以有效地防止音乐“主类情感漂移”,比最近邻居方法达到更好的标签预测准确率。     

基于多特征微博话题情感倾向性判定算法研究

社交网络舆情分析是一种新的研究趋势,而其中微博话题的情感倾向性判定是社交网络舆情分析中的热点。针对微博内容特征以及微博间转发、评论关系特征,构建情感分析用词典、网络用语词典以及表情符号库,设计基于短语路径的微博话题情感倾向性判定算法,以及基于多特征的微博话题情感倾向性判定算法,并进一步利用微博间的转发和评论关系对基于多特征的微博话题情感倾向性判定算法进行优化,其微平均正确率与F值分别达到85.3%和79.4%。     

Text sentiment classification based on a genetic algorithm and word and document co-clustering

A new text sentiment analysis method based on the computation of the weights of the sentiment words is proposed. This method allows us to automatically recognize a positive or negative sentiment expressed in the text with respect to some object. The problem of determining the weight of the sentiment words is considered as an optimization problem by the criterion of the maximization of the chosen quality metric of the sentiment analysis. In order to reduce the search space of the optimal weights of the sentiment words, co-clustering is used in the proposed method; as a result of co-clustering, groups of highly related sentiment words and text documents are obtained. The weights are optimized based on the genetic algorithm independently for each cluster. The experiments on the text collections of the Russian Information Retrieval Evaluation seminar (ROMIP) confirm the effectiveness of the proposed method. The computer support for different research studies, including the analysis of opinions—sociology, political science, and marketing—is a practical application of the method.     

产品评论中领域情感词典的构建

领域情感词典是情感分析最重要的基础。由于产品评论的数量巨大、领域众多,如何自动构建领域情感词典已经成为近年来的一个研究热点。该文提出了一个两阶段的领域情感词典构建算法。第一阶段,利用情感词间的点互信息和上下文约束,使用基于约束的标签传播算法构造基本情感词典;第二阶段,根据情感冲突的频率来识别领域相关情感词,并根据其上下文约束以及修饰的特征完善领域情感词典。实验结果表明,该方法在实际产品评论数据集上取得了较好的效果。
     

基于概念的中文博客情感极性聚类分析

通过基于概念的聚类方法,对博客作者的情感极性进行分析。在知网情感词汇库的基础上,将概念引入向量空间模型。首先,提取博客文本情感词,利用基于情感词概念的向量空间模型完成对博客文本的表示。然后,使用k-means算法对博客文本进行聚类,完成对博客情感极性的分析。在向量空间模型中使用概念作为特征项,提高了对博客作者情感极性分析的精度。实验证明基于概念的向量空间模型比传统基于词语的向量空间模型在博客文本情感聚类上具有更好的性能。