基于词向量的情感新词发现方法

词语级的情感倾向性分析一直是文本情感计算领域的热点研究方向,如何自动识别情感新词,并判断其情感倾向性已经成为当前亟待解决的问题。首先用基于统计量的方法识别微博语料中的新词,然后利用神经网络去训练语料中词语的词向量,从语料自身挖掘出词与词之间的相关性,最后提出了基于词向量的情感新词发现方法。实验表明该方法可以有效应用于情感新词发现。     

汉语中新词识别方法研究

随着互联网和社会的飞速发展,新词不断涌现。识别和整理这些新词语,是中文信息处理中的一个重要研究课题。提出一种新词识别方法,该方法利用基于PAT-Array的重复字符串抽取候选串,提高了新词的召回率。并在此基础上分析新词内部模式,添加了垃圾串过滤机制。单字串过滤主要是运用垃圾词典的方法,多字词模式新词的确定是利用改进的互信息与独立成词概率结合的方法。由此,大幅度提高了新词识别的准确率。     

利用信息传播特性的中文网络新词发现方法

针对已有方法识别出的网络中文新词生命周期短且很快不再为人们所用的问题,提出了一种基于信息传播特性的中文新词发现方法。该方法结合"新词传播范围广、持续时间长"的特点,从用户覆盖率、话题覆盖率和新词生命周期3个方面设计统计量;采用N-gram算法得到候选词串列表;用基于词频和词语灵活度的方法过滤垃圾词串。实验中以微博文本作为语料来源,与已有方法相比,用户特性使得新词识别的准确率提高了11%,话题特性使准确率提高了10%,时间特性使准确率提高了13%,综合用户、话题和时间的方法使准确率提高了16%。实验结果表明:该方法中的每个特性都提高了中文网络新词识别的准确率,而且同时考虑3种特性的准确率比只考虑单一特性的高。     

融合词频特性及邻接变化数的微博新词识别

大量的新词伴随着微博的快速发展而产生,这些新词具有传播速度快及与其他词组合方式灵活的特点,而且在进行分词处理时容易被切分为不同的字符串。提出了一种融合词频特性及邻接变化数的微博新词识别方法。该方法首先对大规模的微博语料进行分词,然后将在两停用词间的相邻字串两两组合,根据组合后的字串频率统计取得新词候选串,再通过组合成词规则进行筛选获得候选新词,最后通过词的邻接域变化特性去除垃圾串获得新词。利用该方法在COAE 2014评测任务上进行了新词的发现实验,准确率达到36.5%,取得了较好的成绩。     

基于二元背景模型的新词发现

该文提出一种基于二元背景模型的新词发现方法。采用前、背景语料二元似然比挑选候选二元组(bigram);然后根据频率、刚性、条件概率等基于前景语料的统计量,对二元组进行进一步筛选和扩展,以确定新词边界。用该方法提取出的词既包含新词特征,又可以成词。而且该方法充分利用现有背景生语料却无需分词等标注信息,不依赖词典、分词模型和规则,具有良好的扩展性。为了得到更好的发现效果,还讨论了各统计量阈值的选取策略和垃圾元素剔除策略。该方法在网络小说语料上验证了其有效性。     

基于Faster R-CNN模型的火焰检测

常规的火焰检测一般是提取火焰的静态或动态特征,然后进行火焰的判别.但是传统特征无法全面描述火焰特性,会导致识别的准确率降低.本文提出一种基于Faster R-CNN模型的火焰检测算法.首先利用候选区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)提取火焰候选区域,然后对候选区域进行卷积及池化操作,提取火焰特征,最后利用联合训练的快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)进行火焰识别.实验结果表明该方法能够自动提取火焰特征,有效提高复杂背景下的火焰识别的准确率,具有良好的泛化能力和鲁棒性.     

问答社区问句中多字词表达提取

基于互动问答社区问句中多字词表达和问句理解的关系,提出针对互动问答社区问句进行多字词表达抽取,并基于互动问答社区问句中多字词表达的特点,提出适用于互动问答社区的多字词表达提取方法.该方法在利用互信息和停用词表的方法从问句中抽取候选多字词表达的基础上,将候选多字词表达分为正确串、残缺串、冗余串和错误串4类,借助搜索引擎对查询串的优化和候选多字词表达在互联网上的检索结果,设计候选多字词表达校正方法,实现对多字词表达的提取.以新浪爱问知识人问题库中的问句进行实验,结果表明,多字词表达抽取的准确率、召回率和F值分别达到84%,52%和0.64,验证了该方法的有效性.     

基于改进位置成词概率的新词识别

提出了一种基于改进位置成词概率的新词识别算法.该算法在位置成词概率的基础上,结合新词内部模式的特征提出了改进的位置成词概率,然后再综合互信息、邻接类别等统计量对新词进行识别.采用小说语料进行测试,实验结果表明该算法在一定程度上能有效提取新词.     

基于网络评论中产品特征的提取优化

针对现有网络评论中产品特征提取算法运行效率低和准确率低的问题,提出了改进Apriori算法并用于候选特征集合的抽取,结合单字词规则和邻近剪枝规则对候选特征集合进行初步过滤,采用频繁项名词非特征规则及PMI阈值过滤技术对候选产品特征集进行筛选,得到最终产品特征集.以从互联网下载的手机评论语料作为实验对象进行实验,结果验证了该方法具有较高的准确率和查全率.     

利用统计量和语言学规则提取多字词表达

基于特定领域的语料库,利用统计和语言学规则相结合的方法提取多字词表达(Multiword expressions)。首先利用领域高频词作为种子词提取候选串,进一步利用各种统计量、多字词表达边界过滤规则对候选串进行噪声剔除,得到多字词表达。实验结果表明,该方法对于处理大规模真实文本效率很高,可以有效提高多字词表达的获取,可以更有针对性地在特定领域提取多字词表达。     

融合情感词典的改进BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法

传统机器学习和深度学习模型在处理情感分类任务时会忽略情感特征词的强度,情感语义关系单薄,造成情感分类的精准度不高。本文提出一种融合情感词典的改进型BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法。首先,该算法通过融合情感词典优化特征词的权重;其次,利用卷积神经网络(CNN)提取局部特征,利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)高效提取上下文语义特征和长距离依赖关系;再结合注意力机制对情感特征加成;最后由Softmax分类器实现文本情感预测。实验结果表明,本文提出的情感分类算法在精确率、召回率和F值上均有较大提升。相较于TextCNN、BiLSTM、LSTM、CNN和随机森林模型,本文方法的F值分别提高2.35%、3.63%、4.36%、2.72%和6.35%。这表明该方法能够充分融合情感特征词的权重,利用上下文语义特征,提高情感分类性能。该方法具有一定的学术价值和应用前景。     

扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.      

基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法

根据经典的特征选择方法在中文情感评论文本中应用的缺陷和不足,提出了一种改进的中文情感特征选择方法.目前,现有的情感特征选择方法普遍只利用了特征项在褒贬类中的统计信息,忽略了情感极性值对特征选择的影响;同时情感文本中否定词会带来特征项情感极性反转的情况,为特征选择带来较大的负面影响.针对这些问题,首先对情感文本中的否定词进行了检测和判定,对否定词界定范围内的情感特征词进行反义变换处理,有效的解决了情感文本中极性反转的问题.同时还将特征项的情感极性值和其在类中的频率特点两个因素融入到卡方特征选择模型(CHI)中,从而提升了卡方模型在文本情感特征选择的效果.实验结果表明,本文算法较其他算法在多个领域数据集上的情感分类准确率提高了1.5%左右.     

基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F₁值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用.      

中文微博观点句识别及评价对象抽取方法

根据微博文本中句子的依存关系和情感词在依存关系中的位置来提取特征,将特征应用于最大熵模型来预测句子的情感倾向(褒义、贬义或中性)。并在此基础上,将词、词性和词在句法结构中的成分作为特征,训练条件随机场统计模型以此预测评价对象。实验结果表明,将句法依存关系作为特征应用到中文微博观点句识别中能够取得不错的效果,明显提高了中文微博观点句的识别率。     

基于短语结构和词语词性相结合的情感分类方法

针对传统文本分类方法忽略词语间的语义特征的问题,并为了改善输入文本的表示质量,提出一种基于短语结构和词语词性相结合的情感分类方法.该方法首先通过短语结构优化分词,可以更好地提取文本特征;其次利用Word2vec工具训练词语和词性相结合的文本语料库得到词向量模型,解决了Word2vec无法识别一词多义的问题;最后通过SVM算法对文本进行情感分类.实验结果表明,该算法能够提高文本情感分类的正确性.该方法对舆情监控、股票市场行情预测和了解消费者对产品的偏好等具有较高的实用性.     

基于深层次特征增强网络的SAR图像舰船检测

针对合成孔径雷达图像中舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于深层次特征增强网络的多尺度目标检测框架.利用Darknet53提取原始图像特征,自上而下建立四尺度特征金字塔;特别设计基于注意力机制的特征融合结构,自下而上衔接相邻特征层,构建增强型特征金字塔;利用候选区域及其周边上下文信息为检测器计算分类置信度和目标分数提供更高质量的判定依据.所提算法在SSDD公开数据集和SAR-Ship自建数据集上的平均检测精度分别为94.43%和91.92%.实验结果表明,该算法设定合理且检测性能优越.      

多尺度卷积循环神经网络的情感分类技术

结合卷积神经网络对于特征提取的优势和循环神经网络的长短时记忆算法的优势,提出一种新的基于多尺度的卷积循环神经网络模型,利用卷积神经网络中的多尺寸滤波器提取出具有丰富上下文关系的词特征,循环神经网络中的长短时记忆算法将提取到的词特征与句子的结构联系起来,从而完成文本情感分类任务.实验结果表明:与多种文本情感分类方法相比,文中算法具有较高的精度.     

基于主题情感混合模型的无监督文本情感分析

针对有监督、半监督的文本情感分析存在标注样本不容易获取的问题, 通过在LDA模型中融入情感模型, 提出一种无监督的主题情感混合模型(UTSU模型)。UTSU模型对每个句子采样情感标签, 对每个词采样主题标签, 无须对样本进行标注, 就可以得到各个主题的主题情感词, 从而对文档集进行情感分类。情感分类实验对比表明, UTSU模型的分类性能比有监督情感分类方法稍差, 但在无监督的情感分类方法中效果最好, 情感分类综合指标比ASUM模型提高了约2%, 比JST模型提高了约16%。     

基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析

传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断.在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法.将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力机制实现对这类词的重点关注,提取影响句子极性的重要信息.实验结果表明,该模型与现有相关模型相比,有效提高情感分类的准确率.