一种扩展式CRFs的短语情感倾向性分析方法研究

短语情感倾向性分析是文本情感分析的重要研究内容。该文将短语情感倾向性分析问题视作序列标注问题,利用条件随机场模型实现短语的情感倾向性判断。条件随机场模型是利用序列特征处理序列标注问题的经典方法,然而现有条件随机场模型无法将词语的情感倾向性分析与短语的情感倾向性分析相结合,从而造成准确率不高。因此,该文提出一种扩展式条件随机场模型YACRFs。该模型在链式条件随机场模型的基础上进行扩充,将词语情感倾向性分析与短语情感倾向性分析有效地结合起来,引入了情感词汇、短语规则模板以及词性等特征。与传统的规则方法和统计分类方法进行对比实验,该文提出方法取得了最高准确率81.07%。进一步地,在应用于句子情感倾向性分析的实验中得到了94.30%的准确率。实验结果表明,该文所提出的YACRFs模型能够显著提高短语情感倾向性判断结果的准确率。     

基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析

汉语评论文的特点使得可以利用情感主题句表示其浅层篇章结构,该文由此提出一种基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析方法。该方法采用基于n元词语匹配的方法识别主题,通过对比与主题的语义相似度大小和进行主客观分类抽取出候选主题情感句,计算其中相似度最高的若干个句子的倾向性,将其平均值作为评论文的整体倾向性。基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析方法避免了进行完全篇章结构分析,排除了与主题无关的主观性信息,实验结果表明,该方法准确率较高,切实可行。     

基于短语模式的文本情感分类研究

文本倾向识别的研究在诸多领域有着广阔的发展前景,短语模式的文本情感分类是问答系统、信息安全、网上调查等研究的基础.本文从语言学角度出发,首先,分析词典中对词语义定义的特点,采用"情感倾向定义"权重优先的计算方法获得短语中各词的语义倾向度,然后分析短语中各词组合方式的特点,提出中心词概念来对各词的倾向性进行计算来识别短语的倾向性和倾向强度.实验表明,本文的方法对短语的倾向分类识别效果较好,可为更大粒度的文本倾向识别打好基础,具有一定的实用价值.     

绿色网络博文倾向性分析算法研究

由于目前博客基本是文本格式,提出基于语义理解分析博文倾向性的方法。算法以HowNet情感词语词库为基础,绿色网络云系统可以创建并不断完善绿色网络系统的情感字典云数据库,使用词语相似度方法计算词语的情感权值,同时利用词语的情感权值的计算对博文倾向性作初始判定,从而得到博文的情感倾向性判定结果。最后通过实验对该方法进行验证,结果表明该算法可以有效地判定博客文本情感倾向性,为绿色网络系统是否过滤该博客提供准确依据。     

Computation on orientation for subiective sentence based on sentiment words ontology

如何有效提取句子的主观信息,计算主观性句子倾向性,并对其情感进行细粒度分析,成为一个热门的研究话题.提出了一种基于情感本体的主观性句子倾向性分析方法,分析句子的上下文语义关系,建立规则集.依据情感词汇本体和规则集,提出连续三词词类组合(3-POS)模型识别主观性句子,最后计算主观性句子倾向性值.实验结果表明,该模型对主观性句子的倾向性进行识别和计算的准确率达到81.02％.     

基于语义理解的中文博文倾向性分析

博客作为一种大众化的信息及文化载体被越来越多的人所接受,博客文本的情感倾向性分析也逐渐成为信息挖掘领域的热点。目前,文本倾向性分析的研究大都围绕普通文本、新闻评论进行,针对博客文本的特点,提出一种基于语义理解的博客文本倾向性分类方法。首先以HowNet情感词语集为基准,构建中文基础情感词典,并用中文词语相似度方法计算词语的情感权值,同时分析语义层副词的出现规律及其对文本倾向性判断的影响,最后利用博主的语言风格因素对倾向性结果进行修正实现博文的情感分类。实验表明,该方法能有效地判定博客文本情感倾向性。     

基于语义理解的文本情感分类方法研究

文本情感分类方法在信息过滤、信息安全、信息推荐中都有广泛的应用.提出一种基于语义理解的文本情感分类方法,在情感词识别中引入了情感义原,通过赋予概念情感语义,重新定义概念的情感相似度,得到词语情感语义值.分析语义层副词的出现规律及其对文本倾向性判定的影响,实现了基于语义理解的文本情感分类.实验表明,该方法能有效地判定文本情感倾向性.     

基于HowNet的句子褒贬倾向性研究

文本倾向性识别在信息过滤、自动文摘、文本分类等领域有广泛的应用前景。句子倾向性研究是文本倾向性识别的基础,结合句法分析结果和词语语义倾向性可以衡量句子褒贬倾向性。以HowNet的词汇语义相似度计算为基础,提出了基于的语义距离和语法距离的句子褒贬倾向性计算方法。大量语句实验表明,该方法的计算结果与人工判别结果更接近。     

基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析*

提出一种基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析方法.根据评论文的特点,采用一种基于n元词语匹配的方法识别主题,通过对比与主题的语义相似度和进行主客观分类抽取出候选主题情感句,计算其中相似度最高的若干个句子的情感倾向,将其平均值作为评论文的整体倾向.基于主题情感句的评论文倾向性分析方法避免了进行篇章结构分析,排除了与主题无...     

基于情感词汇本体的主观性句子倾向性计算

如何有效提取句子的主观信息,计算主观性句子倾向性,并对其情感进行细粒度分析,成为一个热门的研究话题。提出了一种基于情感本体的主观性句子倾向性分析方法,分析句子的上下文语义关系,建立规则集。依据情感词汇本体和规则集,提出连续三词词类组合(3-POS)模型识别主观性句子,最后计算主观性句子倾向性值。实验结果表明,该模型对主观性句子的倾向性进行识别和计算的准确率达到81.02%。     

基于语义短语的空间金字塔词袋模型图像分类方法

针对空间金字塔词袋模型缺少对局部特征之间语义分布关系的表达,提出了一种基于语义短语的空间金字塔词袋模型图像表示方法.首先,将局部特征映射为具有一定语义信息的视觉单词,通过统计局部特征邻域范围内其他相关特征点的语义分布情况来构造语义短语.其次,将语义短语采用稀疏编码进行量化生成语义词典,图像则表示成基于语义词典的空间金字塔式稀疏统计直方图向量.最后,将图像表示向量代入分类器中进行训练和测试.实验结果表明,本文方法能够较大幅度地提高图像分类的准确率.     

EntropyRank: 基于主题熵的关键短语提取算法

关键短语提取是自然语言处理领域的一个重要子任务,其目的是自动识别出文本中的重要短语,现有方法主要强调词语间相关关系和词语自身影响力会影响关键短语提取效果。考虑到关键短语应准确地表示文档主题这一特点,该文提出一种基于主题熵的关键短语提取算法。该算法利用隐含狄利克雷分布训练文档和词的主题分布,并结合两个主题分布来表示特定文档下的词主题分布,然后计算词主题分布的信息熵即主题熵来表示词语自身影响力,最后在词共现网络上使用随机游走方法计算每个候选短语的得分。在6个公开数据集上的实验结果表明,与现有的无监督关键短语提取算法相比,该算法在F₁指标上能提高2.61%～6.98%。     

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%。     

中文基础情感词词典构建方法研究

词语的情感倾向判别是文章语义情感倾向研究的基础工作.利用中文情感词建立一个基础情感词典,为专一领域情感词识别提供一个核心子集,能够有效地在语料库中识别及扩展情感词集,并提高分类效果.在中文词语相似度计算方法的基础上,提出了一种中文情感词语的情感权值的计算方法,并以HOWNET情感词语集为基准,构建了中文基础情感词典.利用该词典结合TF-IDF特征权值计算方法,对中文文本情感倾向进行判别,实验结果表明,该方法取得了不错的分类效果.     

网络新词识别算法研究

针对社交网络新词识别过程中“旧词新义”所引起的语义模糊问题,提出了网络新词识别算法.通过检测词语频度变化、共现词语分布一致性、情感倾向性迁移三项指标综合分析判断网络新词产生变化的规律特点,从而设计一种网络新词识别算法.最后以实验验证了该算法对提高现有系统网络新词识别准确率的可行性和有效性.     

基于词语相关度的微博新情感词自动识别

针对微博中新情感词的识别问题,提出了一种基于词语相关度的微博新情感词自动识别方法。首先,对于分词软件把一个新词错分成几个词的问题,利用组合思想将相邻词进行合并作为新词的候选词;其次,为了充分利用词语上下文的语义信息,采用神经网络训练语料获得候选新词的空间表示向量;最后,利用已有的情感词典作为指导,融合基于词表集合的关联度排序和最大关联度排序算法,在候选词上筛选,获得最终的情感新词。在COAE2014(第六届中文倾向性分析评测)任务3语料上,提出的融合算法与点互信息(PMI)、增强互信息(EMI)、多词表达距离(MED)、新词语概率(NWP)以及基于词向量的新词识别方法相比,准确率至少提高了22%,说明该方法自动识别微博新情感词效果优于其他五种方法。     

基于情感词识别的BBS情感分类研究

针对目前BBS网络信息杂乱的现象,提出了一种BBS情感分类方法,能够方便用户准确定位所需信息,辨识评论的极性(肯定还是否定).根据词语具有语义倾向的概率大小,利用最大熵的特征模型识别文本中具有语义倾向的词语,选择具有一定倾向值的词作为文档的特征表示.通过这些类型特征构造支持向量机分类模型,对BBS文本所表达的情感等主观内容进行分类,判断其是正面还是负面.实验表明,在BBS情感分类中,基于该特征表示的分类精度较好.     

基于N-gram超核的中文倾向性句子识别

倾向性句子识别是文本倾向性分析的重要组成部分,其目的是识别文档中具有情感倾向的主观性句子。中文句子的倾向性不仅与倾向词有关,而且还跟句法、语义等因素有关,这使得倾向性句子识别不能简单地从词语的倾向性来统计得到。该文提出了一种基于N-gram超核的中文倾向性句子识别分类算法。该算法基于句子的句法、语义等特征构造N-gram超核函数,并采用基于该超核函数的支持向量机分类器识别中文倾向性句子。实验结果表明,与多项式核、N-gram核等单核函数相比,基于N-gram超核的中文倾向性句子识别算法在一定程度上能有效识别倾向性句子。     

面向观众的个性化电影情感内容表示与识别

为了合理地表示和自动识别电影情感内容,解决电影情感语义理解中存在的"情感鸿沟"难题,提出一种面向观众的个性化电影情感空间建模方法.采用模糊c-均值聚类算法划分诱力-激励情感空间,并利用高斯混合模型定义划分得到的模糊情感子空间的情感隶属度函数,使得模糊情感子空间的中心、边界、形状和密度可以真实地反映观众欣赏视频节目时的个性化信息;设计并提取了2组电影情感特征向量,采用多层感知机和多元线性回归计算它们的情感坐标.基于情感坐标和情感隶属度函数引入"最大隶属原则"和"阈值原则",以便表示和识别观众观影过程中的个性化情感体验.实验结果表明,该方法能够有效地表示和识别个性化电影情感内容.     

基于《知网》语义知识的名词短语识别过程中的排歧

本文采用《知网》作为语义知识资源,将语义知识形式化,实现了三个层次上的语义匹配度的计算,提出一种基于《知网》语义知识的汉语名词短语识别过程中的排歧方法。在利用词性搭配规则对名词短语进行标注的基础上,考察识别结果词语序列各成分间语义组合的合法性,实现了识别过程中的排歧。