基于回应消息的中文微博情感分类方法

通过对中文微博情感分类的深入研究,该文提出了基于回应消息的中文微博情感分类方法。首先,对微博回应消息进行情感标注,然后利用回应消息情感分布结合SVM算法对微博文本情感进行分类;其次,对分类特征进行了详细分析。实验结果表明,该方法能够得到更高的准确率和召回率。     

基于多特征融合的微博情感摘要方法

微博情感摘要是对微博文本的主题和情感信息进行抽取,归纳为带有情感倾向的总结性描述。已有的相关研究忽视或者不能准确得到话题的正面和负面情感摘要。针对该问题,提出一种基于多特征融合的微博情感摘要方法。首先,对语料进行预处理并统计语料中的共现词对;然后,利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题,计算语料和文档的主题概率分布;最后,利用该分布计算句子的主题相关度和情感特征权重,并抽取与话题相关度高且情感特征权重较大的句子形成正面和负面情感摘要。实验结果表明,相比传统方法,文章方法能够有效提高微博情感摘要的综合性能。     

中文微博情感词典构建方法

提出了一种中文微博情感词典构建方法。采用上下文熵的网络用语发现策略,通过TF IDF(term frequency inverse document frequency)进行二次过滤得到网络用语;利用SO PMI(semantic orientation pointwise mutual information)算法在已标注的微博语料库中计算网络用语的情感倾向值,构建网络用语情感词典;将词典应用到微博情感分类实验,并与朴素贝叶斯分类器的分类性能进行了比较分析。实验结果表明,直接利用微博情感词典的分类效果好于朴素贝叶斯分类器,并具有分类过程简单、快速等优势。     

基于平滑SO-PMI算法的微博情感词典 构建方法研究

对现有情感词典在微博情感分类中的适用性进行了分析,针对现有情感词典在微博中情感词覆盖度低的问题,整合现有情感词典资源,构建了一个微博基础情感词典,同时提出了一种基于拉普拉斯平滑的SO-PMI算法对微博基础情感词典中没有收录的情感词倾向性进行判断,最后利用微博情感词典与拉普拉斯平滑的SO-PMI算法对微博情感词典进行了构建,并对所构建微博情感词典的分类性能进行了实验。实验结果表明,该方法所构建的情感词典在微博情感分类中能达到较好的分类效果。     

基于BiLSTM+Self-Attention的多性格微博情感分类

微博作为最受欢迎的社交网络平台之一,是人们表达观点和情感的重要途径.性格影响人的情感表达方式.针对现有微博情感分析很少考虑性格因素这一问题,文章提出一种基于BiLSTM+Self-Attention并结合性格因素的微博情感分类模型(P-BiLSTM-SA).该模型首先根据"大五"人格理论,基于用户性格将微博文本进行性格...     

基于CNN特征空间的微博多标签情感分类

面对微博情感评测任务中的多标签分类问题时,基于向量空间模型的传统文本特征表示方法难以提供有效的语义特征。词向量表示能体现词语的语法和语义关系,并依据语义合成原理构建句子的特征表示。本文提出一个针对微博句子的多标签情感分类系统,采用经过有监督情感分类学习后的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)模型,将词向量合成为微博句子的向量表示,使得此CNN特征空间中的句子向量具有很好的情感语义区分度。在2013年NLPCC(Natural Language Processing and Chinese Computing)会议的微博情感评测公开数据集上,相比最优评测结果的宽松指标和严格指标,本系统的最佳分类性能分别提升了19.16%和17.75%;相比目前已知文献中的最佳分类性能,则分别提升了3.66%和2.89%。     

中文微博情感分析中主客观句分类方法

采用朴素贝叶斯分类器对微博语句的主客观分类问题进行研究。首先分析微博文本和其他文本的主要区别,并针对微博文本的表述特点提取一些主客观线索特征,然后对2-POS模式的最佳选取方式进行研究,最后以特征词和主客观线索做语义特征,2-POS模式做语法特征,采用朴素贝叶斯分类器分别研究它们对分类结果的影响。实验结果表明,同时考虑语义特征和语法结构特征的分类效果比仅考虑一种特征时要好。     

一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取方法

情感特征抽取是文本情感分类的重要步骤,正确的选择情感特征并赋予合理的情感权重是保障分类精度的前提。利用基础情感词词典、连词词典及词语距离,提出了一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取算法,实验证明该方法优于HM,SO-PMI和词语语义距离等经典的特征抽取算法。     

基于特征选择技术的情感词权重计算

在文本情感分析中,情感词典的构建至关重要,然而目前这方面的研究大多集中在简单的词语极性判别上,有关情感词的权重赋值研究较少,且已有的权重赋值方法基本上都需要人工辅助来选取基准词,这给实际应用带来很大的困难.针对此问题,提出了一种自动的基于特征选择技术的情感词权重计算方法.首先提出了词语情感权重与文本情感倾向的相关假设;然后针对情感分类,结合二元分类的特性改进了信息增益(information gain,IG)和卡方统计量(chi-square,CHI),将特征选择技术应用于情感词权重计算.实验结果表明:将计算所得的带情感权重的情感词库用于文本情感分类能够提升分类精度.     

基于HDP的无监督微博情感倾向性分析

随着Web2.0的发展,微博情感倾向性分析的研究得到各界的广泛关注。有监督的情感倾向性分析存在标注样本获取难和领域可移植性差的问题,提出了一种基于HDP的无监督微博情感倾向性分析方法。该方法利用HDP模型挖掘微博中的隐含主题,并利用情感词典计算主题情感分布,进而得到整条微博的情感倾向。实验结果表明本文方法能够有效识别微博情感倾向。     

基于微博转发集的微博过滤研究

针对微博文本的特点,提出了基于微博转发集的过滤方法。借助微博转发集,构建<子串,频次,转发时间差>三元组,形成用户需求模板;以知网为知识源计算微博文本与用户需求模板的相似度,抽取用户感兴趣的内容形成候选文本集;根据提出的基于三元组的微博权重计算方法,对候选集做进一步筛选,最终得到用户需求的微博文本。实验结果表明,基于微博转发集的过滤方法在滤准率和滤全率2个指标上比基于关键词与KNN的方法有了显著的提高。     

面向电力领域的微博评论情感分析

目前对微博评论的研究主要聚焦在影视、购物等非电力领域,而对电力领域的研究相对较少.因此在影视等领域的研究基础上,根据电力行业的特性,将评论进行预处理后,建立评论关系树,使用动态扩展情感词典和基于支持向量机的方法,建立情感极性判别规则,进行情感极性分析.经实验验证,生成评论关系树后,扩展情感词典和支持向量机两种方法在电力领域的正确率均得到了明显的提升.     

一种基于朴素贝叶斯的中文评论情感分类方法研究

提出一种新的基于朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法。该方法用情感短语作为文本特征,通过情感词典与否定副词相结合,提取情感短语,通过CHI统计法设定阈值进行特征提取,再利用朴素贝叶斯分类器进行情感分类计算。对不同CHI阈值、不同语料库、以情感短语为特征和以情感词为特征进行分类实验。实验表明,以情感短语作为特征进行朴素贝叶斯分类,在不同领域的评论中均获得了较高的查准率和查全率,证明了该方法的可行性。     

基于EBAP模型的中文情感分类

针对中文情感分类的一词多义,以及完整语义信息表示问题,采用EB A P模型表示词向量,使用RCNN和Attention结合的方式提取文本特征,改善了模型捕获文本全局及局部语义特征和关键情感信息能力.     

基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法

针对文档级情感分类的准确率低于普通文本分类的问题, 提出一种基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法.首先, 通过特征选择的方法, 对情感词典中的词进行重要度评分并赋予不同权重.然后, 基于词典极性的分布信息与文档情感分类的相关性, 将情感词的语义权重特征融合到朴素贝叶斯分类中, 实现了新算法.在标准中文数据集上的实验结果表明, 提出的算法在准确率、召回率和F1测度值上都优于已有的一些算法.     

基于改进互信息的微博新情感词提取

针对微博新词的情感倾向分析问题,提出了一种改进互信息的微博新情感词提取方法.首先,对预处理后的微博数据进行N元切分,以此得到候选字串; 然后,通过计算多字互信息(multiword mutual information,MMI)和左右侧邻接熵对候选字串进行扩展和过滤得到候选新词,再将候选新词与相应词典进行对比得到新词; 最后,通过词间情感相似度(sentiment similarity between the words,SW)计算出新词的情感倾向值,从而得到新情感词.实验结果显示,该方法对新词情感倾向识别的准确率、召回率和F1值比文献[4]方法分别提高了13.14%、5.81%和8.59%,因此该方法具有很好的应用价值.     

基于情感特征的主客观分类研究

针对描述客观事实评论中量化的情感特征片面问题,提出一种基于情感特征的主客观分类方法。将基于情感词典与机器学习结合得到的积极或消极情感权值与概率,作为新的情感特征项与评论文本的语言、属性和信息特征相结合,重新确定影响用户行为的情感特征,从而对评论文本进行主客观分类。实验结果表明,采用支持向量机算法可使基于情感特征的主客观分类效果更佳,准确率为87.20%。     

基于体系分类法的空中目标编目方法

为了完善对联合空情目标的管理,针对空中目标的编目需求,对目标属性和分类方法进行分析,提出一种基于体系分类法的空中目标编目管理方法,即根据空中目标属性及分类方法,采用体系分类结构来描述空中目标的分类结构特征,再利用层次码对空中目标进行编目,使分类体系结构中每一类、每一级或者每一个特定的目标有专一的编号,并与空中目标形成一一对应的关系.实例分析得出,该方法实现了空中目标的有效编目,对于空中目标的管理、指挥员的决策都具有很好的辅助作用.     

基于扩展情感词典及特征加权的情感挖掘方法

针对情感分类中采用单一特征分类精度不高的问题,提出多特征加权的分类算法:根据扩展的情感词典计算每个词的情感倾向度,经CHI特征选择后,根据情感词的极性强度调整贝叶斯分类模型中该词的正负后验概率,在原值的基础上加上极性强度影响值。实验将该方法和其他3种单特征选择方法在酒店、影视等语料上的分类精度进行了对比,分类精度得到提升。实验结果表明,将词语的情感倾向度的特征融入到分类器中方法,在有效提高情感倾向性分类精度的同时降低了特征维数。