基于特征融合的文本情感分类

虽然卷积神经网络（CNN）可以提取局部特征,长短期记忆网络（LSTM）可以提取全局特征,它们都表现出了较好的分类效果,但CNN在获取文本的上下文全局信息方面有些不足,而LSTM容易忽略词语之间隐含的特征信息。因此,提出了用CNN＿BiLSTM＿Attention并行模型进行文本情感分类。首先,使用CNN提取局部特征,同时BiLSTM提取带有上下文语义信息的全局特征,之后将两者提取的特征拼接在一起,进行特征融合。这样使得模型既能捕获局部短语级特征,又能捕获上下文结构信息,并对特征词的重要程度,利用注意力机制分配不同权重,进而提高模型的分类效果。通过与单一模型CNN、LSTM等深度神经网络模型的对比,本文所提的CNN＿BiLSTM＿Attention并行模型在综合评价指标F1 score和准确率上都有提升,实验结果表明,本文所提模型在文本情感分类任务中取得了较好的结果,比其他神经网络模型有更好的实用价值。     

基于特征融合的文本情感分类

虽然卷积神经网络(CNN)可以提取局部特征,长短期记忆网络(LSTM)可以提取全局特征,它们都表现出了较好的分类效果,但CNN在获取文本的上下文全局信息方面有些不足,而LSTM容易忽略词语之间隐含的特征信息.因此,提出了用CNN_BiLSTM_Attention并行模型进行文本情感分类.首先,使用CNN提取局部特征,同...     

基于ERNIE和融合双通道特征的文本情感分类模型

针对传统词向量模型无法获取完整的语义表达,以及基础神经网络模型未能兼顾提取多种关联特征等问题,提出了一种融合预训练语言模型(ERNIE)和深层金字塔神经网络结构(DPCNN)/双向门控循环单元-注意力机制(BiGRU-Attention)的双通道文本情感分类模型。基于DPCNN的左通道负责提取文本长距离依赖表示,基于BiGRUAttention的右通道负责提取文本时间序列特征和关键信息。此外,均使用ERNIE模型提供动态字向量。最后,拼接融合双通道中的信息特征以获取最终的文本表示。实验结果表明,ERNIE-DBGA模型的准确率最高达到97.05%,优于其他对比方法,验证该模型可以有效提升情感分类的性能。     

基于宏特征融合的文本分类

宏特征(即文档级特征)抽取方法是文本分类中一类典型的特征抽取方法,可以分为有监督宏特征抽取和无监督宏特征抽取。这两类宏特征抽取方法均能提高文本分类的性能。但是,同时使用两类宏特征的情况还没有被研究。该文研究了有监督宏特征和无监督宏特征融合对文本分类性能的影响。具体来讲,研究了两种有监督宏特征抽取方法,与三种无监督宏特征抽取方法,即K-means、LDA和DBN,相互融合的情况。在两个公开语料库Reuters-21578和20-Newsgroup以及一个自动构建的语料库上的对比实验表明,有监督和无监督宏特征之间的融合比单独使用有监督或者无监督宏特征的方式对文本分类更加有效。     

基于文本纹理特征的中文情感倾向性分类

随着互联网的发展,社交网络、电子商务等已经成为人们关注的焦点,对社交网络的文本进行情感倾向性分析和挖掘变得越来越重要。该文针对网络上的中文文本,提出一种基于文本纹理特征的情感倾向性分类方法。通过测试多种文本纹理特征对文本情感倾向性的影响,成功将文本纹理特征融入情感分类中。通过计算各类特征与文本的情感倾向性的相关度,对特征进行降维。相对于基于词频的情感倾向性分类方法,查准率平均提高了10%左右。     

融合音节和词条特征的藏文文本情感分类研究

将深度神经网络模型应用于藏文文本情感分类中,虽然取得不错的分类效果,但仍然存在因藏文评论文本长度较短引起的特征稀疏的问题,使得深度学习模型不能够提取到更为全面的藏文文本语义特征。该文提出一种以藏文音节和藏文词条同时作为文本基本表示对象,采用CNN、BiLSTM和Multi-Headed Self-Attention机制等深度学习模型完成对藏文评论文本情感分类的研究方法。实验首先对音节和词条进行向量化表示,然后分别采用多核卷积神经网络、BiLSTM和Multi-Headed Self-Attention机制获取藏文文本中多维度的内部特征,最后通过特征拼接,再经激活函数为Softmax的全连接神经网络完成文本情感分类。研究结果表明,在该文的实验测试语料集上,融合音节和词条特征模型的分类准确率要优于基于音节的模型和基于词条的模型。     

基于特征融合的图像情感语义分类

基于颜色或颜色-空间信息的图像分类方法,由于没有考虑图像中所含目标对象的形状特征,分类效果不够理想,以服装图像作为数据源,提出并设计了颜色-边缘方向角二维直方图,将图像的颜色特征与形状特征融合起来进行图像分类。图像中的低阶可视化特征与高阶情感概念之间有着密切的关联,分析了服装图像的颜色和形状的融合特征与情感之间的相关性,采用概率神经网络作为分类算法来完成情感语义分类,实验结果表明,该方法的分类精度有了明显的提高。     

基于多通道融合特征网络的文本情感分析

针对现有文本情感分析基础深度学习模块特征提取不够全面,语义表示不准确及训练效率低等问题,提出了基于多通道融合特征网络的文本情感分析模型。首先,采用针对汉字优化的预训练模型ChineseBERT提取文本的动态词向量表征,解决静态词向量存在的无法表示多义词问题,提升词向量语义表征质量;然后,通过多通道融合特征网络全面捕捉文本不同尺度下的语义特征融合向量表示,增强模型对文本深层次情感特征的学习能力;并利用软注意力机制计算每个特征对情感极性类型识别的影响权重,赋予关键特征更高权重,避免无关特征对结果造成干扰;最后,由线性层输出文本情感分类结果。在SMP2020微博疫情相关情绪分类评测数据集、购物评论数据集和酒店评论数据集上进行实验验证,分别取得了76.59%、97.59%和95.72%的F1分数以及76.6%、97.59%和95.73%的准确率,高于近期表现优秀的对比深度学习模型,验证了该模型在文本情感分析任务上的有效性。     

基于语义强化和特征融合的文本分类

文本分类是信息检索、机器问答的基础性任务,是自然语言理解的一项重要语义任务。本文提出了一种基于语义强化和特征融合的(LAC)分类模型。该模型首先将Word2vec嵌入的词向量输入LSTM进行句子语义的提取,然后将提取的语义特征输入Attention层进行特征的强化,同时用卷积层提取文本的局部特征,其次把强化的语义特征和利用卷积层提取的局部特征进行融合,最后经池化层对特征进行降维,并将经池化后的特征向量输入到全连接层,引入Dropout防止过拟合,得到最终的分类结果。由于CNN提取特征时存在忽略上下文信息的弊端,所以提出用LATM提取上下文信息,然后进行特征的融合的方法;另外,由于LSTM在捕获句子信息时会因为距离过长而出现的信息遗漏现象,所以提出将Attention作用于LSTM。通过实验表明,本文提出的模型比单独的CNN模型、以及先用LSTM提取语义信息,在进行局部特征提取的LSTM-CNN模型的效果更好。     

一种基于情感特征的短文本分类方法

With the emergence of a large amount of short texts, using short text classification technology to mine a large amount of effective information in short text has become a hot topic of research. For the feature selection method in the current classification process, which only considers the word frequency, and the short text is short in length and sparse keywords, the paper proposes a short text classification method based on emotional features, combined with TF-IDF, the weight of the feature words is modified with the 〖JP2〗sentiment dictionary, which can effectively improve the weight of the feature words with distinguishing ability, and avoid the problem of low accuracy caused by traditional methods which do not consider emotion but only word frequency. Using the Chinese corpus of teacher Tan Songbo for short text classification, through comparative experiments, the effectiveness of the method is verified.     

基于改进CHI特征选择的情感文本分类研究

为了提高情感文本分类的准确率,对英文情感文本不同的预处理方式进行了研究,同时提出了一种改进的卡方统计量(CHI)特征提取算法.卡方统计量是一种有效的特征选择方法,但分析发现存在负相关现象和倾向于选择低频特征词的问题.为了克服不足之处,在考虑到词频、集中度和分散度等因素的基础上,考虑文本的长短不均衡和特征词分布,对词频进行归一化,提出了一种改进的卡方统计量特征提取算法.利用经典朴素贝叶斯和支持向量机分类算法在均衡语料、非均衡语料和混合长短文本语料上实验,实验结果表明:新的方法提高了情感文本分类的准确率.     

基于情感词典的维吾尔语文本句子情感分类

该文主要是针对维吾尔语中生气,高兴,难过及惊讶等四大类情感分别进行基于情感词词典的句子情感分类。首先,结合维吾尔句子中的情感特点,通过人工抽取的方法收集了维吾尔句子中能表达情感的关键词和情感短语,并建立了包含情感关键词和情感短语的情感词词典。然后,利用关键词匹配算法实现了具有分类速度快、分类正确率较高的维吾尔语句子情感分类应用系统。最后,给出了实验结果,并且分析了所存在的问题及提出了相应的解决策略。     

基于情感词典的维吾尔语文本句子情感分类

该文主要是针对维吾尔语中生气,高兴,难过及惊讶等四大类情感分别进行基于情感词词典的句子情感分类。首先,结合维吾尔句子中的情感特点,通过人工抽取的方法收集了维吾尔句子中能表达情感的关键词和情感短语,并建立了包含情感关键词和情感短语的情感词词典。然后,利用关键词匹配算法实现了具有分类速度快、分类正确率较高的维吾尔语句子情感分类应用系统。最后,给出了实验结果,并且分析了所存在的问题及提出了相应的解决策略。     

基于情感角色模型的文本情感分类方法

针对传统情感分类方法因情感项指向不明引发的误判和隐藏观点遗漏等问题,提出一种基于评价对象情感角色模型的文本情感分类方法.该方法首先识别文本中的潜在评价对象,通过局部语义分析对潜在评价对象所在语句进行情感标注,确定潜在评价对象所在语句的正负极性,并定义其情感角色;然后,改进特征权值计算方法,将情感角色对应的倾向值融入模型特征空间中;最后,通过特征聚合对特征空间实现模型降维.实验结果表明,所提方法与提取强主观性情感项作为特征的情感分类方法相比,分类准确率约提高3.2%,可有效改善文本情感分类效果.     

基于CSLSTM网络的文本情感分类

文本情感分类是自然语言处理领域的研究热点,更是产品评价领域的重要任务.考虑到词向量与句向量之间的语义关系和用户信息、产品信息对文本情感分类的影响,提出余弦相似度LSTM网络. 该网络通过在不同语义层级中引入用户信息和产品信息的注意力机制,并根据词向量和句向量之间的相似度初始化词层级注意力矩阵中隐层节点的权重. 在Yelp13、Yelp14和IMDB三个情感分类数据集上的实验结果表明文中方法的有效性.     

基于DBN的多特征融合音乐情感分类方法

本文在音乐情感分类中的两个重要的环节：特征选择和分类器上进行了探索.在特征选择方面基于传统算法中单一特征无法全面表达音乐情感的问题,本文提出了多特征融合的方法,具体操作方式是用音色特征与韵律特征相结合作为音乐情感的符号表达;在分类器选择中,本文采用了在音频检索领域表现较好的深度置信网络进行音乐情感训练和分类.实验结果表明,该算法对音乐情感分类的表现较好,高于单一特征的分类方法和SVM分类的方法.     

基于多特征融合的汉语情感分类研究*

中文情感分类一般分成基于情感词典和基于特征分类两种方法进行研究,但没有考虑过将两种方法得到的特征进行融合来提高分类效果。基于特征分类的方法忽视了特征词在情感词典的褒贬性以及词倾向性的强弱。用基于特征分类方法得到的文本特征建立朴素贝叶斯模型,根据特征词在情感词典中的褒贬性及其通过点对互信息方法得到的词性强弱调整情感词的正负后验概率权重,实现两种特征的融合,提高分类效果并降低了特征维数。     

基于CNN和BiLSTM网络特征融合的文本情感分析

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在自然语言处理上得到广泛应用,但由于自然语言在结构上存在着前后依赖关系,仅依靠卷积神经网络实现文本分类将忽略词的上下文含义,且传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题,限制了文本分类的准确率。为此,提出一种卷积神经网络和双向长短时记忆（BiLSTM）特征融合的模型,利用卷积神经网络提取文本向量的局部特征,利用BiLSTM提取与文本上下文相关的全局特征,将两种互补模型提取的特征进行融合,解决了单卷积神经网络模型忽略词在上下文语义和语法信息的问题,也有效避免了传统循环神经网络梯度消失或梯度弥散问题。在两种数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提特征融合模型有效提升了文本分类的准确率。     

融合笔画特征的胶囊网络文本分类

目前多数文本分类方法无法有效反映句子中不同单词的重要程度,且在神经网络训练过程中获得的词向量忽略了汉字本身的结构信息。构建一种GRU-ATT-Capsule混合模型,并结合CW2Vec模型训练中文词向量。对文本数据进行预处理,使用传统的词向量方法训练的词向量作为模型的第1种输入,通过CW2Vec模型训练得到的包含汉字笔画特征的中文词向量作为第2种输入,完成文本表示。利用门控循环单元分别提取2种不同输入的上下文特征并结合注意力机制学习文本中单词的重要性,将2种不同输入提取出的上下文特征进行融合,通过胶囊网络学习文本局部与全局之间的关系特征实现文本分类。在搜狗新闻数据集上的实验结果表明,GRU-ATT-Capsule混合模型相比TextCNN、BiGRU-ATT模型在测试集分类准确率上分别提高2.35和4.70个百分点,融合笔画特征的双通道输入混合模型相比单通道输入混合模型在测试集分类准确率上提高0.45个百分点,证明了GRU-ATT-Capsule混合模型能有效提取包括汉字结构在内的更多文本特征,提升文本分类效果。