检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李文豪东南大学

学位级别：硕士

近年来,移动互联网的用户数量和使用场景发展迅速,用户在线上完成消费后往往会在服务提供平台上发表一些针对商品或服务的评价,这类评价往往会包含用户对目标多个方面上的观点,针对不同方面的细粒度情感分析成为越来越广泛的需求。基于... 详细信息

近年来,移动互联网的用户数量和使用场景发展迅速,用户在线上完成消费后往往会在服务提供平台上发表一些针对商品或服务的评价,这类评价往往会包含用户对目标多个方面上的观点,针对不同方面的细粒度情感分析成为越来越广泛的需求。基于方面的情感分析(Aspect Based Sentiment Analysis,ABSA)是细粒度情感分析的主要方向之一,相关的工作大多分为两种,一种是基于方面(Aspect)类别的,这种任务是检测评论所属的方面类别与情感倾向,需要事先指定一个方面类别集合,在实际应用中的扩展性与灵活性较差。另一种是对方面词(Aspect term)进行抽取,然后判断与方面词相关的情感倾向。本文通过对一般细粒度情感分析任务对评价词利用不足的问题进行分析,提出了一种新的ABSA任务及其解决方案,与以往的工作相比可以获取更加完整的情感信息,具体工作如下:(1)针对现有工作在ABSA任务中往往忽略评价词信息的问题,提出了基于深度学习模型实现的情感信息二元组抽取方法。通过深度学习序列标注模型对方面词和评价词进行抽取并通过分类模型判断不同词之间的对应关系。针对传统方法在词向量表示方面存在的不足,提出了基于BERT的方面词与评价词抽取模型,并通过实验对多种下游模型在该任务中的表现进行了研究。(2)提出了一种完整提取评论文本中的方面词和评价词及其对应情感倾向的任务,并针对该任务设计和实现了基于深度学习模型的流水线方法解决方案,同时研究了不同标注策略对结果的影响。针对在流水线方法中发现的错误传播以及上下文信息缺失等问题,本文提出了基于BERT-BiLSTM底层参数共享的联合模型,在一定程度上缓解了错误传播问题,同时通过共享参数使不同任务之间产生协同交互作用。最后通过实验证明本文提出的模型在实际效果上与流水线模型相比有明显的提升。(3)围绕本文提出的模型设计并实现了基于方面的评价挖掘系统,将本文提出的方法应用到实际的酒店评论数据中,通过对情感信息三元组的抽取来达到方面级情感分析的效果。

关键词：深度学习情感信息抽取方面级情感分类联合模型 BERT

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面向中文文本的情感信息抽取语料库构建

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中文信息学报 2015年第4期29卷 67-73页

作者：戴敏朱珠李寿山周国栋苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室江苏苏州215006

情感信息抽取是情感分析中的一个重要子任务。虽然该任务已经开展有一段时间,但是面向中文文本的情感信息抽取任务研究才刚刚起步。目前中文文本的情感信息抽取面临的首要困难在于现有的相关中文语料库还非常有限。为了更好开展中文文... 详细信息

情感信息抽取是情感分析中的一个重要子任务。虽然该任务已经开展有一段时间,但是面向中文文本的情感信息抽取任务研究才刚刚起步。目前中文文本的情感信息抽取面临的首要困难在于现有的相关中文语料库还非常有限。为了更好开展中文文本的情感信息抽取研究,该文重点研究了中文语料标注体系,构建一个规模较大、标注类型丰富的中文情感信息抽取语料库。除了常见语料库标注的情感倾向性、评价对象、情感词等信息外,重点标注了评价对象的省略、无情感词情感句表达及极性转移等情况。由语料信息统计可知,该文所指出的特殊现象(例如,评价对象的省略)在中文情感表达中是非常普遍的,开展这方面的研究很有必要。该文所构建的中文文本语料库将为中文情感信息抽取任务提供语料基础。

关键词：情感分析情感信息抽取中文语料库

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面向中文微博的情感信息抽取方法研究

面向中文微博的情感信息抽取方法研究

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作者：李景玉北京信息科技大学

学位级别：硕士

随着互联网的广泛普及，网络已经成为人们获取信息、共享信息的主要途径。微博作为一种新兴的互动交流平台，也逐渐成为人们网络生活的一部分，面向微博文本的相关研究受到越来越多学者的关注。面向微博的情感分析是微博相关文本分析中... 详细信息

随着互联网的广泛普及，网络已经成为人们获取信息、共享信息的主要途径。微博作为一种新兴的互动交流平台，也逐渐成为人们网络生活的一部分，面向微博文本的相关研究受到越来越多学者的关注。面向微博的情感分析是微博相关文本分析中的一个重要的课题，而中文微博的情感信息抽取作为中文微博情感分析的基础任务，受到研究者的广泛关注，逐渐成为一个热门的研究方向。中文微博的情感信息抽取的目的在于将无结构的情感文本转换成有结构的文本——情感信息单元，不但可以直接应用于用户评论分析与决策等方面，而且可以服务于其它情感分析任务，如文本情感分类。其中情感信息单元包括评价对象、评价词语、极性及观点持有者四个元素。然而，由于微博文本语言表达随意，大多数微博文本的句法结构都是不完整的，且具有大量的冗余信息和网络词汇，采用原有文本意见挖掘方法进行抽取信息的效果并不理想。因此需要结合微博自身特点，对现有技术进行改进以便抽取微博情感信息，主要研究内容包括以下几个方面： (1)中文微博评价对象候选集的构建。结合中文微博文本的特点，对微博文本进行预处理，利用句法分析获取名词短语，对名词短语进行后处理，再构建包括名词、名词短语以及微博话题在内的评价对象候选集，并对该步骤的实验结果进行分析。 (2)中文微博候选评价对象的筛选。采用3种策略实现候选评价对象的筛选：首先，采用SVM模型筛选候选评价对象，通过采用语义角色信息、最小距离和词频三个特征，实现SVM模型分类器对候选评价对象进行筛选；其次，采用加权模型筛选候选评价对象，根据不同特征，计算候选评价对象的权重分数，从而判别其是否为正确的评价对象。最后，基于CRF模型善于解决序列标注问题的特点，引入常用的情感信息抽取特征，以及情感词、语义角色标注等特征，采用CRF模型对候选评价对象进行筛选。 (3)评价对象的极性判别。若评价对象附近存在情感词，则寻找距离评价对象最近的情感词，根据情感词表，判断评价对象的情感极性；若评价对象附近不存在情感词，则用微博句子的情感极性代替评价对象的情感极性，其中微博句子的情感极性通过朴素贝叶斯分类器得到。 (4)综上研究内容，设计并实现了中文微博情感信息抽取系统。该系统可用于对评价对象候选集的构建方法、候选评价对象的筛选方法以及极性判别方法进行实验结果分析，也可实际用于情感信息的抽取任务。

关键词：中文微博情感信息抽取评价对象句法分析支持向量机条件随机场

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中文情感分析研究

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网络安全技术与应用 2021年第9期 38-39页

作者：闫婷婷王恒宁夏大学信息工程学院宁夏750000

情感分析作为自然语言处理领域比较热门的研究方向,备受研究人员的关注。本文从情感分析的任务出发,对情感分类、情感信息抽取、情感信息的检索与归纳三个任务进行了介绍,重点阐述了情感分类研究中基于词典、基于机器学习的情感分类方法... 详细信息

情感分析作为自然语言处理领域比较热门的研究方向,备受研究人员的关注。本文从情感分析的任务出发,对情感分类、情感信息抽取、情感信息的检索与归纳三个任务进行了介绍,重点阐述了情感分类研究中基于词典、基于机器学习的情感分类方法,最后本文介绍了情感分析的应用和情感分析的研究难点。

关键词：情感分析情感分类情感信息抽取情感信息的检索与归纳

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基于HMM的网络短评情感信息抽取

基于HMM的网络短评情感信息抽取

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作者：郑杰生华南理工大学

学位级别：硕士

伴随着互联网的高速发展,互联网上产生了大量的用户参与的网络短评,随着网络评论文本的不断增多,对这些评论文本进行信息挖掘和分析的需求也不断增多,因此网络短评情感信息抽取有着十分重要的研究意义和价值,挖掘网络短评的情感信息可... 详细信息

伴随着互联网的高速发展,互联网上产生了大量的用户参与的网络短评,随着网络评论文本的不断增多,对这些评论文本进行信息挖掘和分析的需求也不断增多,因此网络短评情感信息抽取有着十分重要的研究意义和价值,挖掘网络短评的情感信息可以给人们的生活带来方便,方便用户快速获取需要了解的有价值的评论情感信息。情感信息抽取是从包含情感的文本中抽取有价值的情感信息,它属于情感分析的一种,具有很大的研究和应用价值。目前在情感分析的研究中比较多的是针对整个评论文本的褒贬倾向性分析,它给出一个对象的粗略的整体评价,但没有对该对象具体某个特征属性的情感倾向进行对应的抽取,本文拟对评价对象的评价属性以及对该属性的评价情感词进行相应的抽取。 HMM已经经过了多年的研究,它的算法和原理都比较成熟,并且它的应用领域很广,在信息抽取的领域中也取得了不错的成绩,但目前还很少有把HMM应用到情感分析的研究中,特别是应用到网络短评的情感信息抽取中。本文将研究HMM在网络短评情感信息抽取中的应用。本论文研究并实现了基于HMM的网络短评情感信息抽取系统,首先研究并构造了情感词典,然后基于文本结构特征设计合适的HMM模型结构,接着根据网络短评文本的特点对HMM的训练算法做了相应的改进,使得HMM能够更适用于网络短评的情感信息抽取,最后研究情感特征属性与情感词的关联方法,匹配得到最终的情感信息分组结果。本文将基于HMM的网络短评情感信息抽取系统应用到大众点评网的网络短评文本的情感信息抽取中,实验结果证明基于HMM模型确实可以有效的抽取网络短评的情感信息,可以用比较简洁清晰的情感特征属性和情感词分组结果表达出句子的主要情感信息,用户通过该系统抽取出来的情感信息结果可以方便快速的获取到需要的有价值的情感信息。

关键词：网络短评情感信息抽取 HMM

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中文评价对象抽取中省略现象研究

中文评价对象抽取中省略现象研究

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作者：戴敏苏州大学

学位级别：硕士

近几年，随着国内互联网技术的迅猛发展，几大电商如淘宝、京东等，正悄然改变着大众的生活方式;同时，随着微博等社交网站的崛起，国内互联网用户越来越多的在网络上发布自己的主观观点，产生了大量的中文评论文本。而这些富含大量信... 详细信息

近几年，随着国内互联网技术的迅猛发展，几大电商如淘宝、京东等，正悄然改变着大众的生活方式;同时，随着微博等社交网站的崛起，国内互联网用户越来越多的在网络上发布自己的主观观点，产生了大量的中文评论文本。而这些富含大量信息的评论文本向中文情感信息抽取技术提出了新的挑战。情感信息抽取旨在抽取文本中同情感信息表达相关的重要元素。该任务的深入研究有很重要的理论研究意义和实用价值。本文针对中文文本的情感信息抽取，尤其是评价对象抽取任务展开研究，研究内容主要包括以下三个方面：首先，本文针对中文情感信息抽取语料缺乏的问题，提出了一套中文情感信息抽取语料标注体系，并构建一个规模较大、标注类型丰富的中文情感信息抽取语料库。除了常见语料库标注的情感倾向性、评价对象、情感词等信息外，重点标注了评价对象的省略、无情感词情感句表达及极性转移等情况。由语料信息统计可知，评价对象省略现象在中文情感表达中普遍存在，开展这方面的研究很有必要。本文所构建的中文文本语料库将为中文情感信息抽取任务提供语料资源基础。其次，本文提出了中文文本中评价对象省略识别方法。该方法将评价对象省略现象看做为一个二元分类问题，并考察当前句位置无关特征、当前句位置有关特征和上下文相关特征这三种不同类型的特征，应用到机器学习分类算法中。并且使用贪婪式的特征选择算法选取每个领域的特征集合。实验结果表明，本文提出的基于机器学习方法的评价对象省略识别方法能够获得较好的识别效果，最终选择的特征集合在三个不同领域都能够达到近80%的识别性能。最后，本文提出了一种结合省略识别的评价对象抽取方法。该方法的核心思想是利用元学习模型将基于CRFs的评价对象抽取模型与省略识别模型融合，利用省略信息来去除识别出的错误评价对象，用以提高评价对象的抽取性能。实验表明：本文的方法在训练样本较小的情况下能够提高评价对象抽取的性能。

关键词：情感分析情感信息抽取中文语料库评价对象抽取评价对象省略

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Web文本情感分析研究综述

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现代情报 2014年第5期34卷 173-176页

作者：李光敏许新山熊旭辉湖北师范学院计算机科学技术学院湖北黄石435000

随着Web2.0的迅速发展,互联网成为人们表达观点、抒发情感的重要工具,如何有效地从Web文本中提取、归纳出用户的情感观点是研究者所面临的重要问题。本文首先提出对日益增多的Web文本进行情感分析的必要性。然后从文本主客观性分类、情... 详细信息

随着Web2.0的迅速发展,互联网成为人们表达观点、抒发情感的重要工具,如何有效地从Web文本中提取、归纳出用户的情感观点是研究者所面临的重要问题。本文首先提出对日益增多的Web文本进行情感分析的必要性。然后从文本主客观性分类、情感极性分类和主题及观点持有者抽取等方面介绍文本情感分析在国内外的研究进展;最后总结出今后需深入研究的问题。

关键词：情感分析主客观分类情感极性情感信息抽取

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中文文本情感倾向分析研究

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情报资料工作 2013年第1期34卷 52-56页

作者：马晓玲金碧漪范并思华东师范大学商学院信息学系上海200241

文章首先采用文献计量的方法,统计分析了中文文本情感领域相关的研究论文并给出当前研究框架;接着分类研究了中文文本情感分析的代表性成果,按基础理论研究和应用研究两部分进行深入探讨,前者包括词语和文档情感极性判断、细粒度情感信... 详细信息

文章首先采用文献计量的方法,统计分析了中文文本情感领域相关的研究论文并给出当前研究框架;接着分类研究了中文文本情感分析的代表性成果,按基础理论研究和应用研究两部分进行深入探讨,前者包括词语和文档情感极性判断、细粒度情感信息抽取、情感分析资源建设,后者则包括其在各领域的应用研究及相关商业系统;最后对中文文本情感倾向分析进行了展望。

关键词：中文文本情感分析文献计量情感极性判断情感信息抽取语料库

来源：评论

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中文微博情感分析研究综述

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计算机应用与软件 2013年第3期30卷 161-164,181页

作者：周胜臣瞿文婷石英子施询之孙韵辰上海大学悉尼工商学院上海201800

随着微博的风靡,与之相关的研究得到学术界和工商界的广泛关注。针对中文微博情感分析的研究进行综述。将中文微博文本情感分析分为三类任务:文本预处理、情感信息抽取和情感分类,对各自的研究方法和进展进行总结。其中情感信息抽取分... 详细信息

随着微博的风靡,与之相关的研究得到学术界和工商界的广泛关注。针对中文微博情感分析的研究进行综述。将中文微博文本情感分析分为三类任务:文本预处理、情感信息抽取和情感分类,对各自的研究方法和进展进行总结。其中情感信息抽取分为情感词、主题和关系的抽取,将微博主观文本情感分类方法归结为基于语义词典的情感计算和基于机器学习的情感分类。此外,从微博网站数据构成的角度出发,对情感分析做了延伸分析。最后总结微博情感分析的研究现状,并提出今后的研究方向。

关键词：中文微博情感分析情感信息抽取情感分类

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文本情感分析

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软件学报 2010年第8期21卷 1834-1848页

作者：赵妍妍秦兵刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心黑龙江哈尔滨150001

对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为3项主要任务,即情感信息抽取、情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介... 详细信息

对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为3项主要任务,即情感信息抽取、情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析.

关键词：文本情感分析情感信息抽取情感信息分类情感信息的检索与归纳评测资源建设

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