基于语义分析的中文微博情感分类方法

通过分析微博的结构特点,提出了一种基于语义分析的中文微博情感分类方法。首先构建了表情符号情感词典和网络用语情感词典;然后结合词典资源对微博文本进行依存句法分析并且构建情感表达式树;最后根据制定的规则计算微博文本的情感强度,依据强度值判断微博的情感倾向类别。实验结果验证了该方法的有效性,也表明所构建的表情符号情感词典和网络用语情感词典能够有效增强情感分类器的性能。     

基于社会关系网络的半监督情感分类

基于样本的社会关系, 提出一种新的半监督学习方法, 创建一种基于文档?词及社会关系的二部图模型, 并根据标签传播算法将未标注样本加入到分类器的构建中。实验结果表明, 加入社会关系网络的半监督情感分类方法明显优于传统的仅利用评论文本信息的半监督情感分类方法。     

基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析

针对基于视频的多模态情感分析中,通常在同一语义层次采用同一种注意力机制进行特征捕捉,而未能考虑模态间交互融合对情感分类的差异性,从而导致模态间融合特征提取不充分的问题,提出一种基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析模型(hierarchical interactive fusion network based on attention mechanism, HFN-AM),采用双向门控循环单元捕获各模态内部的时间序列信息,使用基于门控的注意力机制和改进的自注意机制交互融合策略分别提取属于句子级和篇章级层次的不同特征,并进一步通过自适应权重分配模块判定各模态的情感贡献度,通过全连接层和Softmax层获得最终分类结果。在公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明,所给出的分析模型在2个数据集上有效改善了情感分类的准确率和F1值。     

基于售后服务记录的卡车动力转向系统漏油分析与预测

为了分析卡车动力转向系统的漏油原因,同时避免车辆漏油问题的进一步恶化,提出一种基于售后服务记录的漏油分析预测方法。首先采用自然语言情感分析技术,通过结合注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型(Att-BiLSTM)根据漏油描述文本进行漏油程度量化;然后采用随机森林(RF)算法并结合BP神经网络,基于卡车相关生产数据对漏油的主要原因进行分析,并建立漏油程度预测模型。通过实例验证了本文方法的有效性。对漏油相关原因的分析结果可为卡车制造企业提供工艺改进的依据,同时,根据预测模型分析漏油程度的恶化趋势,可避免严重漏油事故的发生。     

基于情感分析的汽车造型设计感性评价方法

针对分析用户感性评价时出现的数据采集范围不够广、成本高、数据准确性低、非结构化数据利用率低等问题,提出一种基于情感分析的工业设计感性评价方法,以纯电动汽车为例,构建电动汽车造型感性意象的预测模型。首先基于情感分析量化用户的主观评论,获得感性意象评分,然后针对纯电动汽车的造型特征,提取了与传统内燃机汽车存在差异的主要设计要素,最后通过数量化理论I建立感性意象评分与设计要素的映射模型。以电动汽车设计方案优化为例,证明了该方法的可行性,预测结果的相对误差为5.41%。该方法符合用户的主观认知,能够有效预测用户对方案的感性评价,从而辅助设计师根据感性评价优化产品设计,具有实际应用价值。     

语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法

当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发,尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上,加入了微博表情这一重要元素,采用与文本情感值加权的方式参与微博情感计算,使得对含有表情的微博情感判定结果有了一定程度的提高;在语义规则部分,基本涵盖了汉语中最常用的几种句型规则和句间关系规则,使得对复杂语句的情感分析更加准确。同时,还对每条微博的情感给出了具体的数值,并在正确率、召回率、F 值的基础上,提出合格率这一指标,对微博情感判别方法得到的数值准确性进行评价。通过搭建 Hadoop 平台对测试集的1万条数据进行测试,验证了融合算法的有效性。     

结合主动学习和自动标注的评价对象抽取方法

提出了结合主动学习和自动标注的评价对象抽取方法。具体实现过程中,首先,利用少量的已标注样本训练分类器,对非标注样本进行测试,获取自动标注结果及其置信度:其次,通过置信度计算每个样本的整体置信度,挑选出低置信度即不确定性高的样本待标注:最后,对待标注样本中置信度低的词语进行人工标注,而置信度高的部分则采用自动标注结果。实验表明,该方法可以在确保抽取性能的同时有效地减小人工标注语料的开销。     

The Supernetwork Model of Social Networking Services

The unique ways of information organization and dissemination was examined through the microblog and the real-name social network as the representatives of the new virtual social networks. In order to discuss the interrelation and interaction of the two dimensions-topic and user, a supernetwork model was established based on the supernetwork research method. Through the actual data, a supernetwork topology diagram and the changing rule of user participation were attained. And it was concluded that the key factor of dealing with emergent online public sentiment should start with affecting the opinions of key figures, whose opinions would further affect the public opinions.     

中文网络评论中的产品特征情感倾向提取算法研究

Web中的客户评论信息挖掘是大数据分析中的一项重要内容.分析客户评论中所包含的产品特征情感倾向,不仅可为消费者购买产品提供更具体的决策支持,还能有效帮助企业改进产品质量.针对商业应用的实际需要,提出了一种自动从中文客户评论中抽取产品特征并判断其情感倾向的方案.基于frequent pattern-tree (FP-tree)方法提取产品特征,结合基于语料库的方法和依存句法分析方法识别关于产品特征的主观评论语句、情感词及其情感词的依存关系,综合考虑情感词、否定词、程度词计算产品特征的情感倾向值.采用公开数据中的600篇手机评论作为实验数据,检验了算法的准确性.对比分析的结果说明,算法有很好的应用潜力,能够有效地从网络评论中获取有价值的商业信息.     

面向话题的中文微博观点倾向性分析研究

随着微博快速崛起,每天数以千万的人通过微博分享自己对各类话题的观点与情感,如何自动感知微博社区对特定话题的观点倾向性,已经成为中文微博计算亟待解决的问题。由于微博内容短小且不规范,传统的情感分析效率低下且效果很难满足实际需求。现提出一种将情感词典分类的方法进行实验研究,针对腾讯微博20个话题约17 500条微博32 000个句子的数据进行实验,实验结果表明提出的情感词典分类方法效果很好。