融合ChineseBERT和双向注意力流的中文商品评论方面情感分析

准确分类电商平台中用户评论所包含的多个方面的情感极性,能够提升购买决策的有效性。为此,提出一种融合ChineseBERT和双向注意力流(Bidirectional Attention Flow,BiDAF)的中文商品评论方面情感分析模型。首先,通过融合拼音与字形的ChineseBERT预训练语言模型获得评论文本和方面文本的词嵌入,并采用从位置编码和内存压缩注意力两个方面改进的Transformer来表征评论文本和方面文本的语义信息。然后,使用双向注意力流学习评论文本与方面文本的关系,找出评论文本和方面文本中关键信息所对应的词语。最后,将Transformer和双向注意力流的输出同时输入到多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)中,进行信息级联和情感极性的分类输出。测试结果表明,提出的模型在两个数据集上的准确率分别为82.90%和71.08%,F1分数分别为82.81%和70.98%。     

基于句型结构的领域倾向词表构建

分析了句型结构中的否定句和转折句对倾向词极性的影响,提出一种基于句型结构的领域倾向性词表构建算法.该方法不仅考虑了词与词之间的相关性,也考虑了词与文档之间的相关性信息.该算法利用改进的拉普拉斯平滑方法来计算候选词和基准词之间的语义相关性,同时结合词与文档的相关性信息,加入了对转折句和否定句的处理,最后采用改进的信息瓶颈...     

基于社会计算和平行系统的动态网民群体研究

动态网民群体(cyber-enabled social movement organizations,CeSMOs)将是近期信息、控制、智能科学等领域的研究焦点.本文简述CeSMOs的背景、现状、趋势和意义,并提出利用基于ACP概念的计算与平行系统方法来研究动态网民群体.通过人工组织对CeSMOs进行建模表示,采用计算实验对其进行分析评估,利用平行执行对其监控和管理.在此基础上,进一步探讨社会计算与平行系统的未来研究方向及方法.最后简要评述相关研究工作在产业发展中的可能作用及对社会演化的可能影响.     

基于特征融合的中文文本情感分析方法

针对现有的中文文本情感分析方法不能从句法结构、上下文信息和局部语义特征等方面综合考量文本语义信息的问题,提出一种基于特征融合的中文文本情感分析方法.首先,采用Jieba分词工具对评论文本进行分词和词性标注,并采用词向量训练工具GloVe获取融入词性的预训练词向量;然后,将词向量分别作为引入Self-Attention的BiGRU和TextCNN的输入,使用引入Self-Attention的BiGRU从文本的句法结构和文本的上下文信息两个方面综合提取全局特征,使用TextCNN提取文本的局部语义特征;最后,将全局特征和局部语义特征进行融合,并使用Softmax进行文本情感分类.实验结果表明,本文方法可以有效提高文本情感分析的准确率.     

基于多通道压缩双线性池化的情感‒原因句子对提取模型

提出一个基于多通道压缩双线性池化的模型, 对文档中的候选情感?原因句子对进行排序。该模型利用图注意力网络提取包含位置信息的情感特定化表示和原因特定化表示, 通过局部关系学习模块, 进一步学习情感与原因句子之间的局部关系表示, 再使用多通道压缩双线性池化来融合学习情感?原因候选句子对表示。最后, 对候选句子对进行排序。实验结果表明, 与最新模型相比, 所提模型在多方面表现更优。     

一种基于极性词典的情感分析方法

极性词典是文本情感分析和倾向性分析的基础。本文构建了一个全面、高效的极性词典,包括基础词典、领域词典、网络词词典以及修饰词词典,深入研究了修饰词对极性词的影响,将极性词与修饰词组合成极性短语作为极性计算的基本单元,提出了一种基于极性词典的情感分析方法。实验结果表明,利用本文构建的词典进行倾向性分析效果不错。     

基于Copula函数的中国房地产业与银行业风险传染研究

针对房地产业与银行业间存在的非线性及动态时变的复杂关系,以2005-01-04～2018-12-28日数据为研究样本,通过动态时变Copula函数对中国房地产业与银行业间非线性相依关系及金融危机时期的风险传染进行检验,并基于金融关联理论及行为金融理论探究了三种风险传染渠道.结果表明,中国房地产业与银行业间存在非线性、非...     

扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.      

采用循环神经网络的情感分析注意力模型

针对目前情感分析中的循环神经网络模型缺乏对情感词的关注的问题,提出一种基于循环神经网络的情感词注意力模型,通过引入注意力机制,在情感分类时着重考虑文本中的情感词的影响.在NLPCC 2014情感分析数据集及IMDB影评数据集上进行试验,结果表明:该模型能够提高情感分析的效果.