基于主题模型的文本情感和话题建模的研究
基于主题模型的文本情感和话题建模的研究随着互联网的快速发展以及社交媒体的崛起,用户生成的大量文
本等数据日积月累,其中,包含篇幅较长的新闻文本、篇幅不一的评论文本以及篇幅较短的社交媒体文本,例如,微博、推特文本。新闻文本之类的文本一般描述重大事件、科学发现等内容,虽然单一文档中包
含信息量大,但是文档涉及话题比较固定。评论文本中包含大量用户
对评价对象的主观评价,虽然文本长度不一,但是包含的信息相对丰富。不同于新闻之类的文本和评论数据,虽然单条微博文本长度较短
且信息量少,但是更新速度快,数据规模大,涉及领域广。这些海量的
文本数据中包含大量有实用价值的信息。但是如何挖掘这些文本中隐藏的语义结构信息是目前自然语言处理和文本检索领域的一大研究
难点。主题模型是一种比较热门且有效的方法,该方法通过词语之间
在文档中的高阶共现模式挖掘文本中的语义结构信息。主题模型的技术已经应用到各个研究领域并且取得了不错的成果。本文以新闻文本、评论文本、微博文本三种不同的文本为实际应用背景,对于话题建模
以及情感相关的话题建模展开了研究。因为新闻文本中一般包含客观的话题信息,而评论文本和微博文本中包含大量的情感信息,因此,本
文针对新闻文本只建模话题信息(不考虑文本的情感信息),而针对评
论数据和微博文本则建模话题和情感两种信息。本文的工作主要基于生成式主题模型,用改进的生成主题模型抽取文本的话题或者情感相
关的话题。其中,现有的针对新闻文本的主题模型和针对评论文本的
情感主题模型,并没有合理地考虑文本中词语或者实体之间包含的语
义知识。同时,现有的工作并没有针对短文本的情感和话题建模提出有效的模型。为了解决上述的问题,本文重点研究话题建模或者情感相关的话题建模中的三个重要的问题:融合知识库中的语义知识建模新闻文本的话题,融合词语之间的语义知识建模评论数据中的情感和话题以及融合用户和时间信息建模微博短文本的情感和话题。具体研究内容如下:(1)本文分析现有的话题建模方法在新闻文本中的不足,即单纯依靠语料中词语之间的高阶共现模式建模话题。当语料中的有些词语没有充分的共现模式,主题模型不能很好地挖掘它们的语义信息。为了克服这一问题,本文研究一种融合维基百科知识到新闻文本中的主题模型,也就是利用外界知识库中的概念和分类知识弥补文本中词语共现模式不足的问题。本文提出一种维基百科知识主题模型(WCM-LDA)。WCM-LDA模型同时建模文本中的词语和实体,并且引入了实体在知识库中对应的概念和分类知识,因此WCM-LDA模型可以缓解建模话题时词语共现模式不足的问题。另外,WCM-LDA模型输出每个话题的词语、概念和分类,可以更加直观地展示每个话题。(2)在评论数据中词语之间的先验语义关系对于情感相关的话题建模同样尤为重要,但是现有的情感主题模型只能通过共现模式挖掘词语之间的语义关系,有些词语在小规模的数据集中没有充分的共现模式同样会导致情感和话题建模的质量不佳。不同于前面的新闻文本中包含了大量实体,可以引入实体对应的知识。评论数据中更多的是评论对象的属性词或者评价词,建模评论文本的情感和话题时,更需要引入的知识是属性词或者评论词语之间的语义关系。因此,本文研究一种引入外
界的词向量,来构建词语之间的先验语义关系,这样缓解有些词语共
现模式不足的问题从而有效地提升情感和话题建模的质量。本文提出的基于语义聚类和词语的混合情感主题模型(HST-SCW),该模型可以
使词向量语义空间中语义相近的词语选择相同的聚类,从而使得语义相近的词语可以分配到相同的话题和情感。(3)为了提升微博短文中的情感和话题建模的质量,本文分析传统的情感主题模型在短文本的建模上的不足,主要问题就是这些模型单纯地利用词语之间的共现模式,而短文本的上下文稀疏,很难挖掘到充分的共现模式。而微博之类的短文本与新闻文本和评论数据不同,微博数据中的噪声较大很难有效地引入类似于知识库或者词向量之类的外界知识。因此,本文研究微博等社交媒体的特点,发现微博的内容发布的时间和用户有很强的关系,跟用户相关的微博一般都是跟个人兴趣相关,跟时间相关的微
博一般都跟实时事件或者话题相关。通过引入这些社交媒体中的时间和用户等结构知识,本文提出一种面向短文本的情感和话题建模的方法,利用用户和时间聚合微博以弥补上下文不足的问题。基于这个思想,本文提出时间-用户的情感主题模型(TUS-LDA),该模型中将微博
分配到对应的用户或者时间下,并且限制同一条微博属于相同的话题,但是一条微博可以表达不同的情感。
LDA主题模型发现
LDA主题模型发现 1.LDA概念： LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型由Blei于2003年提出，是在概率隐性语义索引(probabilistic Latent Semantic Indexing，pLSI)上扩展得到的三层贝叶斯概率模型，是文档生成概率模型。LDA模型包含词项、主题和文档三层结构，其基本思想是把文档看成其隐含主题的混合，而每个主题则表现为跟该主题相关的词项的概率分布，LDA可以用来识别大规模文档集或语料库中潜在的主题信息。LDA基于词袋(bag of words)模型，认为文档和单词都是可交换的，忽略单词在文档中的顺序和文档在语料库中的顺序，从而将文本信息转化为易于建模的数字信息。在主题模型中，主题表示一个概念、一个方面，表现为一系列相关的单词，是这些单词的条件概率。形象来说，主题就是一个桶，里面装了出现概率较高的单词，这些单词与这个主题有很强的相关性。 2.LDA生成过程： 首先，可以用生成模型来看文档和主题这两件事。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到的。那么，如果我们要生成一篇文档，它里面的每个词语出现的概率为： 这个概率公式可以用矩阵表示 其中”文档-词语”矩阵表示每个文档中每个单词的词频，即出现的概率；”主题-词语”矩阵表示每个主题中每个单词的出现概率；”文档-主题”矩阵表示每个文档中每个主题出现的概率。 LDA整体流程为： 先定义一些字母的含义： 文档集合D，topic集合T D中每个文档d看作一个单词序列
文本情感分析综述
文本情感分析综述? 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) A Survey of Sentiment Analysis * ZHAO Yan-Yan+, QIN Bing, LIU Ting (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: Phn: +86-451-86413683 ext 800, E-mail: zyy@https://www.sodocs.net/doc/3e13338221.html, Abstract: Sentiment analysis is a novel research topic with the quick development of online reviews, which has drawn interesting attention due to its research value and extensive applications. This paper surveys the state-of-the-art research on sentiment analysis. First, three important tasks of sentiment analysis are summarized and analyzed in detail, including sentiment extraction, sentiment classification, sentiment retrieval and summarization; then the evaluation and corpus for sentiment analysis are introduced; finally the applications of sentiment analysis are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, making detailed comparison and analysis. It is expected to be helpful to the future research. Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization; evaluation; corpus 摘 要: 文本情感分析是随着网络评论的海量增长而迅速兴起的一个新兴研究课题,其研究价值和应用价值受到人们越来越多的重视.本文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三项主要任务,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.文本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,以期对后续研究有所助益. 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 中图法分类号: TP391文献标识码: A 随着Web2.0的蓬勃发展,互联网逐渐倡导“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念.互联网用户由单纯的“读”网页,开始向“写”网页、“共同建设”互联网发展,并由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息迈进.因此,互联网(如:博客和论坛)上产生了大量的用户参与的,对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息.这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如“喜”、“怒”、“哀”、“乐”,和“批评”、“赞扬”等.基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论,来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法.由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验,这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信 ?Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60803093, 60975055 (国家自然科学基金) and the “863” National High-Tech Research and Development of China via grant 2008AA01Z144(863计划探索类专题项目)
基于主题的情感分析
实验报告 课程名称：数据挖掘课设 实验名称：基于主题的文本情感分析 实验地点：行远楼 专业班级：软件1533学号：2015005677 学生姓名：高聪江 指导教师：王莉 2017年1月1日
课题代码： import pandas as pd import jieba # from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from jieba import analyse # import jieba.posseg as pseg # from sklearn import feature_extraction df = pd.read_csv('/home/jiangshen/Downloads/' '数据挖掘_大数据/数据挖掘程序题/基于主题的文本情感分析/train.csv') #---------整理情感语料 zongGeShu = len(df.values) qingGanCi_Train = {} for i in range(0,zongGeShu): valueMin001 = str(df.values[i][4]) keyMin001 = str(df.values[i][3]) preValue = valueMin001.split(sep=';') preKey = keyMin001.split(sep=';') del preKey[-1] del preValue[-1] for k in range(0,len(preKey)):
微博短文本细粒度情感分析毕业设计论文
摘要 题目：微博短文本细粒度情感分析 摘要 微博作为是移动互联网起步最早也发展最快的业务之一，在经历了最初几年的高速增长和热捧之后，一度有些沉寂。但是，伴随着4G网络、WiFi网络大规模覆盖，移动终端智能设备的极速增长，越来越多的人频繁地使用微博。移动端用户的增长，让微博有了日活跃用户超过1亿的基础。基于该庞大的用户群体，利用微博文本对用户进行情感分析，不仅有利于新生代商业模式探索、社会舆情监控与分析，而且对人工智能发展的积极意义也不容小觑。文本情感分析为人工智能在人类情感领域的探索做出了积极的贡献。 微博具有典型的网络语言特点，语法规范性差、口语化、新词汇层出不穷、大量的表情符号和文本噪声等。基于传统规范书面语言词典的微博情感分析效果差强人意。为了解决这个问题，本文一方面通过对传统情感词典进行网络语言的扩充，构建了新的适用于微博文本分析的词典，并通过实验验证了词典的有效性；另一方面，使用对特殊情感词汇依赖性小的RAE网络模型，性能得到了提高。 含有否定词的文本情感判别较为复杂，否定词的加入可能使原文本情感极性发生转变，也可能极性保持不变，程度有所削弱。传统本文传统的情感分析方法通常对文本模型进行简化，假设一个词语仅和其前一个词语有关，对含有否定词的文本的积极/消极判别较差。RNTN模型没有进行类似简化，保持了词向量之间的强相关性。本文通过对RNTN模型的训练，使其在含有否定词中文文本情感极性判别上有良好的表现。 RNTN模型对词语或短语级细粒度情感分析上表现出色，而且不需要大量的人工标注；RAE模型作为较为成熟的深度学习模型，抛弃了传统的词袋模型，利用层次结构和成分语义来进行情感分类；SVM作为传统机器学习方法，通用性强，适用范围广。结合以上方法的特点以及情感分类的任务目标，本文设计了微博短文本的双极性、细粒度情感分类方案，首先使用SVM对微博篇章进行主客观分类，RAE和RNTN对判定为主观情感的文本的每一个句子进行正负极性判断，并选出极性最强的句子，该句子的情感极性即为整个微博的情感极性。若RAE和RNTN评判结果一致，即为最终结果。并通过实
文本情感分析论文总结
文本情感分析 赵妍妍，秦兵，刘挺- 软件学报, 2010 - https://www.sodocs.net/doc/3e13338221.html, 按粒度，情感分析可分为词语级、短语级、句子级、篇章级、多篇章级；按文本类别，可分为基于新闻评论和基于产品的情感分析。 情感分析的研究任务：情感信息的抽取、分类以及检索与归纳。 一、情感信息抽取(评价词语、评价对象、观点持有者) 1.评价词语的抽取：基于语料库的抽取；基于词典的抽取；基于图的方法。 2.评价对象的抽取：基于规则/模板的方法(词序列、词性、句法规则、关联规则挖掘)；评 价对象最为产品属性，考察评价对象与领域指示词的关联度来获取；多粒度的话题模型方法。 3.观点持有者抽取：命名实体识别技术(人名或机构名)、语义角色标注；分类任务，看做 序列标注问题，使用CRF融合特征抽取；名词短语作为候选，使用ME模型计算。 4.组合评价单元的抽取： 主观表达式：Wiebe的主观表达式库(抽取n元词语/词组作为候选，对比训练预料判断) 评价短语抽取(程度副词-评价词语)：情感词典的方法；依存句法解构(ADV，ATT，DE)。 评价搭配抽取(评价词语-评价对象)：基于模板的方法(8个共现模板、句法关系模板)。 二、情感信息分类 1.主客观信息分类：文本是否含情感知识方法；组合评价单元判断；情感模板识别；基于 分类器和分类特征的二元分类任务(词语特征，标点、人称代词、数字特征，基于图)； 2.主观信息情感分类(句子级、篇章级)：基于情感知识、基于特征分类的方法(n-gram词语 特征和词性特征、位置特征、评价词特征)。 三、情感信息的检索与归纳 1．情感信息检索 2．情感信息归纳 基于产品属性的情感文摘：识别评论信息中的产品属性，抽取描述产品属性的情感句，判断其倾向性。 基于情感标签的情感文摘：标签可定义为评价搭配形式，建立标签库，相似度聚类的方法聚类得到相似的情感标签，每一类视为潜在的话题(即产品属性)。 基于新闻评论的文摘 四、情感分析的评测与资源 1.情感分析的评测：TREC，NTCIR的MOAT(新闻观点检测，情感问答，跨语言情感分析)， 国内的COAE。 2.情感分析的语料：康奈尔大学的影评数据集，UIC的Hu和Liu的产品领域的评论语料， Wiebe的MPQA新闻评论深度标注语料，MIT的多角度餐馆评论语料，中科院的中文酒店评论语料。 3.词典资源：GI(general inquirer)评价词词典，NTU评价词词典(繁体中文)，主观词词典(英 文)，HowNet评价词词典(简体中文、英文) 问题：情感信息抽取忽略词语所在语境的影响；评价对象的情感分类，而非句子级或篇章级；基于情感标签的情感文摘的深入研究；
情感分析简述
情感分析简述 分类：NLP2012-04-08 12:38 1022人阅读评论(3) 收藏举报情感classification算法测试translationmatrix 情感分析，我研究了也有半年有余了，ACL Anthology上关于情感分析的论文也基本看过了一遍，但是到目前还没有什么成就的。以下是我为一位同学毕业设计写的情感分析方面的综述，引用的论文基本上是ACL 和COLING还有EMNLP上历年关于情感分析的论文，本文应该学术性比较强一点，本文虽不打算发表，但由于将来可能还有用，以及关于学术上的原因，请大家如果要引用请务必标明出处 （https://www.sodocs.net/doc/3e13338221.html,/s/blog_48f3f8b10100irhl.html）。 概述 情感分析自从2002年由Bo Pang提出之后，获得了很大程度的研究的，特别是在在线评论的情感倾向性分析上获得了很大的发展，目前基于在线评论文本的情感倾向性分析的准确率最高能达到90%以上，但是由于深层情感分析必然涉及到语义的分析，以及文本中情感转移现象的经常出现，所以基于深层语义的情感分析以及篇章级的情感分析进展一直不是很大。情感分析还存在的一个问题是尚未存在一个标准的情感测试语料库，虽然Bo Pang实验用的电影评论数据集（https://www.sodocs.net/doc/3e13338221.html,/people/pabo/movie-review-data/）以及Theresa Wilson等建立的MPQA（https://www.sodocs.net/doc/3e13338221.html,/mpqa/）是目前广泛使用的两类情感分析数据集，但是并没有公认的标准加以确认。 目前情感分析的研究基本借鉴文本分类等机器学习的方法，还没有根据自身的特点形成一套独立的研究方法，当然在某种程度上也可以把情感分析看出一种特殊的文本分类。比较成熟的方法是基于监督学习的机器学习方法，半监督学习和无监督学习目前的研究不是很多，单纯的基于规则的情感分析这两年已很少研究了。既然目前很多情感分析的研究基于机器学习，那么特征选择就是一个很重要的问题，N元语法等句法特征是使用最多的一类特征，而语义特征（语义计算）和结构特征（树核函数）从文本分类的角度看效果远没有句法特征效果好，所以目前的研究不是很多的。 由于基于监督学习情感分析的研究已经很成熟了，而且在真实世界中由于测试集的数量要远远多于训练集的数量，并且测试集的领域也不像在监督学习中被限制为和训练集一致，也就是说目前情感分析所应用的归纳偏置假设在真实世界中显得太强的，为了和真实世界相一致，基于半监督学习或弱指导学习的情感分析和跨领域的情感分析势必是将来的研究趋势之一。 在情感分析的最初阶段基于语义和基于规则的情感分析曾获得了比较大的重视，但是由于本身实现的复杂性以及文本分类和机器学习方法在情感分析应用上获得的成功，目前关于这方面的研究以及很少了，但是事实上，语义的相关性和上下文的相关性正是情感分析和文本分类最大的不同之处，所以将基于语义和规则的情感分析与基于机器学习的情感分析相结合也将是未来的研究趋势之一。 以下将分别对情感分析的起源，目前基于监督学习，无监督学习，基于规则和跨领域的情感分析的一些研究工作进行简单的介绍。 起源 虽然之前也有一些相关工作，但目前公认的情感分析比较系统的研究工作开始于（Pang et al., 2002）基于监督学习（supervised learning）方法对电影评论文本进行情感倾向性分类和（Turney,2002）基于无监督学习（unsupervised learning）对文本情感情感倾向性分类的研究。（Pang et al., 2002）基于文本的N元语法（ngram）和词类（POS）等特征分别使用朴素贝叶斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）将文本情感倾向性分为正向和负向两类，将文本的情感进行二元划分的做法也一直沿用至今。同时他们在实验中使用电影评论数据集目前已成为广泛使用的情感分析的测试集。（Turney ,2002）基于点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）计算文本中抽取的关键词和种子词（excellent,poor）的相似度来对文本的情感倾向性进行判别（SO-PMI算法）。 在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相对来说，（Turney et al.,2002）提出的无监督学习的方法虽然在实现上更加简单，但是由于单词之间的情感相似度难以准确的计算和种子词的难以确定，继续在无监督学习方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法计算文本情感倾向性的思想却被很多研究者所继承了。 监督学习 目前，基于监督学习的情感分析仍然是主流，除了（Li et al.,2009）基于非负矩阵三分解（Non-negative Matrix Tri-factorization），（Abbasi et al.,2008）基于遗传算法（Genetic Algorithm）的情感分析之外，使用的最多的监督学习算法是朴素贝叶斯，k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN），最大熵和支持向量机的。而对于算法的改进主要在对文本的预处理阶段。 一个和文本分类不同地方就是情感分析有时需要提取文本的真正表达情感的句子。（Pang et al., 2004）基于文本中的主观句的选择和（Wilson el al.,2009）基于文本中的中性实例（neutral instances）的分析，都是为了能够尽量获得文本中真正表达情感的句子。（Abbasi et al.,2008）提出通过信息增益（Information Gain，IG）的方法来选择大量特征集中对于情感分析有益的特征。 而对于特征选择，除了N元语法和词类特征之外，（Wilson el al.,2009）提出混合单词特征，否定词特征，情感修饰特征，情感转移特征等各类句法特征的情感分析，（Abbasi et al.,2008）提出混合句子的句法（N元语法，词类，标点）和结构特征（单词的长度，词类中单词的个数，文本的结构特征等）的情感分析。 除了对于文本的预处理，对于监督学习中情感分析还进行了以下方面的研究的。（Melville et al., 2009）和（Li et al.,2009）提出结合情感词的先验的基于词典的情感倾向性和训练文本中后验的基于上下文的情感情感倾向性共同判断文本的情感倾向性。（Taboada et al.,2009）提出结合文本的题材（描述，评论，背景，解释等）和文本本身的特征共同判断文本的情感倾向性。（Tsutsumi et al.,2007）提出利用多分类器融合技术来对文本情感分类。（Wan, 2008）和（Wan, 2009）提出结合英文中丰富的情感分析资源来提高中文情感分析的效果。 基于规则/无监督学习
基于主题模型的文本情感和话题建模的研究
基于主题模型的文本情感和话题建模的研究随着互联网的快速发展以及社交媒体的崛起,用户生成的大量文 本等数据日积月累,其中,包含篇幅较长的新闻文本、篇幅不一的评论文本以及篇幅较短的社交媒体文本,例如,微博、推特文本。新闻文本之类的文本一般描述重大事件、科学发现等内容,虽然单一文档中包 含信息量大,但是文档涉及话题比较固定。评论文本中包含大量用户 对评价对象的主观评价,虽然文本长度不一,但是包含的信息相对丰富。不同于新闻之类的文本和评论数据,虽然单条微博文本长度较短 且信息量少,但是更新速度快,数据规模大,涉及领域广。这些海量的 文本数据中包含大量有实用价值的信息。但是如何挖掘这些文本中隐藏的语义结构信息是目前自然语言处理和文本检索领域的一大研究 难点。主题模型是一种比较热门且有效的方法,该方法通过词语之间 在文档中的高阶共现模式挖掘文本中的语义结构信息。主题模型的技术已经应用到各个研究领域并且取得了不错的成果。本文以新闻文本、评论文本、微博文本三种不同的文本为实际应用背景,对于话题建模 以及情感相关的话题建模展开了研究。因为新闻文本中一般包含客观的话题信息,而评论文本和微博文本中包含大量的情感信息,因此,本 文针对新闻文本只建模话题信息(不考虑文本的情感信息),而针对评 论数据和微博文本则建模话题和情感两种信息。本文的工作主要基于生成式主题模型,用改进的生成主题模型抽取文本的话题或者情感相 关的话题。其中,现有的针对新闻文本的主题模型和针对评论文本的 情感主题模型,并没有合理地考虑文本中词语或者实体之间包含的语
义知识。同时,现有的工作并没有针对短文本的情感和话题建模提出有效的模型。为了解决上述的问题,本文重点研究话题建模或者情感相关的话题建模中的三个重要的问题:融合知识库中的语义知识建模新闻文本的话题,融合词语之间的语义知识建模评论数据中的情感和话题以及融合用户和时间信息建模微博短文本的情感和话题。具体研究内容如下:(1)本文分析现有的话题建模方法在新闻文本中的不足,即单纯依靠语料中词语之间的高阶共现模式建模话题。当语料中的有些词语没有充分的共现模式,主题模型不能很好地挖掘它们的语义信息。为了克服这一问题,本文研究一种融合维基百科知识到新闻文本中的主题模型,也就是利用外界知识库中的概念和分类知识弥补文本中词语共现模式不足的问题。本文提出一种维基百科知识主题模型(WCM-LDA)。WCM-LDA模型同时建模文本中的词语和实体,并且引入了实体在知识库中对应的概念和分类知识,因此WCM-LDA模型可以缓解建模话题时词语共现模式不足的问题。另外,WCM-LDA模型输出每个话题的词语、概念和分类,可以更加直观地展示每个话题。(2)在评论数据中词语之间的先验语义关系对于情感相关的话题建模同样尤为重要,但是现有的情感主题模型只能通过共现模式挖掘词语之间的语义关系,有些词语在小规模的数据集中没有充分的共现模式同样会导致情感和话题建模的质量不佳。不同于前面的新闻文本中包含了大量实体,可以引入实体对应的知识。评论数据中更多的是评论对象的属性词或者评价词,建模评论文本的情感和话题时,更需要引入的知识是属性词或者评论词语之间的语义关系。因此,本文研究一种引入外
基于深度学习的文本情感分析技术研究
基于深度学习的文本情感分析技术研究 在Web2.0时代,信息技术飞速发展,人们越来越多地在网络平台上发表自己的观点和意见。随着这些评论数据量的爆炸式增长,如何提取利用其中的情感信息也成为人们的关注热点,文本情感分析技术随之兴起。情感分析工作就是对含有情感色彩的主观性文本进行分析,挖掘出其蕴含的情感倾向的过程,而文本的主客观分析是情感态度分析的基础。作为自然语言处理领域的一个重要分支,情感分析在理论方面有着较高的研究意义。随着词向量的提出,基于深度学习的自然语言处理技术快速发展。面对大量的文本数据,深度神经网络强大的学习表达能力得到了展现。本文对基于深度学习的文本情感分析技术进行研究,主要工作如下:第一,构建了基于多头自注意力机制的文本情感分析模型。研究了深度学习中的注意力机制,其中自注意力机制能够关注到文本内部词语之间的依赖关系。因此,在文本情感分析任务上,引入了多头自注意力机制,并通过结合非线性子层双向门控循 环单元增强模型的学习能力。实验结果表明,构建的模型在情感分析任务上的准确率得到了提升。第二,针对情感分析的子任务主客观分析,构建了基于线性门控卷积的网络模型。通过对不同的门控机制进行研究,在卷积神经网络的基础上引入了线性门控机制;并使用多个 不同尺寸的卷积核提取文本特征。实验结果表明,构建的模型在主客观分析任务上表现突出,性能优于其他模型。论文主要的创新点和贡献是:将多头自注意力机制引入到文本情感分析领域,并通过结合非 线性子层对模型进行了改进,提升了模型的准确率;在文本主客观分
析任务上,通过线性门控机制对卷积网络进行改进,并根据文本数据的特性构建了不同尺寸的卷积核,有效地提升了模型的性能。
文本情感分析研究现状
文本情感分析研究现状 机器之心专栏 作者：李明磊 作为NLP 领域重要的研究方向之一，情感分析在实际业务场景中 存在巨大的应用价值。在此文中，华为云NLP 算法专家李明磊为 我们介绍了情感分析的概念以及华为云在情感分析方面的实践和 进展。 基本概念 为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。 是什么：文本情感分析旨在分析出文本中针对某个对象的评价的正负面，比如「华为手机非常好」就是一个正面评价。情感分析主要有五个要素，（entity/实体，aspect/属性，opinion/观点，holder/观点持有者，time/时间），其中实体和属性合并称为评价对象(target)。情感分析的目标就是从非结构化的文本评论中抽取出这五个要素。
图1 情感分析五要素 举例如下图： 图2 情感分析五要素例子 上例中左侧为非结构化的评论文本，右侧为情感分析模型分析出的五个要素中的四个（不包括时间）。其中实体「华为手机」和属性「拍照」合并起来可以作为评价对象。评价对象又可细分为评价对象词抽取和评价对象类别识别。如实体可以是实体词和实体类别，实体词可以是「餐馆」、「饭店」、「路边摊」，而实体类别是「饭店」；属性可以是属性词和属性类别，如属性词可以是「水煮牛肉」、「三文鱼」等，都对应了属性类别「食物」。实体类别和属性类别相当于是对实体词和属性词的一层抽象和归类，是一对多的关系。词和类别分别对应了不同的
开题报告(文献综述)-在线评论分析系统的情感分析
开题报告（文献综述）-在线评论分析系统的情感分析本科毕业设计(论文)开题报告 论文题目在线评论分析系统的情感分析开题报告内容: 一、选题的背景及意义 近年来，在“大数据”(Big Data)时代的背景下，随着电子商务行业的蓬勃发展，网络购物平台、手机APP应用市场平台等不仅为用户提供了大量商品信息，同时还允许用户参与商品评论。它不仅为商家提供了一个信息的展示平台以发布新产品的规格数据，也为消费者提供了一个产品使用体验交流以及质量评价的平台。因此很多网络用户在购买或使用某类产品前，往往会选择先上网浏览一些该产品的相关信息，尤其是其他用户的使用体验，多方比较产品的性能，从而使自己的消费和选择更趋理性化。分析这些评论信息，蕴含着巨大的商业价值和社会价值，具有很大的现实意义。 然而，这些主观性评论文本每天以指数级的速度增长,仅靠人工方式难以进行 收集、处理和分析。因此采用计算机技术来自动地分析这些主观性文本表达的情感,成为目前数据挖掘(Data Mining)研究的一个热点,而这个热点的研究方向就是文本情感分析(Sentiment Analysis)。 文本情感分析，也称为意见挖掘(Opinion Mining)，是指通过分析和挖掘文本中的表达情感、观点和立场的主观性信息并判断其情感倾向。它涉及自然语言处理(Natural Language Processing)、计算机语言学(Computational Linguistics)、机器学习(Machine Learning)、信息检索(Information Retrieval)等众多领域，在计算机科学、管理学、政治学、经济学和社会学方向都有广泛的应用。进入21 世纪以后，情感分析这个领域变得活跃起来，吸引越来越多的学者投入其中。目前
文本情感分析综述
随着企业信息化与互联网的发展，信息以爆炸性速度飞速增长，其中包括了大量的非结构化与半结构化数据。非结构化与半结构化数据，主要是文本型数据，阐述5w问题，即who，when，where，what，Why。如何充分利用非结构化数据与半结构化数据，分析其包含的潜在信息，拥有支持决策，成为了众多企业与研究者关注的重点。尤其，针对互联网(如博客和论坛)上大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性，如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。基于此，潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验，这类评论信息迅速膨胀，仅靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，因此迫切需要计算机帮助用户快速获取和整理这些相关评价信息。因此，如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。情感分析(sentiment analysis)技术也就应运而生(本文中提及的情感分析，都是指文本情感分析)。 文本情感分析(sentiment analysis)，又称为意见挖掘，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。其中，主观情感可以是他们的判断或者评价，他们的情绪状态，或者有意传递的情感信息。因此，情感分析的一个主要任务就是情感倾向性的判断，Pang等人在文献1中将情感倾向分为正面、负面和中性，即褒义、贬义和客观评价。研究初期，大量研究者都致力于针对词语和句子的倾向性判断研究，但随着互联网上大量主观性文本的出现，研究者们逐渐从简单的情感词语的分析研究过渡到更为复杂的情感句研究以及情感篇章的研究。文本情感分析主要可以归纳为3项层层递进的研究任务，即情感信息的抽取、情感信息的分类以及情感信息的检索与归纳[2]。情感信息抽取就是将无结构的情感文本转化为计算机容易识别和处理的结构化文本。情感信息分类则是利用情感信息抽取的结果将情感文本单元分为若干类别，供用户查看，如分为褒、贬、客观或者其他更细致的情感类别。情感信息检索和归纳可以看作是与用户直接交互的接口，强调检索和归纳的两项应用。 情感分析是一个新兴的研究课题，具有很大的研究价值和应用价值，正受到国内外众多研究者的青睐。目前实现情感分析的技术主要包括基于机器学习法和基于语义方法两类。本文主要针对这两大方法的研究进展进行比较分析，接着介绍国内外现有的资源建设情况，最后介绍情感分析的几个重要应用和展望它的发展趋势。 1 基于统计机器学习法 随着大规模语料库的建设和各种语言知识库的出现，基于语料库的统计机器学习方法进入自然语言处理的视野。多种机器学习方法应用到自然语言处理中并取得了良好的效果，促进了自然语言处理技术的发展。机器学习的本质是基于数据的学习（Learning from Data）。利用机器学习算法对统计语言模型进行训练，最后用训练好的分类器对新文本情感进行识别。2002年，Pang 等人就在文献[1]中提出用机器学习的方法进行情感倾向的挖掘工作，他们以互联网上的电影评论文本作为语料，采用了不同的特征选择方法，应用朴素贝叶斯（Naive Bayes）、最大熵(Maximum Entropy)、向量机(SVM)对电影评论分别进行分类，实验表明SVM 的分类性能最好，准确率达到87.5%。该研究引起学术界的关注，之后用于倾向性判断的机器学习算法的改进被陆续提出，基本的算法有：支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、K-近邻(KNN)、简单线性分类器(SLC)和最大熵(ME)等。他们在另一项工作中，将文本极性分类问题转换成求取句子连接图的最小分割问题，实现了一个基于minimum-cut的分类器。[7]。Whitelaw等人[11]关注研究带形容词的词组及其修饰语(如“extremely boring”或“not really verygood”)，他们提取带形容词的词组作为特征，基于这些特征，用向量空间模型表示文
情感类文章范文+分析一篇
日积月累 秋风过，院中，落叶，一片片，一层层，像我的思念，厚厚叠叠。 ——题记 曾几何时，你还在身边。 音乐考级前，我战栗地保持着微笑。第一次面对考级地我，紧紧地站在大厅的墙角，看着人们进进出出，有生以来第一次感到恐惧。想要退缩。你轻轻地走到我身边，看到你的身影我立刻扑过去。你摇晃的站直身子，轻轻地拥你苍老的充满皱纹的手拉着我稚嫩的小手，安慰我。你慈祥的告诉我“考级就像爬山，路很崎岖，很艰难，但风景很美。要勇敢的向前冲，做到最好。即使无法达到终点，风景一样秀丽。”天真的我并不明白，但我记住了要勇敢。 曾几何时，你还在身边。 初中刚开始，分班考试失利，沮丧的回到家，你从厨房小跑出来，险些摔倒。你关切地询问考试情况，看着你眼中的期盼，我哭了。你似乎明白了，依旧是那双手握着我的手，你告诉我：“失败没有什么，还有下次，要坚强就有希望。”你微笑的鼓励。我不相信还有下次，但我记住要坚强。 曾几何时，你还在身边。 和父母吵架，我摔门而出。跑到你家，冲进你怀里。我泪如雨下。你用枯枝样的手擦干我的泪。第一次这么认真的看你，你又老了。但还是那么爱我。你打电话向父母询问情况，明白了大概。你从书柜顶拿出我小时候的照片，上面有我父母的微笑，我的微笑，你告诉我：“他们爱我，像你一样爱我。学着去爱他们，就会发现其实生活很美好。”似乎随着我的长大，你的话越来越少，我无法承认生活会美好，但我记住了要学会去爱。 曾几何时，你还在身边。 我总喜欢玩你花白的头发，喜欢在你喝茶时缠你。叫你“奶奶”但现在，无论何时，你已不在我的身边，只剩下记忆中，苍老虚幻的背影，你对我日积月累的爱，换成了如今我对离去的你的一层深深的思念。 风过，吹来一丝不属于这个季节的味道，凉凉的，原来风也在想念你，伴着风渐渐的飞远，飞到你的身边。
文本情感分析：让机器读懂人类情感
文本情感分析：让机器读懂人类情感 1 引言 在大数据和人工智能的时代，机器能否拥有情感成为人们热议的话题。真正的人工智能系统不仅具有像人类的思考和推理能力，也需要也要能够感知和表达情感。MIT 的Minsky （人工智能之父）早在1985年在“The Society of Mind”中指出“问题不在于智能机器能否拥有任何情感，而在于机器实现智能时怎么能够没有情感？”。赋予机器情感分析能力引起了社会的广泛关注，研究领域也开展了很多相关的研究工作。科幻电影《她》中人工智能系统和主人公谈恋爱的故事，激发了人们对机器具有人类情感的无限想象。那么，机器是怎样理解人类情感呢？通常来讲，机器理解人类情感是一个多模态的感知过程，通过表情、行为、语言来理解情感。语言通常以文本的形式存在，本文主要是从文本的角度讨论情感分析的研究。 2 文本情感分析定义 文本情感分析（[1]，[2]）是自然语言处理研究的一个热点，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照Liu[2]对情感的定义，情感表达由四个元素构成，分别是[Holder，Target，Polarity，Time]，其中文本发表的时间通常可以使用简单的规则获取，因此情感分析的目标通常是从无结构的文本中自动分析出Holder（观点持有人）、Target（评价对象）、Polarity（极性）三元素。Holder是观点的发出者；Target是该观点评价的对象（如实体或实体的属性，或者话题）；Polarity是所表达的情感类别，由于任务不同，情感类别体系会不同，通常包括褒贬、褒贬中、喜怒哀乐悲恐惊、情感打分（如1-5分）等分类体系。文本中的情感又分为显式情感及隐式情感，显式情感是指包含明显的情感词语（例如高兴、漂亮）情感文本，隐式情感是指不包含情感词语的情感文本，例如“这个桌子上面一层灰”。由于隐式情感分析难度比较大，比较依赖于背景知识及常识知识，目前许多工作集中在显示情感分析研究。 目前的情感分析研究可归纳为：情感资源构建、情感元素抽取、情感分类及情感分析应用系统，具体见图1。 图1 情感分析研究框架 3 情感分析研究任务 情感分析任务和其他自然语言处理任务一样，首先需要资源的支持，在此基础上，开展情感分析元素抽取以及文本情感分类工作，下面我们将进行简要介绍。
探究人工智能在文本情感分析中的具体应用
ACADEMIC RESEARCH 学术研究 一、CNN框架及其改进型算法 人工智能体系的构建形式多种多样，一般依赖于具有学习与优化功能的算法来予以实现。在现有的研究体系下，Socher等人发现通过一种可以自动编码的方式能够对于文本的感情色彩进行有效的分类。本文也正是从这一理论起点开始采用CNN框架对具有该类功能目标的遗传算法进行必要改进。 CNN框架的全称是卷积神经网络模型，此种网络模型除了具有遗传算法体系下可以在学习过程中不断演进的基本功能之外，还支持对内部数据的向量运算，故而符合通过人工智能对文本情感内涵进行分析的基本框架。在应用的过程中，主要利用其内部的向量计算对文本中涉及到感情的词汇进行定向的分类。通过给予不同词汇组合以及词汇频次的认定来形成有效的分层分类的结果输出[1]。从而完成对文本情感的一种识别与区分。值得注意的是传统的CNN框架算法只能够对文本中所表现出的不同情感类型来进行区分，而无法对其中所蕴含的情感类别进行定义。这在人工智能情感识别体系中较为常见。依托于自然语言处理体系中的SVM算法的启示，此部分内容可以交由后续的人工智能训练来完成，或者可以在算法体系中予以完善及改进，本文则选择了后者。 在具体的算法改进中主要需要完成一个目标，即对分类后的文本中的感情色彩进行区分。基于这一目标在算法改进中在卷积层后引入了较为庞大的池化层。该层级的主要原理与功能是通过控制采样的规模在CNN的向量体系中引入定向的分类方向，即赋予不同向量的方向上的集合，使其针对不同情感进行明确的定义，并形成固定的分类方向。 二、人工智能模型训练及文本感情分析 在大数据模型及其算法设计改进的基础上，需要对其进行不断的训练来进一步提高其识别的效能。在训练的目的上主要分为两点：一是通过训练不断完善向量层的指向体系；二是在训练的过程中完成其向量的深度（长度）指标。 简而言之，一方面通过定向的情感词汇与文本的输入，可以在基本的分类模式下形成有效地向量方向整合。这一目的主要可以实现人工系统模型在训练过程中更为精准的提供多种情感表达结果，而非简单的“高兴”“悲伤”等有限方向。另一方面则是对情感的深度进行训练。不同词汇表达的情感深度也不同。如“我今天十分高兴”和“我兴奋的很长时间都无法入睡”这两段文本所表达的情感内涵十分相近，但是在表达程度上显然后者要明显高于前者。针对这一目的，在不同的文本情感识别训练中有意识的引入不同层级情感表达方式对人工智能在情感识别深度（向量长度）上进行训练。值得注意的是，人工智能系统的向量长度本质上是该方向下的指标设定。同样以上文的两个文本案例为例，如果前者所表达的“高兴”程度的权重参数为“1”，则后者的表达程度的权重参数可能为“3”。 值得一提的是，在实际的人工智能训练体系中通过引入了图形化模式的多人协同训练方式进行综合训练，从而达到了提升训练广度、合规度以及训练效能的根本目的。具体而言，引发可视化的操作界面，通过二级选项的方式形成人机的互动。操作人员可以通过一级选项确定文本中的情感类型，此后通过二级选项确定情感表达的深度[2]。可视化系统将数据整合到后台数据库供人工系统进行学习。通过此种方式，在一周时间内该系统完成了超过一万次的学习与迭代，基本满足了人工智能的前期学习需求。 在学习与训练的基础上，开展了对实际的文本进行了识别工作。选取的识别文本为《红楼梦》（白话本）节选，选取的识别有效性的判断指标分别为识别率与准确度两种。其中识别率能够对其是否进行有效识别进行评估；准确度则通过人工对比的方式对其识别的有效性进行判断。值得注意的是，实际的识别也是对人工智能锻炼的过程之一。从结果来看，本算法框架对于文本情感识别分析的识别率为72.3%，准确率为69.9%，在同类产品中属于中上游水平。 三、结语 本文采用向量参数优化的方式对CNN算法框架进行了优化与改进，并形成了有效的人工智能算法体系。在经过一万次初始学习的基础上对具体文本进行了情感识别，识别率为72.3%，准确率为69.9%，在经过后续不断学习后，将具有一定的实践应用价值。H 参考文献 [1]张军,王素格.基于逐步优化分类模型的跨领域文本情感分类[J].计算机科学,2016,43(07):234-239. [2]曹素妨.刘挺:“文本情感分析”将成为攻克机器人“情商”难题的重要选项[J].中国传媒科技,2018(12):30-31. （作者单位：赣西科技职业学院） 探究人工智能在文本情感分析中的具体应用 卢水英 ◆ 摘要：目前，人工智能在越来越多的领域内发挥着作用。而情感问题则是限制人工智能发展的瓶颈 之一。论文以人工智能为研究对象，探究其在文本情感分析中的具体应用，希望能够为下一步人工智能 发展与应用提供必要帮助。 关键词：人工智能；文本；情感；分析 信息系统工程 │ 2019.8.20145
中文文本情感分析 需求及设计报告
需求规约 项目介绍 项目背景 文本情感分析又称意见挖掘，是对包含用户观点、喜好、情感等主观性文本进行挖掘、分析 及判别它是一个多学科交叉的研究领域，涉及概率论、数据统计分析、计算机语言学、自然语言 处理、机器学习、信息检索、本体学 ( Ontology) 等多个学科及其相关技术。鉴于其在用户 意见挖掘、垃圾邮件过滤及舆情分析等多个领域具有重要的应用价值，文本情感分析正受到国内外众多研究机构和学者的重视。 情感分析可归纳为情感信息抽取、情感信息分类及情感信息的检索与归纳三项层层递进的研究任务。本文研究的重点是情感信息分类，旨在将文本情感分为褒义、贬义两类或者更细致的情感类别。按照分析文本的粒度不同，情感信息分类可分为词语级、短语级、句子级、篇章级等几个研究层次。 目前，情感分类大致涌现出两种研究思路: 基于情感知识和基于特征。 前者主要是基于已有的情感词典或情感知识库对文本中带有情感或极性的词( 或词语单元) 进行加 权求和，而后者主要是对文本提取具有类别表征意义的特征，再基于这些特征使用机器学习算法进行分类。 项目目标 使用机器学习和情感词典这两种方法分别对中文新闻类文本进行情感极性分析 输入一段新闻文本能够得到文本的情感极性 目标人群 需要对已有中文文本数据进行情感分析的企业及用户 APP中需要集成中文文本情感分析功能的开发人员
从事中文文本情感分析与挖掘的研究人员 项目边界 本项目是一个向有中文文本情感分析需求的人员提供接口服务，并尽可能提高服务质量的APP。 用户可以通过浏览我们的网站来体验我们的中文文本情感分析服务，并且可以参与到我们的用户体验改善计划中：通过向系统机器学习方法接口传递一个已知情感极性的文本及其情感极性来不断训练我们的模型,同时也可以查看系统返回的分析结果向我们后台反馈错误, 错误样例被相应数据库所记录。 这样，我们可以不断修复导致用户反馈的错误的bug，以及使用日益完善的模型来不断提高我们向用户提供的服质量。此外，需要在项目中使用中文文本情感分析功能的开发人员可以向我们申请服务接口来进一步使用我们所提供的服务。 what we can do 机器学习方法的接口，接受一个中文文本，可得到一个正向情感极性的概率和负向情感 的概率。 基于情感词典的方法的接口，输入一段中文文本，可得到文本的情感极性分值。 可对篇章级、段落级、句子级的中文文本进行情感极性判断。 基于情感词典的方法的接口，可以使用不同的情感词典对中文文本进行情感分析。 基于机器学习的方法的接口，可以导入一个训练好的模型来对中文文本进行情感分析。 提供了训练模型和测试准确率的接口，方便开发者及用户测试我们算法，并汇报错误。 提供了一个数据库用来记录常见的分析用语，以及分析错误的语句，便于开发者完善情感 分析算法以及修复程序中的bug。 what we cannot do 无法识别除中文以外的其他语言的文本 无法识别中文文本中的描述对象，无法得出所描述对象的情感极性值 暂时无法对中文文本中蕴含的情感进行分类（喜怒哀乐等） 项目需求分析 系统KAOS图