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巧抓契机 深入文本情感内核

巧抓契机 深入文本情感内核
巧抓契机 深入文本情感内核

巧抓契机深入文本情感内核

教学《小石潭记》,按照教学流程,学生在移步换景、特写镜头和形象比喻中感受到了小石潭及其周围幽静、优美的自然原始风貌,尔后学生体会寓情于景的写法,由“心乐之”到“悄怆幽邃”,一乐一忧。我给学生讲明,柳宗元当时参与改革失败被贬,因而凄苦是他感情的主调。学生进一步体验到了作者寄情山水正是为了摆脱这种抑郁的心情,尽管有快乐,但一经凄清环境触发,忧伤、悲凉之情便会自然流露。情景交融的写法便水到渠成地引出,再加以拓展,似乎大功告成,可以“收兵”了。

这时有个学生发问:“老师,我们在何其芳的《秋天》里曾学到‘泉水因枯涸见石更清洌了’,而本文是‘水尤清冽’。我查了《古代汉语字典》和《现代汉语规范词典》,里面的解释“洌”“冽”两字大致相同:‘冽’本意寒气,形容极其寒冷;‘洌’本意水清澈,引申酒清亮。我们的课文写水,同样是水,为什么作者用‘冽’不用‘洌’呢?”

有学生马上回答:《秋天》里主要是突出的水清,本文突出水凉。”很多学生赞同,这解释似乎还满意。

“那为什么一定要用‘冽’,能不能换一下?”有学生在小声说。

学生们为之一愣,我有些猝不及防。在做学生时,我没注意到这点。在教学时我也未曾留心这细小之处,学生默写时也只是习惯认同课本,未作深入思考。

我引导学生回到课文注解,“水尤清冽”解释为“水格外清凉”。为什么不是水格外清澈?可否换为“清洌”?学生在思索,我脑海中突然跳出“情景交融”一词,有了!

我于是引导学生,开头是单纯写景,表现其幽静、优美吗?有深层的情感蕴含在里面吗?

很快学生发言了。

生1:我认为,若换成“清洌”,则是单纯写水的清澈,即写自然景观。课文用“清冽”有作者用字的独特之处,他把个体的情感投射到自然景物身上,让自然景物也显现出个人的情感方向,被贬了,心此时也凉了。所以说课文用“清冽”好!

生2:王国维说:一切景语皆情语。“清冽”不正是作者贬居生活孤单凄凉心情的表现吗?表面上是水凉,实质上是与作者遭遇不幸时忧伤、悲凉心境暗合的。

生3:“清冽”看起来写水凉,实际是作者被贬后心里的凉,那么文章“心乐之”中“乐”又是怎么回事呢?

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/5112154083.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)

情感类作文指导

一关于情感类作文 情感类作文,一般以亲情、友情、师生情、家乡爱国情为重点,突出对情感的感受和追求,已经成为了考试的一个热点。 二情感类中考作文题目 呵护不能没有你 我懂得了----- 心中的阳光 为----许愿 有多少爱能够从头再来 我终于明白了你的良苦用心想起你时很幸福沉默的爱 你是我最好的朋友给母亲的情书 三模拟作文及写作指导 模拟一 【文题展现】 我想唱首歌 要求:(1)写一篇600字左右的文章。(2)文中不能出现与考生本人有关的校名和姓名,若不可避免,可用代号表示,如A中学、B老师、小C。 【写作指导】 (一)显明要素分析 1、“我” 题目中的“我”字,是第一个显明要素。这清晰地规定了这篇文章的叙述主体和叙述线索:以第一人称的叙述主体的视角的变化和心理的变化来构思全篇。同时,“我”也成为了这篇文章的一个非常重要的关注对象,深刻剖析“我”的心理变化也是这个要素所指向的写法。 2、“想” 从语法上来看,“想”是一个表示心理活动的动词,是指动词主体产生了一种意愿和念头。以此来看,“想”不是“做”。所“想”之事不是现实中正在进行的事情,是未实现而可能实现的一种行为。部分考生考试时忽略了这一点,写成了“我正在唱歌”,这是审题粗糙导致的偏题行为。更为重要的是,这个“想”字,既然是一个表示心理活动的动词,考生在构思的时候也应该着眼于叙述主体即“我”的心理描写,写出“我”个人成长中的一段心路历程。 3、“唱歌” “唱”的基本含义是口中发出乐音,或者是依照乐律发出声音。“唱”的引申意义可以是宣传、歌唱、颂扬。如果考生在写作前能够稍作分析,那么,他既可以选择“唱”的基本含义来写自己具体想唱的歌曲,也可以根据“唱“的引申意义来写对某些优秀人物的品质和某些美好事件渗透的精神进行宣传和颂扬。 “歌”的含义也有多个方面。首先,最基本的还是其本义“歌曲”。考生当然可以从这个角度来写。其次,“歌”字从不同的角度来看也有不同的含义。例如,在古代,“歌诗”两字常常连用。由此,精美的诗歌、散文或其他篇章也可称作是“歌”。考生不妨从这些角度来考虑,写作触角似乎可更广泛些。 4、“首” 很多人以为,“首”字此处是个量词,似乎不必考虑。我倒觉得这也是一个很好的析题切入口。从“我想唱首歌”整个题目来看,此处之“首”可以理解为两个层

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

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/5112154083.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/5112154083.html,/people/pabo/movie-review-data/)以及Theresa Wilson等建立的MPQA(https://www.sodocs.net/doc/5112154083.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

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/5112154083.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;

源于生活,情感真挚——记叙文文写作

源于生活,情感真挚 ——写出你的真情实感 【学习目标】 ⒈学会取材于生活的真实,写出自己的真情实感。 ⒉加强自我表达能力和对美的情感体验,学会用真挚的情感和独立的思考写出打动人的文章。 ⒊掌握抒发情感的一般技巧。 【名作导引】 一个异乡别居的“我”,一个让“我”揪心不已的背影,一份重拾亲情的愧疚与挚爱。——《背影》 一个遭遇青春挫折叛逆、变形的“我”,一个遍布母亲寻找儿子的脚印的地坛,一份长大后懂你的忏悔与感悟。——《我与地坛》 一个久试不第落寞的“我”,一间伴“我”成长、记录悲欢的小屋,一份对逝去亲人的追忆与人生沧桑的感叹。——《项脊轩志》 “诗缘情。”——陆机《文赋》 “文以情生,未有无情而有文者。”——袁枚《随园诗话补遗》 “感人心者,莫先乎情” ------白居易 【写作指导】 一、导入新课: 文因情感而发,情感是文章的血液,是文章的生命,情与文的关系极为密切,无论哪种文体,都离不开一个“情”字。“情动于衷而形于言”,只要情感的闸门一打开,自然情到笔至,妙笔生花。 二、例文引路: 米粒、谷粒、血汗 这是他第一次到女同学家吃饭,走进她家的大门,他才知道什么叫奢华,这是怎样的一个家呀:乳白色的天花板,古铜色的墙壁,青蓝色的地毯……"喷喷,北京故宫也不过如此吧!"他在心里暗自赞叹。 上饭时,热情的主人给他盛来了满满一碗雪白的米饭,颗颗雪白的米粒散发着诱人的香气直往他的鼻孔里钻,他咽咽口水告诫自己:"千万别吃得太快,要文雅一点。"他几乎是数着米粒进口的。吃到还剩浅底的时候,他犯难了:“是吃得一粒不剩,还是故意留点底儿?”父亲送他上车时的叮嘱又在耳边回响了: "娃儿,城里人一辈子也没碰过泥土,他们不知道种田的辛苦,不知道米粒的珍贵,你以后吃饭要故意留点底儿,别让人家把咱看扁了,以后吃完之后千万别再舔碗了。"其实,他早就养成舔碗的习惯了,每次吃饭时,父亲总要看着他把米粒吃得干干净净才让他离开。可现在究竟是吃得干干净净还是留点底儿呢?他偷偷抬眼想从主人的碗里得到一点启示,却发现主人早已吃完,正坐在对面的沙发上看着他,碗筷也不知什么时候撤走了。他现在感到自己仿佛是一个正在舞台上表演吃饭的小丑。以

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。

中考作文情感类七篇

中考作文情感类七篇 春天对花朵的爱,凝聚在那一阵阵花信风中;夏天对鸣蝉的爱,凝聚在那一滴滴露水中;秋天对大地的爱,凝聚在那一片片落叶中;冬天对稻田的爱,凝聚在那一个个雪花中。 我们对姥姥的爱,就凝聚在那一粒粒盐晶中,凝聚在这善意的谎言里。 那天,我与妈妈去探望姥姥。姥姥听说后十分高兴,摆了一桌子的菜。我们刚进家门,姥姥就招呼着我们:“来了,上桌吧,不用帮忙。”她自己则迈着小碎步,摇摇晃晃地移到了厨房中,吃力地伸出她那枯树枝一样的手,握紧了银白色的盐罐,又蹒跚地摇回了餐桌。原来她是要给这凉拌海带丝放盐。不锈钢盐罐反射出惨白的灯光,映射出姥姥苍老的脸。 姥姥走向了海带,眯起她本来就很细小的眼睛,重重地挖了一勺盐,又嫌不够,又重新挖了一勺更多的盐,直接洒在了那盘不多的海带上!我在一旁看得“触目惊心”:天哪,绝不会有人敢去吃这个的。姥姥说:“好了好了,你们吃吧。”墨绿色的海带上盐粒星罗棋布,晶莹得像钻石一般。 这时,妈妈居然夹了一筷子的海带,和馒头一起放入口中!果然,妈妈的表情是那种极力掩饰的痛苦。姥姥察觉到妈妈的异样,问道:“怎么样,咸吗?”“不,刚刚好,不咸也不淡。”姥姥又转向了我:“尝尝看,咸吗?”

在灯光下,我又看到了姥姥那饱经沧桑的脸。她脸上满是皱纹,头发早已变得全白,而她不大的眼睛中射出的目光中包含着慈祥与期待。我夹了一筷子的“钻石”放入口中,说:“不咸的,姥姥啊,您的手艺真的是越来越好了。”姥姥笑了,她脸上每一道皱纹都在笑,这是我看到她最舒心的笑容。 春天在哪里?她就凝聚在花朵里。幸福在那里?幸福就凝聚在那小小的盐粒中,那未融化的盐晶中凝聚着我们对姥姥浓得化不开的爱。 当我们做完最后一道作业题,班主任突然宣布:“明天周末,放假!”全班顿时欢呼雀跃,“耶”声一片。我猛然记起自从进入初中以后,就整天沉浸在紧张的学习中,很少有过属于自己的周末了。 我决定利用这个周末放假时间,回乡下一趟,去看看久别的奶奶。 到了奶奶的老宅院,轻轻推开那道柴门。奶奶正在烧火做饭,听到声音的她“哦”了一声,一见是我,显出意外的喜悦,满是皱纹的脸上露出了笑容。奶奶穿着粗布衣裤,显得又矮又瘦,走起路来一颠一颠的,仿佛一阵风就会把她吹倒。奶奶依旧这般质朴,只是人苍老了许多。 到老奶奶家只是心血来潮,忽然发现我已经几年没有见她了。两家离得并不太远,我和爸妈住在县城,奶奶住在乡

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

文本情感分析

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.sodocs.net/doc/5112154083.html, Journal of Software, V ol.21, No.8, August 2010, pp.1834?1848 https://www.sodocs.net/doc/5112154083.html, doi: 10.3724/SP.J.1001.2010.03832 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? by Institute of Software,the Chinese Academy of Sciences. All rights reserved. 文本情感分析 ? 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) Sentiment Analysis ZHAO Yan-Yan + , QIN Bing, LIU Ting (Center for Information Retrieval, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: E-mail: yyzhao@https://www.sodocs.net/doc/5112154083.html, Zhao YY, Qin B, Liu T. Sentiment analysis. Journal of Software, 2010,21(8):1834?1848.https://www.sodocs.net/doc/5112154083.html,/ 1000-9825/3832.htm Abstract: This paper surveys the state of the art of 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. Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization; evaluation; corpus 摘要: 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 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

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

情感体验类作文

情感体验类作文 各位读友大家好!你有你的木棉,我有我的文章,为了你的木棉,应读我的文章!若为比翼双飞鸟,定是人间有情人!若读此篇优秀文,必成天上比翼鸟! 只要我们心中有爱,我们就会发现——人间处处有真情。真情的含义很深,它包含无数的爱,只要有爱,就有真情。在我心里就埋藏着这样一件事,是我亲眼见到的,那爱是那么的深,那么的无微不至……那是一个寒冬的深夜,时钟已敲过十二下,可对我这夜猫子来说,这正是我活动的时候。从屋里哪出一个洗得发亮的苹果,披上一件厚得不能再厚的棉衣。我站在阳台欣赏着这寒冬的深夜,天上没有星星,很黑,只有月亮孤零零的,它发出微弱的光,正在这时,一阵小孩“哇哇”大哭的声音传到了我的耳边。我随声望去,只见对楼的四楼里的灯打开了,不是很亮,有些微微暗黄,但还看得清里面的人在干吗。我打趣地向那望去,原来是她家的小孩哭了,只

好起床看看。那小孩看起来才一岁左右,很小,她的样子看不清楚,毕竟离得还是瞒远的嘛!只见她母亲披着一见不算太厚的小棉衣,好象有些发抖。呵,的确啊,她穿得那么薄。她急急忙忙的帮孩子换尿布,这下,那可爱的小孩子总算安静了。可她妈妈还是不肯睡下。她发抖着,这可以从她唱的摇篮曲中听出,虽然隐隐约约,但还是可以听出,因为夜实在是太安静了,我觉得好奇怪,为什么她妈妈帮她换完尿布,她也安静的睡着了,可她妈妈还是把她搂在怀里,不看睡下呢?突然,我隐隐约约的看见从那母亲的眼里流下一颗晶莹透明的东西,我知道,那是滚滚泪水,她为什么要哭?我有点莫名其妙。第二天,我才知道,原来那孩子刚生下来就有病,是个不健康的孩子。我的记忆中,只要生出来的孩子有病,大多数母亲都会把孩子丢弃,再生一个。而这位母亲她没有,她没有丢弃她的孩子,即使她家不算很富裕。她是一个好母亲,母爱是伟大的,

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

2020年东营市中考作文专题复习资料——情感体验类作文

2020年东营市中考作文专题复习资料——情感体验类作文 注重对美好情感的体验与追求,一直是近年中考命题最为重要的方向。“要写出真情实感”“表达你的真情实感”之类的表述,更是出现在多地的写作要求中。对于同学们来说,这类作文写得最多的应该是亲情、友情、师生情这三个题材,它们涉及的常写主题以理解、奉献与爱、收获为主。怎样才能写好这类作文呢?接下来,就让我们明确这类作文的特点和写作技巧。 写作指导 1.材料求独特 真实的材料是写好情感类作文的基础。对学生来说,真情的抒发首先应该建立在叙述自己最熟悉、最了解的亲人、朋友、老师身上。当然,让我们印象深刻或感动的事也许很多,这就要求我们学会独辟蹊径,从众多的材料中把独特的内容写进自己的文章。如写《家中的故事》,有些同学往往囿于生病、做饭、洗衣这一类事情上,思路局限,步入俗套。倘若我们从独特的感受方面为切入点的话,就会写出新意。同样,一位同学以《家庭“一把手”之争》为题,写的是妈妈不服爸爸这位家庭“一把手”的地位,决定一显身手,争当家庭“一把手”的故事。这样写,既具有浓浓的生活气息,又有一种忍俊不禁的幽默情绪。 2.角度求小巧 我们都知道,摄像时角度选得越大,照片中的人和景物就越不清晰;选取的角度越小,则越可以把人物的性情或景物的特征在细微之处淋漓尽致地展现出来。我们所说的“于细微处见真情”就是这个道理。角度为何还要“巧”呢?因为一个题材可供立意的角度有很多,但并不一定每一个角度都能写好文章,只有选取最能拨动读者心弦的角度才能让人心头一亮,看到事物精彩、引人的一面。如一位同学在《一碗面条》一文中讲述的是妈妈生病时照样给我准备一碗面条的故事,作者透过一碗热气腾腾的面条写出了一份感人的母爱。《一根红头绳》讲述的则是自己在家庭贫困时,老师在“我”生日那天送“我”一根红头绳作为礼物的故事。作者通过小小的红头绳写出了一份让人感动的师生之情。这些考场作文选取的事件有一个共同的特点,那就是角度小巧,于细微之处写出了真情。 3.情节求曲折 中考作文一般只要求写五六百字,在情节上稍加用心,掌握一些“尺水兴波”的技巧,就会有与众不同的效果。如一位同学在《那一刻我好幸福》一文中写的是在中考前一天晚上,渴望在医院上晚班的妈妈能陪一陪自己的故事。文章中说:“在这种关键时刻我竟然无法得到父母的特殊关照,谁会想到一个所谓的幸福之家还有着如此的不幸?”当考生无奈之时妈妈回来了,而且回来了三次。第一次回家取钥匙时作者的“心凉了半截”,第二次回家是由于天雨回家取伞,当作者彻底失望时,不料粗心的妈妈第三次出现在自己面前。一件小事写得波澜曲折,真实感人,鲜明地反映出了自己由怨到恨到爱的过程。这样富有创新意识的文章在中考作文中很受阅卷老师的青睐。

情感体验类作文

【写作点拨】 每年全国各地的中考语文作文可谓异彩纷呈,但很多内容都与学生的情感生活相关。中考考查原则“我手写我心”,要求学生书写独特的情感体验的考题已然成为中考语文作文的一大热点,亲情、友情、师生情等情感体验必然还会出现。另外,相逢、别离、反哺、幸福、温暖、感恩、爱的传递等也是常考主题。 1、就景来说。其动情点可以是形态,也可以是色彩;可以是声音,亦可以是味道。不能单纯写自然景观,还要融入风土人情、历史文化,将山水与人文合一,写出触动心灵的美点、亮点与感动点。一要形成画面,二要写出层次,三要表现出变化,四要写出感受。 2、就人来说。其动情点可以是人的外貌,也可以是人的行为;可以是人的语言,也可以是人的心理。要写触动心灵的人,不能仅满足于一些外在的、浅显的东西,要深入人物内心深处。可写父爱的深沉,可写母爱的温婉;可写爷爷的叮嘱,可写奶奶的唠叨;可写老师的智慧幽默,可写同学的友善纯真等。可单纯地、深入地写一动情点,也可全面细致地写人物的美。聚焦细致视点。文章中有“我”在,感情才会如汩汩清流,因此,要从自己熟悉的人,从自己切身体验的生活中去寻找曾经打动过自己的东西。 3、就事来说。其动情点可以是让我们感动的事,可以是让我们欢快的事,可以是让我们愤怒的事,还可以是让我们深受启迪的事。写事,要注意写出其影响与意义,或是激起了我们久违的情感,或是引发了我们对人生的思索,或是明白社会问题及解决方法。精选鲜活素材,选材时应多写自己亲历的事情,敞开心扉,真诚歌唱自己的心曲,自然倾诉自己的心情。 总之,无论是景物,还是人事,要动情化,就必须把自己融入景物、人事中,写出自己情感的独特感悟与思考。 【名言积累】 1.全世界的母亲多么相像!她们的心始终一样。每一个母亲都有一颗极纯真的赤子之心。——苏美国诗人惠特曼 2.父爱是沉默的,如果你感觉到了那就不是父爱了!——冰心 3.家是世界上唯一隐藏人类缺点与失败的地方,它同时隐藏着甜蜜的爱。 ——英国剧作家萧伯纳 4.人家帮我,永志不忘;我帮人家,莫记心上。——印数学家华罗庚 5.对于大多数人来说,他们认定自己有多幸福,就有多幸福。——美国总统林肯 6.生活最大的幸福是坚信有人爱我们。——法国作家雨果 7.人的嘴唇所能发出的最甜美的字眼,就是母亲,最美好的呼唤,就是妈妈。 ——美国作家纪伯伦 8.世界上有一种最动听的声音,那便是母亲的呼唤。——意大利作家但丁 9.友谊像清晨的雾一样纯洁,奉承并不能得到友谊,友谊只能用忠实去巩固它。 ——德国思想家马克思

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