基于SVM的中文微博观点倾向性识别 被引量：21

1

作者 丁晟春 吴靓婵媛 李红梅 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2016年第12期1235-1243,共9页

通过识别海量中文微博文本观点句的情感倾向,能挖掘用户对某事件或产品持有的个人立场。为了找到更适合观点句倾向性识别的特征与模型,本文在分析微博观点句特征基础上,使用句式特征、句内特征以及隐性特征三类特征,借助于SVM模型对微... 通过识别海量中文微博文本观点句的情感倾向,能挖掘用户对某事件或产品持有的个人立场。为了找到更适合观点句倾向性识别的特征与模型,本文在分析微博观点句特征基础上,使用句式特征、句内特征以及隐性特征三类特征,借助于SVM模型对微博进行主客观识别;然后以主观句作为语料,从情感特征、词性特征、句式特征与句间特征四个角度来表示微博,最后利用SVM模型进行观点句的褒义、贬义、褒义贬义混合的情感倾向性分析。该方法在COAE2015 Task2"微博观点句识别"评测结果中取得较好的效果,微平均评估上,准确率达到了74.01%,召回率达到了71.61%,F值为72.79%,综合排名第二,测评结果验证了本文提出的方法有效且具有可行性。 展开更多

关键词 主客观分类 情感倾向性分析 支持向量机 特征选择

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中文微博情感分析中主客观句分类方法 被引量：12

2

作者 杨武 宋静静 唐继强 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2013年第1期51-56,共6页

采用朴素贝叶斯分类器对微博语句的主客观分类问题进行研究。首先分析微博文本和其他文本的主要区别,并针对微博文本的表述特点提取一些主客观线索特征,然后对2-POS模式的最佳选取方式进行研究,最后以特征词和主客观线索做语义特征,2-PO... 采用朴素贝叶斯分类器对微博语句的主客观分类问题进行研究。首先分析微博文本和其他文本的主要区别,并针对微博文本的表述特点提取一些主客观线索特征,然后对2-POS模式的最佳选取方式进行研究,最后以特征词和主客观线索做语义特征,2-POS模式做语法特征,采用朴素贝叶斯分类器分别研究它们对分类结果的影响。实验结果表明,同时考虑语义特征和语法结构特征的分类效果比仅考虑一种特征时要好。 展开更多

关键词 微博 主客观分类 主客观线索 2-POS模式 朴素贝叶斯

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网络产品评论细粒度意见挖掘研究综述 被引量：7

3

作者 颜端武 江蕊 +1 位作者 杨雄飞 鞠宁 《现代情报》 CSSCI 2018年第7期165-170,共6页

[目的/意义]针对网络产品评论细粒度意见挖掘的研究进展进行分析和总结,在明确其主要任务的基础上,探讨涉及的关键技术、研究成果以及未来发展趋势,为该领域研究未来的发展提供建议。[方法/过程]本文主要采用文献综述的方法,对国内外相... [目的/意义]针对网络产品评论细粒度意见挖掘的研究进展进行分析和总结,在明确其主要任务的基础上,探讨涉及的关键技术、研究成果以及未来发展趋势,为该领域研究未来的发展提供建议。[方法/过程]本文主要采用文献综述的方法,对国内外相关研究进展进行分析和归纳,由粗粒度意见挖掘引申到细粒度意见挖掘,在明确细粒度意见挖掘主要任务的基础上,重点针对其关键技术和研究进展进行总结。[结果/结论]本文明确了网络产品评论细粒度意见挖掘的主要任务,包括主客观句分类、评价要素抽取和情感极性计算,总结了各个任务涉及的关键技术。 展开更多

关键词 细粒度意见挖掘 主客观分类 评价要素抽取 情感计算 综述

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微博中产品意见挖掘研究 被引量：6

4

作者 李光敏 许新山 张磊 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2014年第4期135-138,共4页

随着微博平台的兴起,越来越多的用户参与其中分享产品的使用体验并发表意见,如何从微博的评论文本中挖掘出用户的观点这一研究课题在企业竞争情报领域中具有重要的实用价值。笔者首先阐述产品意见挖掘的意义,然后站在技术实现的角度从... 随着微博平台的兴起,越来越多的用户参与其中分享产品的使用体验并发表意见,如何从微博的评论文本中挖掘出用户的观点这一研究课题在企业竞争情报领域中具有重要的实用价值。笔者首先阐述产品意见挖掘的意义,然后站在技术实现的角度从产品特征抽取、产品评论主客观分类、情感倾向性分析等方面介绍了国内外的研究进展,最后指出产品意见挖掘面临的不足和今后的研究方向。 展开更多

关键词 产品评论 意见挖掘 情感分析 意见识别 主客观分类 特征抽取

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Web文本情感分析研究综述 被引量：5

5

作者 李光敏 许新山 熊旭辉 《现代情报》 CSSCI 2014年第5期173-176,共4页

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... 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。 展开更多

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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结合话题相关性的热点话题情感倾向研究 被引量：4

6

作者 何跃 肖敏 张月 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 2017年第3期46-53,共8页

【目的】热点话题具有很大的影响力,针对热点话题及其情感对象的情感倾向进行相关研究。【方法】提出一个结合话题相关性的主客观分类模型,帮助抽取与热点话题相关的主观微博;利用基于机器学习改进的情感分类方法对抽取博文的情感极性... 【目的】热点话题具有很大的影响力,针对热点话题及其情感对象的情感倾向进行相关研究。【方法】提出一个结合话题相关性的主客观分类模型,帮助抽取与热点话题相关的主观微博;利用基于机器学习改进的情感分类方法对抽取博文的情感极性进行分析;通过召回率、准确率、F值对情感分类效果进行详细评估。【结果】实证分析结果表明,结合话题相关性有效提升了热点话题微博主客观分类和情感极性分类效果,其中F值分别提升7.4%和2.2%。【局限】待需深入考虑数据的分布状态、情感分类粒度细化、情感对象的情感趋势变化等。【结论】考虑话题相关性,提升微博情感分类的效果,并通过抽取热点话题中关键情感对象的情感倾向,为微博精准营销提供相关情报信息。 展开更多

关键词 热点话题 主客观分类 情感倾向分类 TF-IDF-SIM 机器学习

原文传递

基于融合特征的微博主客观分类方法 被引量：3

7

作者 张晓梅 李茹 +2 位作者 王斌 吴迪 高俊杰 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期50-57,共8页

针对现有微博主客观分类方法特征冗余度高和未考虑特征选择方法之间的互补关系问题,该文提出了一种基于融合特征的微博主客观分类方法。通过对多种不同特征选择方法进行有效组合,利用特征融合算法对词特征、内容特征、微博特征等基本特... 针对现有微博主客观分类方法特征冗余度高和未考虑特征选择方法之间的互补关系问题,该文提出了一种基于融合特征的微博主客观分类方法。通过对多种不同特征选择方法进行有效组合,利用特征融合算法对词特征、内容特征、微博特征等基本特征进行了选择和融合,以获取更加有效的主客观分类特征。在新浪微博数据上的实验结果表明,该特征融合算法能够获得比最优单一特征选择方法更好的分类效果。 展开更多

关键词 微博 主客观分类 特征选择 融合算法

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基于情感特征的主客观分类研究 被引量：2

8

作者 马力 丁蔚 +1 位作者 李培 王芸 《西安邮电大学学报》 2017年第4期101-104,共4页

针对描述客观事实评论中量化的情感特征片面问题,提出一种基于情感特征的主客观分类方法。将基于情感词典与机器学习结合得到的积极或消极情感权值与概率,作为新的情感特征项与评论文本的语言、属性和信息特征相结合,重新确定影响用户... 针对描述客观事实评论中量化的情感特征片面问题,提出一种基于情感特征的主客观分类方法。将基于情感词典与机器学习结合得到的积极或消极情感权值与概率,作为新的情感特征项与评论文本的语言、属性和信息特征相结合,重新确定影响用户行为的情感特征,从而对评论文本进行主客观分类。实验结果表明,采用支持向量机算法可使基于情感特征的主客观分类效果更佳,准确率为87.20%。 展开更多

关键词 情感计算 词典 机器学习 主客观分类

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一个面向微博的情感倾向性分析模型 被引量：1

9

作者 韩中元 杨沐昀 +4 位作者 李生 韩咏 孔蕾蕾 徐冰 齐浩亮 《智能计算机与应用》 2014年第6期57-60,共4页

在微博情感倾向性分析中,一种典型分析方法是先对微博进行主客观分类,再对判定为主观的微博进行褒贬分类,但其问题在于主客观分类错误将直接传导到褒贬分类。针对这一问题,本文提出了一个主客观分类和褒贬分类融合的评估情感倾向性强度... 在微博情感倾向性分析中,一种典型分析方法是先对微博进行主客观分类,再对判定为主观的微博进行褒贬分类,但其问题在于主客观分类错误将直接传导到褒贬分类。针对这一问题,本文提出了一个主客观分类和褒贬分类融合的评估情感倾向性强度的模型。首先使用改进的逻辑回归模型构建主客观分类模型,并结合情感词典构建褒贬分类模型;然后,将二者融合,构建情感倾向性强度模型来选出具有较强情感的微博;最后应用褒贬分类模型判定情感倾向性。该方法在第六届中文倾向性分析评测(COAE2014)的微博观点句识别任务中获得了主要指标Micro_F1值和Macro_F1值的第二名。 展开更多

关键词 情感倾向性分析 主客观分类 褒贬分类 微博

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HRTNSC:基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型

10

作者 孔春伟 吕学强 张乐 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期94-103,114,共11页

针对藏文新闻主客观分类的现实需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型(HRTNSC)。首先通过融合音节级特征和包含当前音节的单词级特征丰富模型输入的语义信息,然后将融合后的特征向... 针对藏文新闻主客观分类的现实需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型(HRTNSC)。首先通过融合音节级特征和包含当前音节的单词级特征丰富模型输入的语义信息,然后将融合后的特征向量输入到BiLSTM+CNN网络中进行语义提取,最后采用Softmax分类器实现句子的主客观分类。测试结果表明,HRTNSC模型在Word2Vec音节向量+BERT音节向量+注意力机制加权的单词向量特征组合下最优F 1值达到90.84%,分类效果优于对比模型,可以较有效地分类主客观句子,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 主客观分类 混合表示 音节级特征 单词级特征

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基于Adaboost算法的主客观句分类

11

作者 黄瑾娉 陶杰 《长春大学学报》 2015年第12期22-25,共4页

中文语句的语义表达复杂,使用单一分类器进行主客观句分类的效果一般。该文提出一种基于Adaboost算法进行主客观句分类的方法。首先介绍了主客观分类的研究现状及一般流程;然后引入Adaboost集成学习算法,并针对算法的退化现象进行了相... 中文语句的语义表达复杂,使用单一分类器进行主客观句分类的效果一般。该文提出一种基于Adaboost算法进行主客观句分类的方法。首先介绍了主客观分类的研究现状及一般流程;然后引入Adaboost集成学习算法,并针对算法的退化现象进行了相关的改进;最后在实验中使用了词汇线索特征和2-POS特征作为输入对短文本进行分类,结果表明Adaboost在主客观分类应用中效果良好。 展开更多

关键词 集成学习 ADABOOST 主客观分类 特征选择

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基于观点挖掘的突发事件微博意见领袖识别方法 被引量：1

12

作者 刘高勇 谭依雯 +1 位作者 艾丹祥 黄靖钊 《广东工业大学学报》 CAS 2021年第4期41-51,共11页

基于意见领袖概念的本质,运用观点挖掘技术研究突发事件中微博意见领袖的识别,为网络舆情治理提供参考。提出三步识别方法框架:首先采用文献分析法构建指标模型,评价微博博主的信息影响力;其次构建文本主客观分类模型,计算高影响力博主... 基于意见领袖概念的本质,运用观点挖掘技术研究突发事件中微博意见领袖的识别,为网络舆情治理提供参考。提出三步识别方法框架:首先采用文献分析法构建指标模型,评价微博博主的信息影响力;其次构建文本主客观分类模型,计算高影响力博主事件相关博文的观点输出性,识别观点博文;然后针对观点博文的评论文本构建情感极性分类模型,计算博文观点获得的支持度以及博主观点的支持率,最终将输出了观点并获得较多支持的高影响力博主作为该事件的“意见领袖”。同时,运用上述方法对典型实际案例的微博舆情数据进行分析,识别该事件的微博意见领袖,对其特征和舆情参与行为进行观察。并将该结果与社会网络分析法、专家人工分析法识别的结果进行了对比,验证了本方法的科学性和有效性。结果表明,本方法能够识别在突发事件舆情生命周期中真正拥有舆论引导力,具备治理价值的微博意见领袖。 展开更多

关键词 观点挖掘 文本主客观分类 文本情感极性分析 突发事件 意见领袖

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