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在线产品评论文本情感倾向与评分相关性研究 被引量：1
1
作者 徐德华 杨芷凌 《图书情报导刊》 2022年第2期59-65,共7页
探究了评分和文本评论之间的关系,检验了两者是否表达出一致的情感倾向。从携程网采集酒店评论和评分数据,利用情感词典,计算了评论文本的特征情感评分及总体得分,通过线性回归和二元回归方法,研究了其与用户实际评分的相关性。实验结... 探究了评分和文本评论之间的关系,检验了两者是否表达出一致的情感倾向。从携程网采集酒店评论和评分数据,利用情感词典,计算了评论文本的特征情感评分及总体得分,通过线性回归和二元回归方法,研究了其与用户实际评分的相关性。实验结果显示,文本情感倾向与评分的相关系数是0.522,为中等程度相关。鲁棒性检验发现,采用不同的情感强度计算方法和不同平台的评价数据,相关系数变化不大。评分与文本评论表达的情感倾向并非完全一致。 展开更多
关键词 在线评分 情感词典 文本情感倾向 相关性分析
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在线评论内容对家电价格的影响研究
2
作者 王昱 许明玉 《现代商业》 2019年第22期64-68,共5页
本文以京东商城上销售的智能电视展开实证分析,对在线评论数据进行挖掘分析。得出商品的在线评论情感倾向、观点情感倾向及部分重要观点情感倾向对于商品的价格有显著影响。研究结论可为商家实行动态定价和消费者确定购买时机提供决策... 本文以京东商城上销售的智能电视展开实证分析,对在线评论数据进行挖掘分析。得出商品的在线评论情感倾向、观点情感倾向及部分重要观点情感倾向对于商品的价格有显著影响。研究结论可为商家实行动态定价和消费者确定购买时机提供决策参考。 展开更多
关键词 在线评论 文本情感倾向 价格 数据分析
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基于注意力机制的多通道CNN和BiGRU的文本情感倾向性分析 被引量：43
3
作者 程艳 尧磊波 +5 位作者 张光河 唐天伟 项国雄 陈豪迈 冯悦 蔡壮 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期2583-2595,共13页
近年来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)已在文本情感分析领域得到广泛应用,并取得了不错的效果.然而,文本之间存在上下文依赖问题,虽然CNN能提取到句子连续词间的局部信... 近年来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)已在文本情感分析领域得到广泛应用,并取得了不错的效果.然而,文本之间存在上下文依赖问题,虽然CNN能提取到句子连续词间的局部信息,但是会忽略词语之间上下文语义信息;双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)网络不仅能够解决传统RNN模型存在的梯度消失或梯度爆炸问题,而且还能很好地弥补CNN不能有效提取长文本的上下文语义信息的缺陷,但却无法像CNN那样很好地提取句子局部特征.因此提出一种基于注意力机制的多通道CNN和双向门控循环单元(MC-AttCNN-AttBiGRU)的神经网络模型.该模型不仅能够通过注意力机制关注到句子中对情感极性分类重要的词语,而且结合了CNN提取文本局部特征和BiGRU网络提取长文本上下文语义信息的优势,提高了模型的文本特征提取能力.在谭松波酒店评论数据集和IMDB数据集上的实验结果表明:提出的模型相较于其他几种基线模型可以提取到更丰富的文本特征,可以取得比其他基线模型更好的分类效果. 展开更多
关键词 卷积神经网络 文本情感倾向性分析 双向门控循环单元 注意力机制 多通道
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基于双向LSTM模型的文本情感分类 被引量：33
4
作者 任勉 甘刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第7期2064-2068,共5页
为解决文本情感分类研究中传统循环神经网络模型存在梯度消失和爆炸问题,提出一种基于双向长短时记忆循环神经网络模型(Bi-LSTM)。通过双向传播机制获取文本中完整的上下文信息,采用CBOW模型训练词向量,减小词向量间的稀疏度,结合栈式... 为解决文本情感分类研究中传统循环神经网络模型存在梯度消失和爆炸问题,提出一种基于双向长短时记忆循环神经网络模型(Bi-LSTM)。通过双向传播机制获取文本中完整的上下文信息,采用CBOW模型训练词向量,减小词向量间的稀疏度,结合栈式自编码深度神经网络作为分类器。实验结果表明,Bi-LSTM模型比传统循环神经网络LSTM模型分类效果更好,对比实验中Bi-LSTM2能达到更优的召回率和准确率。 展开更多
关键词 双向长短时记忆循环神经网络 词向量 长短时记忆网络 循环神经网络 文本情感倾向性分析
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中文文本情感倾向性五元模型研究 被引量：9
5
作者 薛丽敏 李殿伟 肖斌 《通信技术》 2011年第7期130-132,共3页
目前,情感倾向性判断正成为文本信息服务技术研究的热点和难点之一,而"中文文本情感倾向性观点"表示模型是文本情感倾向性判断的基础。情感倾向性五元模型从情感倾向性观点的持有者、倾向性的来源、倾向性的指向、倾向性的立... 目前,情感倾向性判断正成为文本信息服务技术研究的热点和难点之一,而"中文文本情感倾向性观点"表示模型是文本情感倾向性判断的基础。情感倾向性五元模型从情感倾向性观点的持有者、倾向性的来源、倾向性的指向、倾向性的立场和倾向性的种类五个方面刻画中文文本情感倾向性的概念,丰富了情感倾向性的表示方法,提高了文本情感倾向性判断的精度,并以此为基础给出了句子级文本情感倾向性判断的定义和过程。 展开更多
关键词 文本情感倾向性 情感倾向性五元模型 句子级文本情感倾向性判断
原文传递
基于NLP的股票选择策略的优化研究
6
作者 吴彦昕 李宏滨 胡冠真 《现代计算机》 2024年第3期76-82,共7页
由于股评、新闻对股票价格变化有巨大影响,为选出优质股票以提高投资的收益率,采用了自然语言处理NLP技术对股评数据和新闻数据进行分析,基于朴素贝叶斯模型建立了文本情感倾向分类模型,模型预测准确率达到84%,生成了股评因子。基于LDA... 由于股评、新闻对股票价格变化有巨大影响,为选出优质股票以提高投资的收益率,采用了自然语言处理NLP技术对股评数据和新闻数据进行分析,基于朴素贝叶斯模型建立了文本情感倾向分类模型,模型预测准确率达到84%,生成了股评因子。基于LDA主题模型对新闻文本进行话题建模,快速获取新闻文本主题,并引入困惑度寻找文档最优主题数,生成了新闻因子,将股评因子和新闻因子作为筛选股票的依据,从股评和新闻信息中获取对股市带来的影响因素,从而优化选股策略。对于股票基本面数据,采用决策树模型进行因子的重要性分析,选出重要性最高的前5个因子,模型预测准确率达到88%。通过决策树模型,可以更准确地确定哪些因子在影响股价变化方面发挥着关键作用,这种改进的方法能够提高选股策略的有效性和准确性。最终使用主成分分析(PCA)对数据进行降维处理,依据主成分数值的高低来进行股票选择。 展开更多
关键词 自然语言处理 文本情感倾向分类模型 LDA主题模型 决策树模型 主成分分析
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WEB文本情感倾向性分析研究综述 被引量：2
7
作者 周俊臣 赵晖 《计算机光盘软件与应用》 2014年第1期303-304,共2页
主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结... 主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结,提出对未来研究的想法。 展开更多
关键词 文本情感倾向性分析流程 主客观文本分析 文本情感倾向性分析
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文本情感倾向性分析方法:bfsmPMI-SVM 被引量：3
8
作者 刘金硕 李哲 +2 位作者 叶馨 陈嘉敏 邓娟 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期259-264,共6页
为了提高文本情感倾向性分类的精度,提出了一种文本情感倾向性分析方法 bfsmPMI-SVM.该方法在文本预处理阶段,滤除了对表述主题情感倾向性不强烈的语句以及无关停用词等;用改进的PMI-IR算法对情感倾向性词语抽取,并自动扩充了正负基准词... 为了提高文本情感倾向性分类的精度,提出了一种文本情感倾向性分析方法 bfsmPMI-SVM.该方法在文本预处理阶段,滤除了对表述主题情感倾向性不强烈的语句以及无关停用词等;用改进的PMI-IR算法对情感倾向性词语抽取,并自动扩充了正负基准词集;改进了互信息(MI)算法,在MI的计算中增加了词频因子(f)、类别差异因子(b)和符号因子(s).利用改进的MI算法选择文本特征,融合其他一些文本特征,用SVM实现文本情感倾向性分类.实验以食品安全领域爬取文本为例,与PMI-IR-SVM和MI-SVM算法的倾向分析相比,本文方法的正向文本准确率、负向文本准确率、召回率和F1值等都有提高. 展开更多
关键词 文本情感倾向性分类 互信息 点互信息信息抽取 支持向量机
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