细粒度情感分析研究综述 被引量：47

1

作者 唐晓波 刘广超 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2017年第5期132-140,共9页

[目的 /意义]对细粒度情感分析研究进展进行调研和总结,探讨其关键问题、关键技术及未来研究趋势。[方法 /过程]采用文献调研方法,从不同粒度层次的情感分析视角,对粗粒度情感分析到细粒度情感分析的演进过程进行阐述,对细粒度情感分析... [目的 /意义]对细粒度情感分析研究进展进行调研和总结,探讨其关键问题、关键技术及未来研究趋势。[方法 /过程]采用文献调研方法,从不同粒度层次的情感分析视角,对粗粒度情感分析到细粒度情感分析的演进过程进行阐述,对细粒度情感分析的实现技术和方法进行归类总结。[结果 /结论]总结细粒度情感分析的两个重要问题:情感词抽取和评价对象属性抽取。本研究有助于了解现阶段细粒度情感分析研究的关键问题及关键方法。 展开更多

关键词 细粒度情感分析 评论对象属性 情感词 本体

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网络口碑对产品销量的影响:基于细粒度的情感分析方法 被引量：44

2

作者 孟园 王洪伟 王伟 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2017年第1期144-154,共11页

随着在线点评系统的发展,网络口碑成为消费者购买决策的重要参考依据,并对产品销量产生影响。护肤品销量受口碑效应的影响显著,为此以护肤品为例,基于细粒度情感分析技术,从网络口碑中提取针对产品特征项的消费者主客观情感,根据词汇频... 随着在线点评系统的发展,网络口碑成为消费者购买决策的重要参考依据,并对产品销量产生影响。护肤品销量受口碑效应的影响显著,为此以护肤品为例,基于细粒度情感分析技术,从网络口碑中提取针对产品特征项的消费者主客观情感,根据词汇频数设计细粒度情感各维度的权重指数,构建细粒度综合情感指数。然后,以综合情感指数和消费者评分为情感变量,结合ARMA模型对产品的销量预测进行实证分析。与基准模型对比,发现加入了情感变量的销量预测模型提高了对数据的拟合能力,细粒度情感指数有较高的预测精度。而消费者评分在某些节点上也具有一定的预测能力,但整体预测效果并不理想。研究也表明,以月度为观察周期构建的网络口碑综合情感指数具有较好的预测效果,综合情感指数滞后1期时能提供最好的预测效果,滞后1-4期时能为销量预测起作用。 展开更多

关键词 网络口碑 销量预测 情感指数 细粒度情感分析

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基于微博的细粒度情感分析 被引量：27

3

作者 敦欣卉 张云秋 杨铠西 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 2017年第7期61-72,共12页

【目的】对微博进行细粒度情感分析,将情感分为8类,并计算其情感强度值,从而尽可能还原微博用户情感。【方法】通过微博语料分析构建疑问词词表,在大连理工大学情感词汇本体DUTIR的7类情感基础上,丰富一类情感"疑",并利用点... 【目的】对微博进行细粒度情感分析,将情感分为8类,并计算其情感强度值,从而尽可能还原微博用户情感。【方法】通过微博语料分析构建疑问词词表,在大连理工大学情感词汇本体DUTIR的7类情感基础上,丰富一类情感"疑",并利用点互信息法构建表情符号词典,还综合考虑否定词和程度副词对情感表达的影响,利用Python从新浪微博上获取数据,并用R语言的jieba R包进行分词,对情感进行分类并计算其强度。【结果】得到微博用户对于糖尿病7类常用药物的8类情感占比及情感强度,并通过正确率、召回率、F值对结果进行验证,其中"怒"和"哀"的正确率最高,分别为85.73%和83.05%,而"乐"和"好"的召回率与F值均最高,为81%以上。本文新增情感"疑"的正确率、召回率、F值分别为77.33%、78.58%、77.95%,均值在8类情感中排名前列,说明其情感识别较好。【局限】由于本文依赖于情感词典进行情感分析,因此为了更好的分析结果,情感词典仍需进一步完善。【结论】本方法具有较高的识别率和可靠性,能够更好地对微博上的情感分类进行细粒度分析。 展开更多

关键词 微博 细粒度情感分析 药物

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基于依存句法的跨语言细粒度情感分析 被引量：18

4

作者 唐晓波 刘一平 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2018年第6期124-129,共6页

[目的/意义]粗粒度的跨语言情感分析往往只考虑篇章段落中的情感分布信息,而忽略深层次的语义关系。为弥补这一缺陷,文章提出一种基于依存句法的跨语言细粒度情感分析算法。[方法/过程]首先对中文文本进行依存句法分析,从深层的语义关... [目的/意义]粗粒度的跨语言情感分析往往只考虑篇章段落中的情感分布信息,而忽略深层次的语义关系。为弥补这一缺陷,文章提出一种基于依存句法的跨语言细粒度情感分析算法。[方法/过程]首先对中文文本进行依存句法分析,从深层的语义关系入手,提出一系列识别规则,提取情感评价单元;然后利用机器翻译对情感评价单元进行语言转换;最后通过与英文情感词典的匹配分析,对情感评价单元的情感极性进行判定。[结果/结论]实验结果表明,与原有的情感评价单元提取方法相比,本文的方法在一定程度上提高了提取效率;同基础的单语言情感分析方法相较,借助英文情感词典所做的跨语言情感分类结果更为理想。 展开更多

关键词 依存句法分析 细粒度情感分析 情感词典 情感评价单元 情感分类

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面向产品评论的细粒度情感分析 被引量：17

5

作者 刘丽 王永恒 韦航 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期3481-3486,3505,共7页

针对传统粗粒度情感分析忽略具体评价对象,以及现有细粒度情感分析方法忽略无关评价要素的问题,提出结合条件随机场(CRF)和语法树剪枝的方法对产品评论进行细粒度情感分析。采用基于MapReduce的并行化协同训练(Tri-training)的方法对语... 针对传统粗粒度情感分析忽略具体评价对象,以及现有细粒度情感分析方法忽略无关评价要素的问题,提出结合条件随机场(CRF)和语法树剪枝的方法对产品评论进行细粒度情感分析。采用基于MapReduce的并行化协同训练(Tri-training)的方法对语料进行半自主标注,利用融合多种语言特征的条件随机场模型,获取评论中的评价对象和正负面评价词。通过建立领域本体和句法路径库实现语法树剪枝,对含有多个评价对象和评价词的文本,去掉无关评价对象的干扰,抽取出正确的评价单元,最后形成可视化产品报告。实验结果显示,提出的方法在两种不同领域数据集上,识别情感要素的综合准确率达89%左右,情感评价单元的综合准确率也达89%左右。实验结果表明,与传统方法相比,结合CRF和语法树剪枝的方法识别准确率更高,性能更好。 展开更多

关键词 产品评论 细粒度情感分析 MAPREDUCE 协同训练 条件随机场 语法树剪枝

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基于引文细粒度情感量化的学术评价研究 被引量：15

6

作者 姜霖 张麒麟 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第6期129-138,共10页

【目的】利用情感分析技术对引用内容中包含的引用情感进行深层次地发掘和量化,为学术文献内在价值的发现提供更加科学的理论依据和数据支撑。【方法】以知网中检索到的期刊论文为例,通过对施引文献中引用内容的细粒度情感分析和量化,... 【目的】利用情感分析技术对引用内容中包含的引用情感进行深层次地发掘和量化,为学术文献内在价值的发现提供更加科学的理论依据和数据支撑。【方法】以知网中检索到的期刊论文为例,通过对施引文献中引用内容的细粒度情感分析和量化,对被引文献的内在学术价值进行深度挖掘,并提出基于引用情感量化的学术评价指标。【结果】实验表明,基于引用情感的学术评价方法比传统的基于被引频次的方法,离散系数高0.12,斯皮尔曼相关系数达到0.981。【局限】由于国内没有完整的全引文数据库,造成数据获取困难,实验样本量较小。【结论】基于细粒度引用情感量化的学术评价方法具有较高的区分度,能更加有效地衡量文献的内在学术价值。 展开更多

关键词 引用内容 细粒度情感分析 情感量化 学术评价

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评价对象抽取研究综述 被引量：12

7

作者 蒋盛益 郭林东 +1 位作者 王连喜 符斯慧 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1165-1182,共18页

近年来,细粒度情感分析因其在商业决策、舆情分析等领域的重要作用而受到学术界和工业界的广泛关注.评价对象抽取作为情感分析的基本任务之一,是进行细粒度情感分析的关键问题.本文针对评价对象抽取问题的起源、当前主流研究方法和趋势... 近年来,细粒度情感分析因其在商业决策、舆情分析等领域的重要作用而受到学术界和工业界的广泛关注.评价对象抽取作为情感分析的基本任务之一,是进行细粒度情感分析的关键问题.本文针对评价对象抽取问题的起源、当前主流研究方法和趋势进行了梳理,首先详细阐述评价对象抽取问题的基本概念并对其进行形式化表示,然后结合近年来的研究对评价对象抽取方法进行归纳和总结,并重点分析基于频率、基于模板规则、基于图论、基于条件随机场和基于深度学习的评价对象抽取方法,随后回顾评价对象抽取的评测情况和可用的语料资源,最后分析评价对象抽取的若干难点问题,同时对评价对象抽取研究进展和发展趋势进行总结和展望. 展开更多

关键词 评价对象抽取 细粒度情感分析 评测 资源建设

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多头注意力记忆网络的对象级情感分类 被引量：10

8

作者 张新生 高腾 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期997-1005,共9页

细粒度的情感分类任务需要识别文本当中与评论对象相关度最高的观点词并进行情感极性分类.文中利用多头注意力机制改进记忆网络,提取不同对象情感分类特征,实现对象级情感分类.将文本的词嵌入向量存储在记忆组件中,使用多头注意力机制... 细粒度的情感分类任务需要识别文本当中与评论对象相关度最高的观点词并进行情感极性分类.文中利用多头注意力机制改进记忆网络,提取不同对象情感分类特征,实现对象级情感分类.将文本的词嵌入向量存储在记忆组件中,使用多头注意力机制在多个特征空间同时建模文本整体语义与对象相关语义.利用前馈网络层整合多个特征空间下的信息作为分类特征.在SemEval-2014数据集及扩充的数据集上实验表明,文中方法有利于缓解方法的选择性偏好. 展开更多

关键词 文本情感分类 细粒度情感分析 注意力机制 记忆神经网络

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基于多任务学习的同行评审细粒度情感分析模型 被引量：1

9

作者 朱金秋 檀健 +1 位作者 韩斌彬 殷秀秀 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期105-113,共9页

学术论文同行评审能够直接反映审稿人对论文的主观评价,对审稿文本进行情感分析有利于挖掘审稿人对论文多维度的评价信息。现有的情感分析模型仅能挖掘专家单一的评审维度和相应的情感倾向,本文提出了一种基于多任务学习的同行评审细粒... 学术论文同行评审能够直接反映审稿人对论文的主观评价,对审稿文本进行情感分析有利于挖掘审稿人对论文多维度的评价信息。现有的情感分析模型仅能挖掘专家单一的评审维度和相应的情感倾向,本文提出了一种基于多任务学习的同行评审细粒度情感分析模型。该模型在多任务学习框架下,通过在BERT-LCF模型的基础上增加BiLSTM-CRF模块,使其具备了同时完成属性词抽取和细粒度情感分析任务的能力。与传统的基于Pipeline模式的单任务细粒度情感分析模型相比,本模型在保证精度的情况下可以同时完成评审属性提取和情感分析任务。在这两项任务中,所提出模型的F1分数分别达到了89.01%和90.71%。对比实验证明,在多任务场景下,引入BiLSTM-CRF模块对评审文本属性词提取任务有一定的提升作用。 展开更多

关键词 同行评审 多任务学习 属性词抽取 细粒度情感分析 BiLSTM-CRF

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基于文本的情感分析方法论述 被引量：5

10

作者 魏嵬 孙雪松 +1 位作者 李林峰 张云翔 《数字技术与应用》 2022年第12期1-3,22,共4页

情感分类是情感计算的一部分,从文本数据中分析情绪有助于多领域的发展。本文系统的综述了文本情感分析的发展现状和新兴方向,深入梳理了文本情感分析的基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法,并且进行了国内外... 情感分类是情感计算的一部分,从文本数据中分析情绪有助于多领域的发展。本文系统的综述了文本情感分析的发展现状和新兴方向,深入梳理了文本情感分析的基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法,并且进行了国内外研究进展的分别论述和分析。应积极推动深度学习的研究方法,结合传统方法,并深入研究文本情感多分类、细粒度情感分析以及情感强度分析是未来的研究趋势。 展开更多

关键词 文本情感分析 情感计算 情感词典 情感分类 文本数据 细粒度情感分析 深度学习 情感强度

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不同类型电商主播属性对消费者购买行为的影响机制研究——基于扎根理论和文本分析 被引量：7

11

作者 王胜源 何江林 《北京邮电大学学报（社会科学版）》 2022年第2期104-116,共13页

从访谈资料和直播弹幕中挖掘不同类型电商主播对消费者购买行为的影响机制。运用扎根理论对访谈资料进行研究,得出电商主播影响消费者购买行为的属性;通过Python数据挖掘和计量模型回归,细化了不同类型电商主播属性对消费者搜索和购买... 从访谈资料和直播弹幕中挖掘不同类型电商主播对消费者购买行为的影响机制。运用扎根理论对访谈资料进行研究,得出电商主播影响消费者购买行为的属性;通过Python数据挖掘和计量模型回归,细化了不同类型电商主播属性对消费者搜索和购买主播推荐产品的研究。研究发现,电商主播魅力、互动、推荐、展示、专业、信任等属性影响消费者购买意愿;电商主播属性通过影响消费者内在感知,进而影响消费者购买意愿,而主播属性与内容一致性正向调节电商主播属性对消费者内在感知的影响。通过回归分析发现,达人型主播增强消费者购买意愿的属性是:魅力、互动、推荐、展示、专业和信任等属性;明星型主播增强消费者购买意愿的属性是魅力属性和互动属性;官方店铺型主播增强消费者购买意愿的属性是互动、展示、推荐和信任等属性。 展开更多

关键词 电商主播 扎根理论 细粒度情感分析 计量模型 购买意愿

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结合金融领域情感词典和注意力机制的细粒度情感分析 被引量：6

12

作者 祝清麟 梁斌 +3 位作者 徐睿峰 刘宇瀚 陈奕 毛瑞彬 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第8期109-117,共9页

针对在金融领域实体级情感分析任务中缺乏足够的标注语料,以及通用的情感分析模型难以有效处理金融文本等问题,该文构建一个百万级别的金融领域实体情感分析语料库,并标注5000余个金融领域情感词作为金融领域情感词典。同时,基于该金融... 针对在金融领域实体级情感分析任务中缺乏足够的标注语料,以及通用的情感分析模型难以有效处理金融文本等问题,该文构建一个百万级别的金融领域实体情感分析语料库,并标注5000余个金融领域情感词作为金融领域情感词典。同时,基于该金融领域数据集,提出一种结合金融领域情感词典和注意力机制的金融文本细粒度情感分析模型(FinLexNet)。该模型使用两个LSTM网络分别提取词级别的语义信息和基于情感词典分类后的词类级别信息,能有效获取金融领域词语的特征信息。此外,为了让文本中金融领域情感词获得更多关注,提出一种基于金融领域情感词典的注意力机制来为不同实体获取重要的情感信息。最终在构建的金融领域实体级语料库上进行实验,取得了比对比模型更好的效果。 展开更多

关键词 细粒度情感分析 金融文本 金融情感词典

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本体和深度学习融合的在线评论细粒度情感分析 被引量：3

13

作者 翟夏普 安源 龙艺璇 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期125-131,共7页

为了解决细粒度情感识别效果欠佳和深度学习方法可解释性差等问题,提出一种将本体与深度学习融合的细粒度情感分析模型。在模型中,将领域本体与卷积神经网络相融合,以识别文本中的显式和隐式主题。同时,将情感词典、双向长短时记忆网络... 为了解决细粒度情感识别效果欠佳和深度学习方法可解释性差等问题,提出一种将本体与深度学习融合的细粒度情感分析模型。在模型中,将领域本体与卷积神经网络相融合,以识别文本中的显式和隐式主题。同时,将情感词典、双向长短时记忆网络和注意力机制相结合,用于分析在线评论文本的细粒度情感。实验结果表明,与其他方法相比,所提的细粒度情感分析方法在准确率、召回率和F1值等方面均具有一定的优势。 展开更多

关键词 深度学习 本体 细粒度情感分析 在线评论

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文本细粒度情感分析综述 被引量：6

14

作者 王海燕 陶皖 +1 位作者 余玲艳 王鸣鹃 《河南科技学院学报（自然科学版）》 2021年第4期67-76,共10页

对情感分析的研究进展进行了介绍和总结,从粗粒度情感分析到细粒度情感分析的发展过程,重点阐述了细粒度情感分析的目标、方法、技术等.归纳出了细粒度情感分析任务中的两个核心问题:属性抽取和属性情感分类.属性抽取可分为“属性分类... 对情感分析的研究进展进行了介绍和总结,从粗粒度情感分析到细粒度情感分析的发展过程,重点阐述了细粒度情感分析的目标、方法、技术等.归纳出了细粒度情感分析任务中的两个核心问题:属性抽取和属性情感分类.属性抽取可分为“属性分类识别”和“属性词抽取”,属性识别的任务是对评论句中属性词进行分类.属性词抽取是对评论句中属性词进行抽取.属性情感分类是对评论句中属性词进行情感极性判断.随后对细粒度情感分析的技术难点进行了阐述,包括评论文本不规范、隐式情感难提取等.最后总结了细粒度情感分析在未来的重点研究方向是跨学科研究. 展开更多

关键词 细粒度情感分析 情感分类 属性抽取 隐式情感

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面向电商用户评论的细粒度观点挖掘及其分布规律探究

15

作者 陆晨晨 王昊 +1 位作者 石斌 裘靖文 《知识管理论坛》 2024年第3期253-268,共16页

[目的/意义]电商用户评论中蕴含着大量有价值的信息,识别其中的用户观点,探索观点分布的差异和规律,能够为消费者、商家和平台提供参考。[方法/过程]首先,基于UIE模型,对家居、零食、手机3个行业中的用户评论进行观点抽取;其次,基于商... [目的/意义]电商用户评论中蕴含着大量有价值的信息,识别其中的用户观点,探索观点分布的差异和规律,能够为消费者、商家和平台提供参考。[方法/过程]首先,基于UIE模型,对家居、零食、手机3个行业中的用户评论进行观点抽取;其次,基于商品特征库和BERT模型,计算词间语义相似度对观点进行泛化;最后,基于IPA模型,对用户观点进行统计分析和可视化呈现,为商家和平台提供优化建议。[结果/结论]在观点挖掘方面,模型在3个行业中均表现优秀,观点抽取的F1值分别为79.85%、83.28%和85.71%,证明该方法的有效性;在规律分析方面,发现手机行业的用户观点主要集中于性能、外观和电池,但不同平台和品牌的观点分布存在明显差异,并且用户情感从初评到追评总体呈现出积极到消极的变化趋势。 展开更多

关键词 用户评论 细粒度情感分析 观点挖掘 预训练语言模型 IPA分析

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基于多任务联合训练的长文本多实体情感分析

16

作者 张昊妍 段利国 +1 位作者 王钦晨 郜浩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期309-316,共8页

多实体情感分析旨在识别文中的核心实体并判断其对应的情感,是目前细粒度情感分析领域的研究热点,对长文本多实体情感分析的研究目前还处于起步阶段。文中提出了一种基于多任务联合训练的长文本多实体情感分析模型(PAM),首先采用TF-IDF... 多实体情感分析旨在识别文中的核心实体并判断其对应的情感,是目前细粒度情感分析领域的研究热点,对长文本多实体情感分析的研究目前还处于起步阶段。文中提出了一种基于多任务联合训练的长文本多实体情感分析模型(PAM),首先采用TF-IDF算法提取文章中与标题相似的句子,剔除冗余信息以缩短文本长度,通过两个BiLSTM分别进行核心实体识别和情感分析任务的学习,获取各自需要的特征,然后利用融入相对位置信息的多头注意力机制将实体识别任务学习到的知识向情感分析任务传递,实现两个任务的联合学习,最后利用提出的Entity_Extract算法根据实体词在文本中出现的次数和先后位置从模型预测的候选实体中确定核心实体并获取其对应的情感。在搜狐新闻数据集上的实验结果证明了PAM模型的有效性。 展开更多

关键词 长文本 多实体 细粒度情感分析 多任务学习

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基于产品特征树和LSTM模型的产品评论情感分析 被引量：6

17

作者 颜端武 杨雄飞 李铁军 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2019年第12期134-138,共5页

[目的/意义]从产品评论数据挖掘角度出发,研究多层次、细粒度评论倾向性分析问题,为企业提供更全面的产品改善意见.[方法/过程]提出一种基于产品特征树和LSTM模型的产品评论情感分析方法.该方法结合行业产品特点和依存句法分析结果,通... [目的/意义]从产品评论数据挖掘角度出发,研究多层次、细粒度评论倾向性分析问题,为企业提供更全面的产品改善意见.[方法/过程]提出一种基于产品特征树和LSTM模型的产品评论情感分析方法.该方法结合行业产品特点和依存句法分析结果,通过特征类别、层级和特征表述词构建产品特征树;在此基础上,根据用户评论分句及其所包含的产品特征词汇,运用深度学习LSTM模型进行评论分句情感识别和产品特征情感分布计算.[结果/结论]利用真实汽车产品评论数据集进行试验检验,结果表明该方法情感分类准确率高,可实现面向产品特征层级的多粒度情感分布测算.[局限]产品特征树构建需要人工参与,方法模型的普适性有待进一步检验. 展开更多

关键词 产品评论 产品特征树 LSTM模型 细粒度情感分析

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深度学习框架下微博文本情感细粒度研究 被引量：6

18

作者 王儒 王嘉梅 +1 位作者 王伟全 符飞 《计算机系统应用》 2020年第5期19-28,共10页

情感细粒度分析是情感分析的分支,随着社交网络规模的扩大,简单的划分积极或消极的粗粒度情感分析不能满足实际应用的需要,基于评价对象及其属性的细粒度情感分析得到了重视.近几年深度学习在自然语言处理领域的成功应用给情感细粒度分... 情感细粒度分析是情感分析的分支,随着社交网络规模的扩大,简单的划分积极或消极的粗粒度情感分析不能满足实际应用的需要,基于评价对象及其属性的细粒度情感分析得到了重视.近几年深度学习在自然语言处理领域的成功应用给情感细粒度分析提供了新的思路.以NLPCC2013任务二微博数据集为研究对象,探究微博短文本在不同神经网络结构中的情感细粒度分类结果并加入词向量进行优化,最后分析与总结了神经网络微博短文本细粒度情感分析的影响因素及发展方向. 展开更多

关键词 细粒度情感分析 神经网络 微博短文本

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基于循环实体网络的细粒度情感分析 被引量：6

19

作者 贾川 方睿 +1 位作者 浦东 康刚 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第9期123-128,共6页

目前,深度神经网络模型已经在文本情感分析领域取得了较好的效果,但是对于属性相关的细粒度的情感分析任务,现有研究方法的效果仍有待改进。该文提出了一种基于循环实体网络来进行细粒度情感分析的方法,在网络中嵌入预定义的评价属性类... 目前,深度神经网络模型已经在文本情感分析领域取得了较好的效果,但是对于属性相关的细粒度的情感分析任务,现有研究方法的效果仍有待改进。该文提出了一种基于循环实体网络来进行细粒度情感分析的方法,在网络中嵌入预定义的评价属性类别信息,利用扩大的内部记忆链来抽取与每个属性类别相关的情感特征,并通过动态记忆单元控制与属性相关情感信息的远距离依赖,然后,对于给定的单个属性类别,利用注意力机制从内部记忆链中抽取该属性类别的情感特征进行分类。该文提出的方法在Sentihood数据上与目前精度最高的方法相比,取得了近1个百分点的提升,而且模型的收敛速度更快。 展开更多

关键词 细粒度情感分析 循环网络 属性嵌入

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基于词特征与语义特征的评价对象识别 被引量：6

20

作者 谷兴龙 谢珺 +1 位作者 靳红伟 续欣莹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期218-224,共7页

网络评论短文本的细粒度情感分析是文本挖掘的研究热点,评价对象作为细粒度情感分析的基础,在识别文本过程中具有重要作用,如何充分利用上下文信息并对其进行有效表示是评价对象识别的难点所在。提出一种结合词特征与语义特征的评价对... 网络评论短文本的细粒度情感分析是文本挖掘的研究热点,评价对象作为细粒度情感分析的基础,在识别文本过程中具有重要作用,如何充分利用上下文信息并对其进行有效表示是评价对象识别的难点所在。提出一种结合词特征与语义特征的评价对象识别方法。针对商品评论语料,使用条件随机场进行评价对象识别,在词特征、依存句法特征的基础上引入语义特征,并将各特征进行组合,以充分利用上下文信息,提高评价对象的识别准确性。在手机评论和酒店评论2个数据集上进行实验,结果表明,该方法的识别准确性较高,且F值分别高达75.36%和82.64%。 展开更多

关键词 评价对象识别 细粒度情感分析 语义特征 特征组合 条件随机场

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