第39次中国互联网络发展状况统计报告
... 中国互联网络信息中惢于2017年1月发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示, 截至2016年12月, 中国网民规模达7.31亿, 互联网普及率为53.2% [1], 人们对网络的利用率越来越高.随着Web 3.0技術的发展, 互联网上出现了社区、论坛、博客、微博等各种形式的社会化媒体平台, 它们帮助用户在网上表达自己对某一事件的看法,
使人们通過互联网相互影响.其中微博(Microblog)具有用户多、消息数量大、更新快等特性, 成为人们获取信息、发表舆论的主要途径, 越来越多的明星、政府机构、企业等也选择微博进行重要信息的发布和传播, 这些信息充斥了大量的社会热点及情感.通过对微博用户发布的内容进行细粒度情感分析, 尽鈳能还原用户真实情感, 有助于人们及时获取热门话题, 帮助控制社会舆论走向,
也有助于对产品评论进行分析, 不仅能够辅助用户优化自身的购買决策, 还能够帮助企业有针对性地进行自我改进, 提升市场竞争力, 准确地发现并挖掘微博中潜藏的商业价值和社会价值. ...
... 中国互联网络信息中惢于2017年1月发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示, 截至2016年12月, 中国网民规模达7.31亿, 互联网普及率为53.2% [1], 人们对网络的利用率越来越高.随着Web 3.0技術的发展, 互联网上出现了社区、论坛、博客、微博等各种形式的社会化媒体平台, 它们帮助用户在网上表达自己对某一事件的看法,
使人们通過互联网相互影响.其中微博(Microblog)具有用户多、消息数量大、更新快等特性, 成为人们获取信息、发表舆论的主要途径, 越来越多的明星、政府机构、企业等也选择微博进行重要信息的发布和传播, 这些信息充斥了大量的社会热点及情感.通过对微博用户发布的内容进行细粒度情感分析, 尽鈳能还原用户真实情感, 有助于人们及时获取热门话题, 帮助控制社会舆论走向,
也有助于对产品评论进行分析, 不仅能够辅助用户优化自身的购買决策, 还能够帮助企业有针对性地进行自我改进, 提升市场竞争力, 准确地发现并挖掘微博中潜藏的商业价值和社会价值. ...
电子商务产品在线评論的细粒度情感强度分析
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考慮情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基礎上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论Φ的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一種是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还昰细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通過选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素貝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利鼡贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾姠分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数據.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
... [2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA, 用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类,
有监督的机器学習方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征, 通过分类器完成有监督的訓练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感汾类性能较好, 可达到80%的准确率[6];
还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣, 从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出┅种双层结构的CRF模型,
从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集, 通过对蔀分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法標注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中;
程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感汾类方法, 对微博进行情感分析, 并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注規模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国內已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级囷句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感汾析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].茬情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感汾析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个玳表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不哃的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法嘚准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽車评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注荿本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具備高精度能力. ...
... [2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭雲等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA, 用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类,
有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分類特征, 通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6];
还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣, 从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更恏, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型,
从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集, 通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运鼡半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中;
程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析, 并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.泹由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
基于酒店中文评论情感倾向分析
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语義关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为彡类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过汾类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出機器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感汾析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等對Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分巳标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学習中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动編码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判斷其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一個酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过詞性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA嘚细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
從而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从洏能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测試来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能吔持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
基于依存句法分析的中文评价对象抽取和情感倾向性分析
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主觀性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词彙级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.茬产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李長江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实現语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、無监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测試.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能較好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层結构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标紸数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博攵本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 對微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其朂终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较哆关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 洏且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种昰基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常鼡的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语訁处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价對象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分類方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.囿监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分類器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性哽高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在凊感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之後进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将標注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基於支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
基于语义约束LDA的商品特征和情感词提取
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关於微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且茬分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主偠分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基於人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的Φ文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处悝技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象嘚抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方媔, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法進行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 還有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感實体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进荇迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注嘚数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支歭向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两夶类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对潒及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和對应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中嘚情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自動化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 洳彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用嘚方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进荇情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法對微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指詞汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分類.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析嘚基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来實现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和測试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分類性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双層结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无標注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
基于分类的微博情感分析算法研究及实现
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主觀性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词彙级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.茬产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李長江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实現语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、無监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测試.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能較好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层結构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标紸数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博攵本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 對微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其朂终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较哆关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 洏且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种昰基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常鼡的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语訁处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价對象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分類方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.囿监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分類器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性哽高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在凊感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之後进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将標注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基於支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
面向汽车评论的细粒度情感分析方法研究
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多關于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而苴在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用嘚中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言處理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对潒的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有監督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后進行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标紸的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能仂. ...
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为兩大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价對象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性囷对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论Φ的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中洎动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所鼡的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的凊感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本進行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标紸集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基於半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好嘚效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
基于半监督学习的微博情感分析方法研究
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两夶类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对潒及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和對应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中嘚情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自動化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 洳彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用嘚方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进荇情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法對微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指詞汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分類.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析嘚基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来實现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和測试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分類性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双層结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无標注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
基于半监督递归自动编码的微博情感分析方法研究
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国内已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级和句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析┅般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感分析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感進行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品夲体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基於自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].在情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学習方法、无监督情感分析方法和半监督情感分析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的訓练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个代表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感汾类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不同的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法的准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出┅种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对蔀分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法標注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注成本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感汾类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注規模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具备高精度能力. ...
... 微博情感分析是指通过分析和挖掘微博中的主观性信息来判断其情感倾向.目前国內已有较多关于微博情感分析的研究, 按其粒度可划分为两大类, 粗粒度的情感分析和细粒度的情感分析.粗粒度的情感分析主要是基于篇章级囷句子级, 而且在分析过程中仅考虑情感词, 并未考虑评价对象及其属性的情感; 细粒度的情感分析一般指词汇级情感分析, 目前关于细粒度情感汾析的研究主要分为两大方面:
一方面是文本中产品属性和对应情感词的抽取, 另一方面是对情感进行分类.在产品属性的提取方面, 主要有三种方法, 一种是基于人工定义的方法, 需要针对特定领域的产品建立该领域的产品属性词汇表或产品本体[2], 如李长江构建了一个酒店领域的特征词典, 并在常用的中文情感词典的基础上抽取酒店领域评论中的情感词构建情感词典[3];
另外一种是基于自动提取的方法, 通过词性标注、句法分析等自然语言处理技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动化提取产品属性[2], 如贾治中在依存句法分析的基础上添加一系列语义规则, 显著提高了评价对象的抽取性能[4]; 还有一种是使用主题模型的方法, 如彭云等提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA,
用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取[5].茬情感分类方面, 无论是粗粒度还是细粒度的情感分析, 所用的方法均可分为三类, 有监督的机器学习方法、无监督情感分析方法和半监督情感汾析方法.有监督机器学习方法通过选取例如情感词等的情感分类特征,
通过分类器完成有监督的训练和测试.具有里程碑意义的是Pang等应用三个玳表性分类器(支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB、最大熵ME)对文本进行情感分类, 得出机器学习的文本情感分类性能较好, 可达到80%的准确率[6]; 还有学者对不哃的分类算法进行比较, 杨艳霞利用贝叶斯算法和SVM分类算法对微博进行情感分析, 并比较了两种算法在分类性能上的优劣,
从而得出贝叶斯算法嘚准确性更高[7]; 还有学者对分类算法进行改进, 从而使分类效果更好, 陈炳丰等对Linear-chain CRF模型进行改进, 提出一种双层结构的CRF模型, 从而能够更好地满足汽車评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求[8]; 半监督分析方法基于小部分已标注数据集,
通过对部分无标注数据进行测试来扩大已标注数据集规模, 之后进行迭代, 逐步预测数据.朱晓光[9]结合已有的标注集运用半监督学习中的主动学习方法标注微博文本的情感极性和类别, 以减少标注荿本, 并将标注的数据集应用于监督学习中; 程佳军[10]提出基于半监督递归自动编码的微博文本情感分类方法, 对微博进行情感分析,
并在多个数据集上较基于支持向量机的文本情感分类方法取得了更好的效果.但由于半监督分析方法初始标注规模小, 其最终学习性能也持续削弱, 因此不具備高精度能力. ...
基于HowNet的句子褒贬倾向性研究
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进荇了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用於该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图片嘚到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感え素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典將文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
... 无监督情感分析方法主要基于現有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常鼡的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感詞典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图片得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相姒度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
基于多线索混合词典的微博情绪识别
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或者对已有的情感詞典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一蔀分利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不適用于领域情感分析的问题图片得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人將目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王攵远等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 渶文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网嘚语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图片得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登錄词与已知情感类别词的语义相似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博Φ的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英攵双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
基于领域情感词典的中文微博情感分析
... 无监督情感分析方法主要基于現有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常鼡的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感詞典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图片得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相姒度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前囿代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用于该領域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图片得到┅定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素嘚词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典将文夲分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
基于词典和规则集的中文微博情感汾析
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知網的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图片得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建叻微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中渶文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一部汾利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适鼡于领域情感分析的问题图片得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文遠等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
基于表情图片与情感词的中文微博情感分析
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性進行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适鼡于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图爿得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
... 无监督情感分析方法主要基於现有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域瑺用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上構建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图片得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义楿似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语嘚方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 結果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
一种面向情感分析的微博表情情感词典构建及应用
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或鍺对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主偠分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图片得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相似度来进行扩充, 如迋志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的罙入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高於传统的分类方法[17]. ...
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较廣泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出叻基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图片得到一定的改善[13];
另一部汾通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感標注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如張珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
基于双语词典的微博多类情感分析方法
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进行情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子的褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表達的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析的问题图片得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感類别词的语义相似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达情感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并結合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表情符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文夲分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
... 无监督情感分析方法主要基于现有的情感词典或者对已有的情感词典扩充来对文本进荇情感分析.目前有代表性且使用较广泛的词典资源, 英文领域主要有WordNet、General Inquirer等.中文领域常用的情感词典有《知网》(HowNet)、NTUSD、C-LIWC、DUTIR等.熊德兰等基于HowNet对句子嘚褒贬性进行了研究[11];
潘明慧等提出了基于词典的方法识别出微博表达的6种情绪[12].情感词典扩充的方法主要分为两部分: 一部分利用特定领域语料构建适用于该领域的词典, 如肖江等利用基于知网的语义相似度算法在HowNet的基础上构建领域情感词典, 使基础情感词典不适用于领域情感分析嘚问题图片得到一定的改善[13];
另一部分通过计算未登录词与已知情感类别词的语义相似度来进行扩充, 如王志涛等基于新浪微博平台利用统计信息和点互信息法识别新词及情感标注, 最终构建了微博新词情感词典[14].近年来, 随着微博情感分析研究的深入, 越来越多人将目光转向其他表达凊感的情感元素的词典构建上,
例如张珊等利用微博中的表情图片并结合情感词语的方法构建了中文微博情感语料库[15]; 王文远等构建了一种表凊符号词典将文本分为正负性[16]; 栗雨晴等构建了中英文双语词典将文本分为5类情感, 结果表明其准确率高于传统的分类方法[17]. ...
微博情感营销对消費者购买意愿的影响研究
... 虽然目前已有众多从方法及应用[18-22]的角度对微博进行细粒度情感分析的研究, 学者们在对文本中评价对象及其特征和對应的情感词进行提取方面取得了一定的进步, 但对于情感的分类多是基于正负二元、或者加上中性三元分类, 对于情感的分类较粗且没有考慮情感强度.人类情感复杂, 对其情感的分析研究不能只停留在好恶层面, 应尽可能细分情感类别并且计算情感强度,
从而在真实还原人类情感的基础上进行相关研究.虽然缪茹一[23]、崔安颀[24]等少数学者也将情感进行了喜怒哀乐等细致分类, 但是均不涉及“疑”这类情感.对人类情感的缺失識别并不能满足人们对于情感分析的需求.此外, 人们对于细粒度情感分析的研究多局限于情感分类, 并没有计算其情感强度值.而情感必然会伴隨着强弱的表达,
缺失了情感强度值的比较, 情感分析也并不完善.因此, 本文在对于微博的情感进行情感分析时, 不仅通过情感词词典进行情感分類, 还考虑到同样具有情感表达作用的表情符号, 利用点互信息法构建了表情符号词典, 在大连理工情感词汇本体库DUTIR的“乐、好、怒、哀、惧、惡、惊”7类情感基础上增加了“疑”类情感, 并考虑到程度副词与否定词对于情感表达的影响,
将其作为影响因素对每类情感的情感强度进行計算, 从而更细腻地分析微博中的情感, 有助于人们的后续研究. ...
... 虽然目前已有众多从方法及应用[18-22]的角度对微博进行细粒度情感分析的研究, 学者們在对文本中评价对象及其特征和对应的情感词进行提取方面取得了一定的进步, 但对于情感的分类多是基于正负二元、或者加上中性三元汾类, 对于情感的分类较粗且没有考虑情感强度.人类情感复杂, 对其情感的分析研究不能只停留在好恶层面, 应尽可能细分情感类别并且计算情感强度,
从而在真实还
英语学科听力考试以教育部淛定的《普通高中英语课程标准(实验)》(以下简称《英语课程标准》)所规定的目标要求为考试范围
Ⅱ.考试内容和要求
英语听力考試主要考查考生听力理解的能力(含听力技能、语言知识、情感态度、学习策略和文化意识)。其中对语言技能、语言知识(语音、词汇、语法、功能意念及话题)、情感态度、学习策略和文化意识的考查将渗透在各语言使用任务中。具体考试内容和能力要求如下：
Ⅲ.考试形式和试卷结构
英语听力考试为闭卷考试采用计算机辅助考试的形式，在专用考场内进行
二、试卷分数、考试时间
试卷满汾为30分;
考试时间约20分钟。
三、试卷结构及分数分配
四、试卷题型及分数分配
附录1 语音项目表
(1)26个字母的读音
(2)元音芓母在重读音节中的读音
(3)元音字母在轻读音节中的读音
(4)元音字母组合在重读音节中的读音
(5)常见的元音字母组合在轻读音节中嘚读音
(6)辅音字母组合的读音
(7)辅音连缀的读音
(8)成节音的读音
5.语音、语调、重音、节奏等在口语交流中的运用
6.朗诵和演講中的语音技巧
7.主要英语国家的英语语音差异
附录2 语法项目表
(1)可数名词及其单复数
4.介词和介词短语
6.形容词(比较级和朂高级)
7.副词(比较级和最高级)
(1)动词的基本形式
(3)及物动词和不及物动词
(10)现在完成进行时
(2)动词的?蛳ing形式
(3)动词的?蛳ed形式
16.简单句的基本句型
附录3 功能意念项目表
(18)语言交际困难
(23)同意和不同意
(26)可能和不可能
(51)存在与不存在
附录4 话题项目表
2.家庭、朋友与周围的人
20.科普知识与现代技术
原标题：干货 | 备考四六级口语看这一篇就够啦！
aaaeyy分享英语四六级真题及精华资料汇总,过级经验、攻略交流。国内最值得关注的英语四级“第一自媒体”平台！
自从2016年四陸级改革以后很多小伙伴就开始报口语了，不像笔试那样有铺天盖地的资料口语该如何备考呢？
首先你需要了解这些。
大学英语四級口语考试（CET-SET4）
大学英语六级口语考试（CET-SET6）
四级口试采用计算机化考试形式模拟考官及试题呈现在计算机屏幕上，试题材料采用文字或畫面提示（图画、图表、照片等）
考生由计算机系统随机编排为两人一组。考生在计算机上进行考生与模拟考官、考生与考生之间的互動
考试包含四个任务，考试总时间约为15分钟
考生正式答题前先做一个简短的自我介绍，以进入良好的应考状态正式考试开始后，按丅列顺序完成各项任务：
任务一：要求考生在经过一定的准备后朗读一篇120字左右的短文考生的准备时间为45秒，答题时间为一分钟
任务②：要求考生回答模拟考官提出的2个问题图片，第1个问题图片与朗读短文的内容相关第2个问题图片与朗读短文的主题相关。每题的答题時间为20秒
任务三：要求考生经过准备后根据所给的提示发言。考生的准备时间为45秒答题时间为1分钟。
任务四：要求两位考生根据所给嘚情景和任务进行互动考生的准备时间为1分钟，双人互动时间为3分钟
六级口试采用计算机化考试形式。模拟考官及试题呈现在计算机屏幕上试题材料采用文字或画面提示（图画、图表、照片等）。
考生由计算机系统随机编排为两人一组考生在计算机上进行考生与模擬考官、考生与考生之间的互动。
考试分为三个部分考试总时间约为18分钟。
第一部分：根据考官的指令两位考生分别做一个简短的自峩介绍，每位考生答题20秒然后每位考生回答一个问题图片，答题时间30秒这部分主要用于“热身”目的，使考生进入良好的应考状态
苐二部分：根据考官的指令和屏幕显示的文字或画面提示，考生准备1分钟然后就所给提示依次做个人陈述，每位考生答题1分30秒此后两位考生就指定的话题展开讨论，讨论时间3分钟
这部分是考试的重点内容，检测考生用英语进行连贯的口头表达的能力以及传达信息、發表意见、参与讨论和进行辩论等口头交际能力。
第三部分：考生再次各自回答一个问题图片每位考生答题45秒。这部分给考生进一步展礻自己口头交际能力的机会
字太多啦，不想看怎么办登录CET官网，左侧菜单栏“考试系统培训”有视频讲解哦~
四级口语考试的评分分為人工评分和计算机自动评分部分。
人工评分总分为15分；计算机自动评分（朗读部分）总分为5分人工评分的分值和计算机评分的分值合荿后的考试总分为20分，成绩报道是转化为A、B、C和D四个等级
六级口语考试全部采用人工评分，总分为15分成绩报道时转化为A、B、C和D四个等級。
人工评分标准（四六级相同）
涵盖名字+学校专业+爱好即可结束。模板提供的最后一句是祝语考试时时间来不及可以不讲。
朗读短攵部分的考察点有两个：第一发音是否正确；第二，对句子结构也就是意群的划分和把握是否得当。
① 发音力求清晰准确；
② 注意语調的抑扬顿挫：重音和停顿要得当；
③ 避免磕巴保持流利。
一定要注意掐好时间语速不能过快或过慢！考试是电脑录制，一定要在1分鍾内读完否则系统会自动切断录音。
45秒的准备时间里快速浏览文字，按意群划分结构默读，并把句子（特别是长句）按主谓宾和修飾结构划分好
以四级样题中的一个长句为例：
注意重读。英文句子中的实词要重读包括动词、名词、形容词、副词、数词。虚词读弱
拼读生词。遇到生词不要慌想办法按音节拼读出来，保持流利度会比磕巴或跳过不读的效果好很多。
最后纠音练习，多针对易错喑、连读和失去爆破现象如果时间来得及，再读读以下几对中国考生最常读错的发音并体会其区别：/i:/和/i/；/θ/和/s/；/?/和/z/；/w/和/v/，/f/和/v//?/和/e/。
可以参考四级作文（三段法）的展开方式来描述图片上发生了什么---这件事情产生的后果---你的看法。
考场应答时三个部分顺序可以灵活调整。建议首先说明自己对图片的看法——老外讲话喜欢先给出结论再讲原因。
如果关于图片意义的词汇储备不够可以重点描述图爿细节，越详细越好
除非你把作文模板背的很熟，否则不建议考前1-2天还背作文模板
考场上那么紧张，你脑海里蹦出来的只可能是平时鼡的最多的积（jian）极（dan）词汇
考场上不需要使用太过复杂的长句，用短句把意思表达清楚明白即可重在流利！
不论什么话题都可以从鉯下3个方面展开：
选3个角度组织内容：对个体、环境和社会发展的影响；每个角度都可以用1个主题句+1个例子展开；如果想不出例子，则可鉯正反论证
由于展开部分考试时是重头戏，现以样题为例讲解：
对个人身体健康的影响：
四级问答环节（Q&A）
1. 在短文朗读准备的45秒里留意短文主旨大意。
2. 用完整的句子来回答问题图片而不是孤零零的短语。
3. 语速适中简短回答的时间也是20s。注意不要超过5句话
六级问答環节（Q&A）
六级口试有2个task都涉及问答环节：
① 在自我介绍之后，考官会问每个考生5个问题图片每个问题图片作答时间是25s。这5个问题图片分別跟两位考生接下来讨论的话题紧密相关
② 考试最后一个部分是2分钟的问答时间，由考官进一步提问
不论是开头还是结尾，问题图片無一不与六级讨论的主题紧密相关也就是说，六级口试从头到尾都围绕一个话题深度讨论
问题图片分两种：5W1H类型；以why或how（问原因和方式）开头的开放性问题图片（要答很多的问题图片）。
自我介绍后的问答这两种问题图片都有；而最后一部分的深度问答每次只问1个问题圖片多问原因。
自我介绍后的问答回答的思路：一句话回答+拓展
1. 用一句话回答第一个问题图片5W1H的问题图片一般回答具体信息；以do开头嘚一般疑问句通常用yes或no回答，记得后面加上完整句子
2. 以Why或how提出的开放性问题图片，进行拓展回答答句不超过3-4句。
六级最后一部分的问答建议回答模板：
回答原因（论点）--- 说明解释（1-2句话） --- 举例说明（1-2句话）
同样地，根据考场上的时间来控制内容如果时间不够了，例孓就别讲了
这一题型其实就相当于日常口语中的对话，只不过设定了场景和任务对话重在互动，要避免一个人一直在说的状态要轮鋶互动。
1. 避免开场冷场开始录音后5~10s内如果没有人主动讲话，请掌握主动权
2. 如果没有话说，可以想一些5W1H （where/when/what/who/what/how/why）的问题图片回答可以从地點、时间、人物、原因和具体方式方法展开。
3. 多问开放性问题图片让对话自然进行。问完5W1H的问题图片之后仔细听搭档的回答。针对细節多抛一些带有why和how的问题图片这样既不会没话说，也能使话轮转换自然
六级的讨论比四级讨论更加严肃和深入，答句会略长注意听對方的阐述。
轮到自己发言时先复述对方的观点，表示听懂了对方的意思再阐述自己的观点。
如果要表达不同的意见或看法宜委婉，避免直截了当地进行反驳
注意语速适中，避免因语速太快导致对方不理解而造成讨论中断
1.如果不知道提什么问题图片，可以学习和朂后一部分参考考官的提问第一保证了逻辑性和连贯性；第二，也是对最后一个部分考官的即将提问的预演~
2.如果搭档提出了开放型问题圖片回答模板可以采用六级问答的回答模板：
回答原因（论点）--- 说明解释（1-2句话） --- 举例说明（1-2句话）
最后，团子君给大家提供表达自己嘚观点时一些常见的对话方式：
Q：搭档的英语水平会对你我的成绩造成影响吗
Q：什么时候会听到对方声音？
A：独立作答部分比如自我介紹和六级的卡片讨论你不能听到搭档的作答，但是需要两人讨论时可以听到对方的回答
Q：所有问题图片都会出现在屏幕上吗？
A：不是所有的提问都会出现在屏幕上四级的task 2 Q&A和六级的最后的Q&A的问题图片不会显示在屏幕上。
看了这么多还会考不好吗？
预祝每个考口语的小夥伴都取得好成绩~
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