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[期刊] 情报学报
[作者]
吴鹏 李婷 仝冲 沈思
为了解决财经微博文本中网民情感状态转移的时序数据分析问题,本文提出一个基于认知情感评价模型(Ortony,Clore&Collins,OCC)和长短期记忆模型(long short term memory,LSTM)的财经微博文本情感分类模型(OCC-LSTM)。基于OCC模型从网民认知角度建立情感规则,对财经微博文本进行情感标注,并作为LSTM模型进行深度学习的训练集;基于LSTM模型,使用深度学习中的TensorFlow框架和Keras模块建立相应的实验模型,进行海量微博数据情感分类,并结合13家上市公司3年的微博文本数据进行实证研究和模型验证对比。实证研究结果发现本文提出的模型取得了89.45%的准确率,高于采用传统的机器学习方式的支持向量机方法 (support vector machine,SVM)和基于深度学习的半监督RAE方法 (semi-supervised recursive auto encoder)。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王征 李惠
[目的/意义]微博劣质信息严重破坏了网络生态，其隐蔽性与灰色性给网络信息分类工作带来了极大的困难，而传统的人工甄别方法难以解决其相关问题。[方法/过程]针对上述问题，提出了一种基于灰色情感辨识微博模糊分类模型。该模型采集微博信息的上下文环境，构建相关信息的情感空间，然后提取待辨识信息的情感特征，基于场合情景空间进行灰色情感辨识，从而实现微博劣质与有害信息的甄别。[结果/结论]现场数据测试结果表明，与人工辅助辨识的现有模型相比，该模型的效率、辨识率与误报率等指标良好，系统开销不大，具有良好的应用前景。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
颜端武 杨雄飞 李铁军
[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。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
邓三鸿 傅余洋子 王昊
【目的】利用LSTM模型和字嵌入的方法构建分类系统,提出一种中文图书分类中多标签分类的解决方案。【方法】引入深度学习算法,利用字嵌入方法和LSTM模型构建分类系统,对题名、主题词等字段组成的字符串进行学习以训练模型,并采用构建多个二元分类器的方法解决多标签分类问题,选择3所高校5个类别的书目数据进行实验。【结果】从整体准确率、各类别精度、召回率、F1值多个指标进行分析,本文提出的模型均有良好表现,有较强的实际应用价值。【局限】数据仅涉及中图分类法5个类别,考虑的分类粒度较粗等。【结论】基于LSTM模型的中
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张仰森 郑佳 黄改娟 蒋玉茹
微博情感分析是获取微博用户观点的基础。该文针对现有大多数情感分析方法将深度学习模型与情感符号相剥离的现状,提出了一种基于双重注意力模型的微博情感分析方法。该方法利用现有的情感知识库构建了一个包含情感词、程度副词、否定词、微博表情符号和常用网络用语的微博情感符号库;采用双向长短记忆网络模型和全连接网络,分别对微博文本和文本中包含的情感符号进行编码;采用注意力模型分别构建微博文本和情感符号的语义表示,并将两者的语义表示进行融合,以构建微博文本的最终语义表示;基于所构建的语义表示对情感分类模型进行训练。该方法通
[期刊] 情报科学
[作者]
蔡瑶 吴鹏 王佳敏 张晶晶
【目的/意义】微博中网民的负面情感反映了网民对于舆情事件的不满和诉求,网民的负面情感如何产生、又如何调节,一直是政府应急响应过程中重点关注的问题。【方法/过程】ACT-R是人类认知能力针对特定行为模型的通用框架,可以完全或几乎完全模拟人与其所处环境的真实交互。本文以ACT-R理论模型为核心,结合突发事件中网民负面情感决策相关知识与信息行为任务目标,研究微博网民负面情感认知决策过程。以"天津爆炸"突发事件为实验案例,对本文提出的决策模型进行验证。【结果/结论】实验结果表明:本文提出的模型可以有效的反映网民负
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 房小可
伴随着微博的日趋流行,对微博信息的检索逐渐成为人们获取第一消息的手段。其中文本聚类和主题发现是信息检索领域的有效方法,采用适当的方法是影响微博短文本信息检索质量的关键因素。文章针对文本聚类和LDA主题模型的互补特征,综合考虑了微博特殊文体和短文本聚类效率问题,提出了基于频繁词集的文本聚类和基于类簇的LDA主题挖掘相融合的微博检索方法,给出了针对微博文体的一种新的主题检索模型。实验表明,该方法不仅能有效地划分微博文本,并且能清晰地挖掘类簇中潜在主题。
关键词：
文本聚类 主题检索 微博
[期刊] 开放教育研究
[作者]
冯翔 邱龙辉 郭晓然
分析学生学习过程产生的反馈文本,是发现其学业情绪的重要方式。传统的学业情绪测量方法主要包括使用学业情绪测量问卷和访谈分析,但这两种方法难以大规模地应用于在线教育环境。本研究旨在通过构建学业情绪自动预测模型,对大量学生反馈文本进行快速有效的学业情绪分类。研究首先利用词向量训练工具,将文本转化为多维向量;然后基于深度学习网络LSTM构建学业情绪预测模型,以文本的多维向量作为模型输入;最后经过多轮训练,优化模型参数。实验显示,上述模型可快速有效识别学生反馈文本中所包含的学业情绪,该模型在测试数据集上的学业情绪识别准确率可达89%。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
郝耀军 王建国 赵青杉
由于网络学习中的时空差距,情感缺失问题成为阻碍其发展的一大障碍。基于模糊情感分析的个性_OCC情感模型,给出了网络学习中情感变量初始化和更新的一套规则,将个性与OCC情感模型相结合,利用模糊数学方法,综合评判引起情感变化的学习能力与学习过程因素。该模型克服了以往一些模型太过复杂、不能达到主体反应实时性的缺点,并考虑了个性对情感状态的影响。基于该模型的学习支持技术,有效解决了网络学习中情感缺失的问题,改善了网络学习的交互过程。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张玉峰 何超
为提高文本分类的准确性与效率,提出一种基于潜在语义分析和改进的超球支持向量机的文本分类模型。该模型利用潜在语义分析进行特征抽取,消除同义词和多义词在文本表示时所造成的偏差,实现文本向量的降维。针对超球重叠区域的文本分类问题,设计一种新的决策方法—基于密集度的决策策略。实验结果表明,该模型在类别数目较小时具有较好的分类效果,改进的算法有效可行。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 何超
为了提高文本分类的准确性和效率,提出了一种基于潜在语义分析和超球支持向量机的文本分类模型。针对SVM对大规模文本分类时收敛速度较慢这一缺点,本文将超球支持向量机应用于文本分类,采用基于增量学习的超球支持向量机分类学习算法进行训练和分类。实验结果表明,超球支持向量机是一种解决SVM问题的有效方法,在文本分类应用中具有与SVM相当的精度,但是明显降低了模型复杂度和训练时间。
关键词：
文本分类 潜在语义分析 支持向量机
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 向坤
分析传统LDA模型在进行微博热点挖掘时所得概率结果抽象且难以结合实际解释的缺点;考虑到微博本身的数据特点和信息论中信息量的观点,提出微博热度的概念,并将其引入到LDA模型的热点挖掘研究中,构建基于微博热度的LDA模型;通过API采集微博数据上的实验,证明新方法与旧方法具有相同的性能,而且能得到更直观的微博热度表,并得出更具有说服力的挖掘结论。
关键词：
LDA 微博热度 主题模型 热点挖掘
[期刊] 情报科学
[作者]
潘骏 沈惠璋 陈忠
【目的/意义】有别于众多现有的针对社会群体事件的定性理论研究,文章采用了定性分析和定量研究相结合的方式探讨群体事件在微博网络中的传播特点,并给出了社会群体事件在微博中传播的传播模型。【方法/过程】以定性分析和定量讨论相结合的方式为指导思想,以复杂系统的理论为依据,提出对群体事件的微博传播进行基于Agent的建模分析;以复杂网络的相关知识为支撑,提出依据K-Shell index方式来划分Agent群类并设计了相应的交互规则。【结果/结论】实证分析了以K-shell index为依据构建Agent的优点;基
[期刊] 情报科学
[作者]
周源 刘怀兰 杜朋朋 廖岭
【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节点重要程度值,解决传统TF-IDF忽略文本结构信息的问题;(2)增加特征值IDF值的方差来衡量特征词w在不同类别文本集中程度的分布情况,解决传统TF-IDF忽略特征词在类之间分布状况的不足。【结果/结论】基于该改进方法构建了文本分类模型,对3D打印数据进行分类实验。
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