牛菲菲
- 作品数：2 被引量：133H指数：2
- 供职机构：武汉大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于词性组合规则改进的中文句子极性判断方法被引量：2
- 2015年
- 介绍基于词性组合规则改进的中文句子极性判断方法,提出一种基于半监督学习的中文句子极性判断框架。在传统的完全基于情感词典方法的基础上,结合词性组合规则这一重要特征对中文句子进行极性判断。首先,分析中文句子中情感短语、情感词语的词性组合规则。然后,将情感短语、情感词语的词性组合规则用于中文句子极性判断。根据词性组合规则集抽取评测句子中的候选情感短语、情感词语;而后,计算句子的情感信息总量和句子的情感值,根据句子的情感信息总量将句子分为主观句、客观句,根据句子的情感值将主观句子分为积极情感句、消极情感句、中立情感句。实验结果证明,该方法在主客观分类上F值较高,可以达到77.4%;在主观句情感分类上,可达到的F值为62.5%。相比较于已有方法,基于词性组合规则改进的中文句子极性判断方法的F值有了明显的提高。
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- 用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型被引量：131
- 2017年
- 基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表示,已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展.微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一,已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果.借助词向量表示技术,为常用表情符号构建情感空间的特征表示矩阵R^E;基于向量的语义合成计算原理,通过矩阵R^E与词向量的乘积运算完成词义到情感空间的映射;接着输入到一个MCNN(Multi-channel Convolution Neural Network)模型,学习一个微博的情感分类器.整个模型称为EMCNN(Emotion-semantics enhanced MCNN),将基于表情符号的情感空间映射与深度学习模型MCNN结合,有效增强了MCNN捕捉情感语义的能力.EMCNN模型在NLPCC微博情感评测数据集上的多个情感分类实验中取得最佳分类性能,并在所有性能指标上超过目前已知文献中的最好分类效果.在取得以上分类性能提升的同时,EMCNN相对MCNN的训练耗时在主客观分类时减少了36.15%,在情感7分类时减少了33.82%.
- 何炎祥孙松涛牛菲菲李飞
- 关键词：情感分析卷积神经网络自然语言处理社交网络
