检索结果-南通市图书馆

作者：王婷伟南华大学

学位级别：硕士

以往的情感分类大多是基于粗粒度进行的,针对五分类进行的研究不多,且最终的情感分类结果只包含一种情感,很少对多情感共存现象进行研究,因此不能完全体现用户情感的丰富性。研究学者使用Attention机制对单语或双语文本的研究技术也取... 详细信息

以往的情感分类大多是基于粗粒度进行的,针对五分类进行的研究不多,且最终的情感分类结果只包含一种情感,很少对多情感共存现象进行研究,因此不能完全体现用户情感的丰富性。研究学者使用Attention机制对单语或双语文本的研究技术也取得了不错的成效,但鲜有针对语码转换文本(Code-Switching Text)的情感分类进行研究。针对这些不足,本文提出一种基于Attention与BiLSTM模型的多情感分类方法,通过BiLSTM模型构建五个情感分类器来获取文本上下文关系,分别是Happiness、Anger、Sadness、Fear、Surprise情感分类器,从而预测出单个帖子所属的所有情感。使用word2vec的Skip-gram方法将语码转换文本转化成词向量来作为多情感分类器的输入,并采用负采样方法提高词向量的质量、加快训练速度,针对不同词对文本的权重不同引入Attention机制来表示不同特征的重要性,增强上下文语义信息,并获取更深层次特征,最后通过Softmax进行回归,完成所有帖子所属的所有情感预测。通过对基于Attention与BiLSTM模型的实验结果进行分析,发现Surprise和Fear情感分类器的性能明显低于Happiness、Anger、Sadness情感分类器,分析原因为语码转换文本存在类别不平衡问题,由于数据量小的类别在训练模型时特征不明显,导致将数据量小的类别预测为数据量多的类别,降低了情感分类准确率。为了解决上述问题,本文提出一种改进的基于Attention与BiLSTM模型的多情感分类方法研究。使用新浪提供的API抓取微博中的语码转换文本数据,邀请20名自然语言处理领域的同学对抓取的数据类别进行标注,从中有目标的选取五种类别的数据,比如选取同一个帖子包含多种情感的数据,每个类别数据量统一为2000条,使得语码转换文本达到类别平衡从而对语码转换文本进行扩充。使用伪梯度下降法调整模型参数,对交叉熵损失函数进行优化,降低复杂度,使得模型的分类性能更稳定。实验证明,改进的基于Attention与BiLSTM模型的多情感分类方法研究与未改进的算法相比,缓解了少数类被错分成多数类的问题,Marco-F1值提高了11.4%,且每个情感分类器的F1值均有很大的提高,减小了Surprise、Fear情感分类器的F1值与其它三个情感分类器F1值的差距,因此改进的基于Attention与BiLSTM模型的多情感分类方法研究可以更为准确的判别文本的多种情感,取得了更好地分类效果,验证了模型的有效性。

关键词：多元情感分类 Attention与BiLSTM模型类别不平衡伪梯度下降法

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基于多种LSTM结构的文本情感分析

基于多种LSTM结构的文本情感分析

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作者：张玉环北京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的飞速发展,越来越多的用户开始在网上发表自己的意见,这些意见包含着用户的情感表达。制造商为了提高产品质量,改善营销策略,就必须充分了解用户对商品和相关服务的意见。但是,同一商品的评论往往有很多,传统的依靠人工... 详细信息

随着互联网技术的飞速发展,越来越多的用户开始在网上发表自己的意见,这些意见包含着用户的情感表达。制造商为了提高产品质量,改善营销策略,就必须充分了解用户对商品和相关服务的意见。但是,同一商品的评论往往有很多,传统的依靠人工进行问卷调查的手段越来越无法满足市场竞争的需要,因此如何从大量文本中挖掘用户的情感倾向就成为了一项重要的研究课题。本文使用长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)结构及其一种变形门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)结构搭建了两个文本情感分类模型,对中文文本进行情感多分类。长短时记忆结构可以克服传统的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)不能学习远距离信息的缺点。虽然RNN在理论上能够处理任何长度的序列数据,但是在实践中,当间隔不断增大时,由于梯度消失和梯度爆炸问题,RNN会丧失远距离学习的能力。本文还提出了一种伪梯度下降法进行模型的参数调整。与传统的网格取值法和随机取值法相比,网格取值法效率太低,随机取值法又有很大的不确定性,本文提出的伪梯度下降参数调整方法可以使模型在较短的时间内达到较高的正确率。

关键词：情感分析 LSTM GRU 伪梯度下降法

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基于两种LSTM结构的文本情感分析

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软件 2018年第1期39卷 116-120页

作者：张玉环钱江北京邮电大学理学院北京100876

随着互联网的迅猛发展,越来越多的用户在互联网上发表着自己的评论,这些评论中包含着很多有价值的信息,而这些对于厂家进一步了解顾客意见,提高产品质量有着重要意义,但是传统的依靠人工进行问卷调查的手段越来越无法满足市场竞争的需... 详细信息

随着互联网的迅猛发展,越来越多的用户在互联网上发表着自己的评论,这些评论中包含着很多有价值的信息,而这些对于厂家进一步了解顾客意见,提高产品质量有着重要意义,但是传统的依靠人工进行问卷调查的手段越来越无法满足市场竞争的需要。因此如何从大量文本中获取有价值的信息成为了一项重要的研究课题。本文利用LSTM结构以及其一种变形GRU结构搭建了两个文本情感分类模型,对中文文本进行情感多分类;同时提出了一种伪梯度下降的方法进行模型参数调整,数值实验结果表明这种参数调整方法可以使模型在较短的时间内达到较高的正确率。

关键词：情感分析 LSTM GRU 伪梯度下降法

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