本文關(guān)鍵詞：基于統(tǒng)計(jì)方法的中文短文本情感分析

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【摘要】：近些年來(lái),文本的情感分析作為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中一項(xiàng)重要的研究問(wèn)題受到了廣泛的關(guān)注。隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,情感分析技術(shù)在輿情監(jiān)控、事件預(yù)測(cè)等領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。本文針對(duì)中文短文本,以商品評(píng)論文本為例,設(shè)計(jì)了基于統(tǒng)計(jì)方法的情感分析方法。本文分別使用支持向量機(jī)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類(lèi)器,結(jié)合擴(kuò)充后的情感詞典改進(jìn)了文本的表示模型,進(jìn)一步提高了情感分析的準(zhǔn)確率。本文最后將兩種機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了對(duì)比,分別說(shuō)明了各自的優(yōu)勢(shì)。本文的主要工作和研究?jī)?nèi)容如下:第一,情感詞典是情感分析的基礎(chǔ),本文設(shè)計(jì)了一種擴(kuò)充情感詞典的方法。該方法主要有以下幾個(gè)步驟:從互聯(lián)網(wǎng)抓取大量文本數(shù)據(jù)、對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行新詞發(fā)現(xiàn)和分詞操作、訓(xùn)練word2vec詞向量模型、利用詞向量模型得到已有情感詞語(yǔ)的相關(guān)詞、利用《同義詞詞林(擴(kuò)展版)》進(jìn)行進(jìn)一步篩選。情感詞典的詞匯量在擴(kuò)充后有了較大的提高。第二,使用支持向量機(jī)對(duì)文本進(jìn)行了情感分析。采用向量空間模型將文本轉(zhuǎn)化為向量的形式,并且使用擴(kuò)充后的情感詞典對(duì)向量的部分特征權(quán)重進(jìn)行改進(jìn),使用支持向量機(jī)對(duì)文本向量進(jìn)行分類(lèi),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了改進(jìn)的有效性。第三,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本進(jìn)行了情感分析。采用word2vec詞向量模型將文本轉(zhuǎn)化為矩陣的形式,并且根據(jù)擴(kuò)充后的情感詞典向文本矩陣添加情感信息維,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本矩陣進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了改進(jìn)方案在一定程度上的有效性。最后對(duì)比了支持向量機(jī)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種模型,分別說(shuō)明了各自的優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：自然語(yǔ)言處理 情感分析 情感詞典 支持向量機(jī) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 本文的研究背景和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 基于統(tǒng)計(jì)方法的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 基于規(guī)則和語(yǔ)義方法的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)14-15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)及安排15-16
• 第2章 文本情感分析關(guān)鍵技術(shù)16-23
• 2.1 情感分析概念與分類(lèi)16-17
• 2.1.1 基本概念16
• 2.1.2 分類(lèi)16-17
• 2.2 分詞和新詞發(fā)現(xiàn)技術(shù)17-18
• 2.3 文本的向量空間模型18-19
• 2.4 文本分類(lèi)19-22
• 2.4.1 基于淺層學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)20-21
• 2.4.2 基于深度學(xué)習(xí)的文本文類(lèi)21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第3章 情感詞典的擴(kuò)充23-36
• 3.1 情感詞典23-24
• 3.2 詞典擴(kuò)充工具介紹24-27
• 3.2.1Word2vec介紹24-25
• 3.2.2 同義詞擴(kuò)展工具25-26
• 3.2.3 語(yǔ)義相似度計(jì)算26-27
• 3.3 情感詞典擴(kuò)充流程27-34
• 3.3.1 數(shù)據(jù)抓取27-28
• 3.3.2 新詞發(fā)現(xiàn)和分詞28-32
• 3.3.3 訓(xùn)練詞向量模型32
• 3.3.4 獲得情感詞的相關(guān)詞語(yǔ)32-33
• 3.3.5 同義詞篩選33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-36
• 第4章 基于支持向量機(jī)的情感分析36-50
• 4.1 構(gòu)建特征詞表36-41
• 4.1.1 文本預(yù)處理36-39
• 4.1.2 特征選擇39-41
• 4.2 文本的向量表示41-45
• 4.2.1 特征權(quán)重的計(jì)算41-44
• 4.2.2 引入情感加強(qiáng)因子44-45
• 4.3 分類(lèi)模型的訓(xùn)練45
• 4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析45-49
• 4.4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)45-46
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)46
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)及分析46-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第5章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情感分析50-68
• 5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50-54
• 5.1.1 神經(jīng)元50-51
• 5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)51-53
• 5.1.3 多層感知機(jī)53-54
• 5.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54-55
• 5.2.1 局部連接54-55
• 5.2.2 權(quán)值共享55
• 5.3 情感分析具體過(guò)程55-62
• 5.3.1 評(píng)論文本的表示57-58
• 5.3.2 引入情感信息維58
• 5.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建58-62
• 5.4 實(shí)驗(yàn)及分析62-66
• 5.4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)62
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)62
• 5.4.3 實(shí)驗(yàn)及分析62-65
• 5.4.4 深度學(xué)習(xí)與淺層學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比65-66
• 5.5 本章小結(jié)66-68
• 結(jié)論68-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單74-75
• 致謝75

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：724621