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Twitter Sentiment Analysis of the Accounting Profession in Social Media
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作者 Zhang Xiyu 《学术界》 CSSCI 北大核心 2019年第12期221-234,共14页
Nowadays,the impact of emerging social media on the accounting is still a relatively new field and none of the existing research has explored the correlation among the public attitude towards social media,official acc... Nowadays,the impact of emerging social media on the accounting is still a relatively new field and none of the existing research has explored the correlation among the public attitude towards social media,official accounting attitude and the performance of the stock prices of listed firms.U sing the state-of-the-art sentiment analysis tool and 25 public companies'dataset from Yahoo Finance,the correlations among the company's stock price,sentiment in twitter and sentiment in earnings report are quantitatively studied in this paper.Hypothesis testing is used to infer the result of two proposed hypotheses on the sample data.The results demonstrate that(1)there is a significant negative correlation between company's stock price and sentiment in its corresponding earnings reports,and(2)there is no statistical significance for the correlation between company's stock price and sentiment in its corresponding Twitter data. 展开更多
关键词 sentiment analysis ACCOUNTING TWITTER social media CORRELATION
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基于多模态信息融合的中文隐式情感分析 被引量:4
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作者 张换香 李梦云 张景 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期179-190,共12页
隐式情感表达中缺乏显式情感词,给隐式情感分析带来一定的挑战。为有效解决此问题,借助外部信息是有效解决隐式情感分析的方法之一。与现有的主要借助单一文本信息的研究不同,提出一种融合多模态信息(包括语音和视频)的隐式情感分析方... 隐式情感表达中缺乏显式情感词,给隐式情感分析带来一定的挑战。为有效解决此问题,借助外部信息是有效解决隐式情感分析的方法之一。与现有的主要借助单一文本信息的研究不同,提出一种融合多模态信息(包括语音和视频)的隐式情感分析方法。通过从语音中提取音调、强度等声学特征,以及从视频中捕捉面部表情等视觉特征,辅助理解隐式情感。利用BiLSTM网络挖掘各单模态内部的上下文信息;结合多头互注意力机制分别捕捉与文本相关的语音和视觉特征,并通过迭代优化,减少非文本模态的低阶冗余信息。此外,通过设计以文本为中心的交叉注意融合模块,强化隐式文本特征表示,并处理模态间的异质性,增强隐式情感分析的综合性能。在CMUMOSI、CMU-MOSEI、MUMETA数据集上的实验结果表明,所提出的模型优于其他基线模型。这种针对隐式情感分析的多模态处理策略,充分利用语音和视觉外部知识,更全面、准确地捕捉隐式情感表达,有效提升了隐式情感分析的准确率。 展开更多
关键词 隐式情感分析 深度神经网络 多模态 注意力机制 特征融合
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基于联合交互注意力的图文情感分析方法
3
作者 胡慧君 丁子毅 +1 位作者 张耀峰 刘茂福 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2262-2270,共9页
社交媒体中的图文情感对于引导舆论走向具有重要意义,越来越受到自然语言处理(NLP)领域的广泛关注。当前,社交媒体图文情感分析的研究对象主要为单幅图像文本对,针对无时序性及多样性的图集文本对的研究相对较少,为有效挖掘图集中图像... 社交媒体中的图文情感对于引导舆论走向具有重要意义,越来越受到自然语言处理(NLP)领域的广泛关注。当前,社交媒体图文情感分析的研究对象主要为单幅图像文本对,针对无时序性及多样性的图集文本对的研究相对较少,为有效挖掘图集中图像与文本之间情感一致性信息,提出基于联合交互注意力的图文情感分析(SA-JIA)方法。该方法使用RoBERTa和双向门控循环单元(Bi-GRU)来提取文本表达特征,使用ResNet50获取图像视觉特征,利用联合注意力来找到图文情感信息表达一致的显著区域,获得新的文本和图像视觉特征,采用交互注意力关注模态间的特征交互,并进行多模态特征融合,进而完成情感分类任务。在IsTS-CN数据集和CCIR20-YQ数据集上进行了实验验证,结果表明:所提方法能够提升社交媒体图文情感分析的性能。 展开更多
关键词 社交媒体 图文情感分析 联合注意力 交互注意力 多模态融合
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基于知识图谱和对话结构的问诊推荐方法
4
作者 徐春 吉双焱 +3 位作者 马欢 孙恩威 王萌萌 苏明钰 《计算机应用》 北大核心 2025年第4期1157-1168,共12页
针对现有的问诊推荐方法未能充分利用医患间丰富的对话信息和无法捕捉患者实时的健康需求和偏好的问题,提出一种基于知识图谱和对话结构的问诊推荐方法(KGDS)。首先,构建包含评论情感分析和医学专业知识的医疗知识图谱(KG),增强医生和... 针对现有的问诊推荐方法未能充分利用医患间丰富的对话信息和无法捕捉患者实时的健康需求和偏好的问题,提出一种基于知识图谱和对话结构的问诊推荐方法(KGDS)。首先,构建包含评论情感分析和医学专业知识的医疗知识图谱(KG),增强医生和患者的细粒度特征表示;其次,在患者表示学习部分,设计一种患者查询编码器,从词级和句级这2个层面提取查询文本的关键特征,并通过注意力机制加强医患向量间的高阶特征交互;再次,建模诊断对话,充分利用医患间丰富的对话信息增强医患特征表示;最后,设计基于对比学习的对话模拟器,捕捉患者的动态需求和实时偏好,利用模拟的对话表示辅助推荐得分的预测。在真实数据集上的实验结果表明,KGDS相较于最优基线方法在曲线下面积(AUC)、平均值倒数秩(MRR@15)、推荐多样性(Diversity@15)、调和平均值(F1@15)、命中率(HR@15)和归一化折损累计增益(NDCG@15)上分别提高了1.82、1.78、3.85、3.06、10.02和4.51个百分点,验证了KGDS的有效性,且可见情感分析和KG的纳入增强了推荐结果的可解释性。 展开更多
关键词 知识图谱 对话结构 问诊推荐 评论情感分析 注意力机制 可解释性
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基于异构用户知识融合的隐式情感分析研究
5
作者 廖健 张楷 +2 位作者 王素格 雷佳 张益阳 《中文信息学报》 北大核心 2025年第3期117-128,共12页
隐式情感分析因其缺乏显式情感线索的特性是情感分析领域的重要研究难点之一。传统的隐式情感分析方法通常针对隐式情感文本本身的信息进行建模,没有考虑隐式情感的主观差异性特征。该文提出了一种基于异构用户知识融合的隐式情感分析模... 隐式情感分析因其缺乏显式情感线索的特性是情感分析领域的重要研究难点之一。传统的隐式情感分析方法通常针对隐式情感文本本身的信息进行建模,没有考虑隐式情感的主观差异性特征。该文提出了一种基于异构用户知识融合的隐式情感分析模型HELENE,从用户数据中挖掘用户异构的内容知识、社会化属性知识以及社会化关系知识,基于图神经网络模型结合动态预训练模型分别从内、外部两个维度对用户进行建模;在此基础上与隐式情感文本语义信息进行融合学习,实现对隐式情感进行主观差异化建模。此外,该文构建了一个用户个性化通用情感分析语料库,涵盖了较为完整的文本内容信息、用户社会化属性信息和关系信息,可同时满足面向用户个性化建模的隐式或显式情感分析相关研究任务的需要。在所构建数据集上的实验结果显示,该文方法相比基线模型在用户个性化隐式情感分析任务上具有显著的提升效果。 展开更多
关键词 隐式情感分析 用户知识建模 异构知识融合
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基于动态前缀提示及数据增强的情感四元组提取方法
6
作者 钟将 刘雨轩 +3 位作者 戴启祝 王佳祺 赖心怡 胡雯月 《计算机学报》 北大核心 2025年第5期1082-1099,共18页
在方面级情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA)中,情感四元组提取是一个能全面分析情感且最具挑战性的任务。当前基于生成式的方法存在两方面局限性:(1)依赖于提示设计,无法针对任务动态优化,导致提示次优的问题;(2)未能充... 在方面级情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA)中,情感四元组提取是一个能全面分析情感且最具挑战性的任务。当前基于生成式的方法存在两方面局限性:(1)依赖于提示设计,无法针对任务动态优化,导致提示次优的问题;(2)未能充分解决隐含情感数据不平衡的问题,导致在处理这类数据时性能不佳。为解决这些问题,本文提出了一种动态前缀提示方法(Dynamic Prefix Prompt),该方法利用可调整的前缀和注意力机制来动态优化提示。此外,本文设计了一种基于大语言模型的数据增强策略,该策略通过微调的方式来对齐数据扩充任务以平衡隐含情感数据。在两个真实应用的数据集上的实验表明,本文所提出的方法在Restaurants-ACOS和Laptop-ACOS数据集上F1分数分别提升3.60和2.20,同时在隐含情感数据中F1分数平均提升了4.23和4.67,达到目前最先进的水平,验证了本文方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 方面级情感分析 情感四元组提取 动态前缀提示 隐含情感数据 大语言模型 数据增强
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基于细粒度图像-方面的情感增强方面级情感分析
7
作者 余本功 陈明玥 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1073-1079,共7页
为了缩小模态间的异质性差异并缓解多个方面词带来的情感混淆,提出一种基于细粒度图像-方面的情感增强多模态方面级情感分析。具体地,该模型经过文本图像编码后,首先利用形容词-名词对将与方面词相关的图像信息加入到文本方面词中,并通... 为了缩小模态间的异质性差异并缓解多个方面词带来的情感混淆,提出一种基于细粒度图像-方面的情感增强多模态方面级情感分析。具体地,该模型经过文本图像编码后,首先利用形容词-名词对将与方面词相关的图像信息加入到文本方面词中,并通过细粒度图像-方面跨模态注意力机制优化图像表征,得到细粒度方面词-图像特征;接着,基于句法结构引入情感得分,得到基于方面词的文本情感特征;最后,进行模态融合得到最终情感预测结果。在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上,与基线模型TMSC相比,提出模型值准确率分别提高了0.25百分点和0.16百分点,充分证明了细粒度的图文匹配和情感增强操作有助于提高分类效果。 展开更多
关键词 多模态方面级情感分析 形容词-名词对 跨模态注意力机制 情感分数 模态融合
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基于前后景分割的图像情感分析
8
作者 高玮军 刘书君 孙子博 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期206-213,共8页
图像是生活中重要的信息源之一,对其所表达的内容进行细节分析,可以更充分地利用信息资源。随着信息化的快速发展,针对图像模态开展情感分析工作已成为目前研究的一大热点。图像情感分析的主要环节依次为:情感特征提取、情感空间的选择... 图像是生活中重要的信息源之一,对其所表达的内容进行细节分析,可以更充分地利用信息资源。随着信息化的快速发展,针对图像模态开展情感分析工作已成为目前研究的一大热点。图像情感分析的主要环节依次为:情感特征提取、情感空间的选择、特征融合和情感识别分类。现有的大部分图像情感分析工作以图像整体为单位进行输入,未能充分发挥图像中局部特征的情感作用。如果不能对图像的全局特征和局部特征作出区分,当图像出现清晰度不高、背景噪声较多等问题时,图像的全局特征就会变得较为敏感,特征提取和识别工作将会受到严重干扰,对情感分析的准确性产生一定影响。针对目前图像情感分析存在的不足,提出一种基于前后景分割的图像情感分析方法。该方法以YOLOv5为框架,引入ConvNeXt模块和AFF模块,分别进行特征提取和注意力融合。实验结果表明,与目前比较流行的几种图像情感分析方法相比,该方法对于包含更多情感信息和语义信息的场景更为适用,性能也有所提升。 展开更多
关键词 图像情感分析 前后景分割 特征融合 YOLOv5 局部特征 全局特征
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视频多模态情感分析关键技术研究综述
9
作者 段宗涛 黄俊臣 朱晓乐 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第3期539-558,共20页
情感分析是自动判定观点持有者所表现的态度或情绪倾向性的过程,其在商业、社交媒体分析和舆情监测等领域得到了广泛应用。在单一模态情感分析中,多数研究者使用文本、面部表情和音频信息来进行分析。然而,随着深度学习技术的快速发展,... 情感分析是自动判定观点持有者所表现的态度或情绪倾向性的过程,其在商业、社交媒体分析和舆情监测等领域得到了广泛应用。在单一模态情感分析中,多数研究者使用文本、面部表情和音频信息来进行分析。然而,随着深度学习技术的快速发展,情感分析逐渐从单一模态扩展至多模态领域,综合多种模态,能够克服单一模态存在的局限性并更加准确和全面地理解人们所表达的情感。以三种单模态情感分析为基础对多模态情感分析中的关键技术进行了综述。简要介绍了多模态情感分析的背景和目前的研究现状;总结了常用的相关数据集;分别对基于文本、面部表情和音频信息的单模态情感分析进行了简要叙述;重点梳理了视频多模态情感分析中的关键技术,如多模态融合、对齐和模态噪声处理,并对这些技术的关系与应用进行了详细分析;对不同模型在三种常用数据集上的性能指标进行了分析,进一步验证了关键技术的有效性。讨论了多模态情感分析现存问题和未来的发展趋势。 展开更多
关键词 情感分析 多模态 模态融合 模态对齐 模态噪声
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基于跨模态增强网络的时序多模态情感分析
10
作者 王旭阳 章家瑜 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期97-107,共11页
针对多模态情感分析中存在的模态间交互性差、时序性考虑不充分以及模态重要性不同等问题,本文提出一种基于跨模态增强网络的时序多模态情感分析框架(TCAN-SA)。首先,通过模态间交互模块增强各模态之间的信息交流;其次,引入双向时域卷... 针对多模态情感分析中存在的模态间交互性差、时序性考虑不充分以及模态重要性不同等问题,本文提出一种基于跨模态增强网络的时序多模态情感分析框架(TCAN-SA)。首先,通过模态间交互模块增强各模态之间的信息交流;其次,引入双向时域卷积网络(BiTCN)层,以捕捉模态信息的时序特征;最后,采用多模态门控模块来平衡模态间的重要性差异。实验结果表明,该框架在公开数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI上表现优异,相较于现有模型,性能更为突出。 展开更多
关键词 时域卷积 多模态情感分析 多模态融合 门控单元 TRANSFORMER
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基于情感分析的新型共识反馈模型:以新冠疫情管理为例
11
作者 杨威 张露祥 《运筹与管理》 北大核心 2025年第3期70-75,I0040-I0041,共6页
针对社交网络环境下考虑公众意见的共识决策问题,提出了一种参考公众意见调整专家意见的决策方法。挖掘社交平台上的公众意见,通过情感分析和TF-IDA技术将其转化为直觉模糊矩阵计算专家的可靠度。其次,定义了犹豫度和可信度的概念,并由... 针对社交网络环境下考虑公众意见的共识决策问题,提出了一种参考公众意见调整专家意见的决策方法。挖掘社交平台上的公众意见,通过情感分析和TF-IDA技术将其转化为直觉模糊矩阵计算专家的可靠度。其次,定义了犹豫度和可信度的概念,并由此给出共识阈值和信心阈值。提出了基于可信度调整和共识达成过程的双路径反馈模型。最后,通过新冠疫情管理实例说明了该方法的应用,并通过比较分析揭示了该方法的特点和优势。 展开更多
关键词 多属性决策 共识反馈模型 情感分析 可信度 新冠疫情
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基于句法、语义和情感知识的方面级情感分析
12
作者 郑诚 杨楠 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期218-225,共8页
方面级情感分析的目标是识别句子中特定方面词的情感极性。近年来,许多工作都是利用句法依赖关系和自注意力机制分别获得句法知识和语义知识,并通过图卷积网络融合这两种信息更新节点的表示。然而句法依赖关系和自注意力机制都不是特定... 方面级情感分析的目标是识别句子中特定方面词的情感极性。近年来,许多工作都是利用句法依赖关系和自注意力机制分别获得句法知识和语义知识,并通过图卷积网络融合这两种信息更新节点的表示。然而句法依赖关系和自注意力机制都不是特定用于情感分析的工具,不能直接有效地捕获方面词的情感表达,而这一点正是方面级情感分析的关键之处。为了更准确地识别方面词的情感表达,构造了融合句法、语义和情感知识的网络。具体来说,利用句法依赖树中的句法知识构建句法图,并将外部情感知识库信息融合在句法图中。同时,采用自注意力机制获得句子中各单词的语义知识,并通过方面感知注意力机制使语义图关注与方面词相关的信息。此外,采用双向消息传播机制同时学习这两个图中的信息并更新节点表示。在3个基准数据集上的实验结果验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 方面级情感分析 图卷积网络 注意力机制 句法依赖树 情感知识 自然语言处理 深度学习
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基于方面级情感分析与多源舆情融合的应急决策质量评价方法研究
13
作者 郭海湘 张蓓佳 +1 位作者 赵甜甜 张文凯 《灾害学》 北大核心 2025年第3期95-103,共9页
该文针对传统应急决策质量评价方法在突发事件实时优化中的局限性,提出一种多源细粒度情感融合驱动的动态评价框架。以“12·18”积石山地震为例,融合多源舆情数据构建评价体系,结合RoBERTa-BiLSTM-Attention+AER模型及q-阶正交模... 该文针对传统应急决策质量评价方法在突发事件实时优化中的局限性,提出一种多源细粒度情感融合驱动的动态评价框架。以“12·18”积石山地震为例,融合多源舆情数据构建评价体系,结合RoBERTa-BiLSTM-Attention+AER模型及q-阶正交模糊融合技术,实现跨平台舆情情感的精准解析。结果表明:(1)模型在案例数据集上F1值达80.51%,较次优模型提高4.53%,实现在信息不完整情景下,精确识别公众意见及情感;(2)设计的多源舆情融合机制有效对冲平台偏差,融合前后两平台间的Cohen's d值从0.231降至0.133和0.117;(3)积石山地震的决策质量呈“初期高效响应—中期协调波动—后期恢复优化”的U型时序演化特征。提出的三维优化框架有助于应急管理从事后归因转向事中干预,为决策优化提供实时反馈。 展开更多
关键词 应急决策 多源数据 方面级情感分析 注意力熵正则化
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基于加权关系卷积网络和辅助任务的方面级情感分析
14
作者 余本功 陈明玥 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第14期5967-5975,共9页
方面级情感分析从细粒度角度检测了给定方面术语的情感极性从挖掘文本方面的情感态度的角度给电商、消费者等群体提供决策辅助。现有方法对句法信息的不同依赖关系的平等建模,忽略了卷积网络中不同依赖关系和语义关系中的全局信息对方... 方面级情感分析从细粒度角度检测了给定方面术语的情感极性从挖掘文本方面的情感态度的角度给电商、消费者等群体提供决策辅助。现有方法对句法信息的不同依赖关系的平等建模,忽略了卷积网络中不同依赖关系和语义关系中的全局信息对方面词情感分类的影响。为了解决上述问题,考虑到图结构的灵活性、复杂性和辅助任务在基于全局语义信息捕捉方面情感、补全细粒度方面信息的优良表现,提出了包含加权关系卷积网络(weighted relational convolutional networks,WRCN)和辅助任务互补学习(complementary task,CL)两个任务的WRCN-CL(weight relational convolutional networks and complementary task,WRCN-CL)模型。该模型利用Bi-LSTM(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)提取文本特征;之后分别输入WRCN和CL中;CL从全局角度寻找方面相关的语义信息以达到增强知识的效果,WRCN基于CL中的方面表示结合利用GCN(graph convolutional networks)深入挖掘基于位置信息和关系类型的句法信息,最后将融合全局信息和局部信息的特征输入到池化层,得到全面的信息表征以提高模型的分类效果。实验结果表明:相较于其他基线模型,WRCN-CL在三个公开数据集上准确率分别达到了83.49%、78.19%、75.89%,从而证明了本文模型能有效地解决方面级情感分析分类任务。 展开更多
关键词 方面级情感分析 关系类型 位置赋权 互补学习 图卷积网络
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深层注意力和两阶段融合的图文情感对比学习方法
15
作者 余本功 石中玉 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期223-233,共11页
图文数据逐渐成为网络舆情的主流载体,图文情感分析利用多模态的信息互补效应提高情感分析效果,在人机对话、舆情监控等领域具备极大的应用潜能。以往的研究大多将图像和文本的特征拼接后再使用注意力进行融合,模态信息交互不充分,融合... 图文数据逐渐成为网络舆情的主流载体,图文情感分析利用多模态的信息互补效应提高情感分析效果,在人机对话、舆情监控等领域具备极大的应用潜能。以往的研究大多将图像和文本的特征拼接后再使用注意力进行融合,模态信息交互不充分,融合特征存在大量的噪声。提出了一种深层注意力和两阶段融合的图文情感对比学习方法。使用深层跨模态注意力网络进行模态交互,有助于提取不同模态的隐藏信息。设计的跨模态门控融合模块利用门控机制和注意力实现特征的两阶段融合,动态调整特征权重,降低数据噪声。模型通过对比学习和情感分类任务的联合训练,充分捕获与情感相关的跨模态共同特征,有利于提升模型的鲁棒性。方法在MVSA-Single、MVSA-Multiple和HFM等数据集上进行实验得到的准确率和F1值相较于基线模型的最优者平均提升了1.04和0.96个百分点。 展开更多
关键词 图文情感分析 深层注意力 两阶段融合 门控注意力机制 对比学习
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多通道句法门控图神经网络用于句子级情感分析
16
作者 张吴波 邹旺 +2 位作者 熊黎 戴顺鄂 吴文欢 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期135-144,共10页
情感分析技术是自然语言处理领域的一项重要任务。然而,现阶段文档级图神经网络的图构建复杂且需要占用大量的内存资源。在线评论文本一般由短句组成,文档级图神经网络进行情感分析的效率较低。此外,现有工作中句子级图神经网络未能充... 情感分析技术是自然语言处理领域的一项重要任务。然而,现阶段文档级图神经网络的图构建复杂且需要占用大量的内存资源。在线评论文本一般由短句组成,文档级图神经网络进行情感分析的效率较低。此外,现有工作中句子级图神经网络未能充分结合文本的单词特征、依存特征和词性特征。针对以上问题,提出一种多通道句法门控图神经网络的句子级情感分析方法(MSGNN)。该模型以句子的依存句法关系图为骨架,词性特征、单词特征和依存特征作为节点特征信息;利用三通道的门控图神经网络分别学习三种特征;采用图卷积神经网络聚合节点的特征信息。在SST-1、SST-2、MR三种基准数据集上的实验结果表明该模型相比基线模型的性能有所提升。 展开更多
关键词 情感分析 句子级图神经网络 依存特征 门控图神经网络
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方面语义增强的融合网络用于方面级情感分析
17
作者 郑诚 陈雪灵 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第9期2105-2112,共8页
方面级情感分析旨在识别方面词表达的情感.最近,基于依赖树的图卷积网络已被证明在方面级情感分析任务中是有效的.然而,句法依赖树并不是特定于情感分析的工具,不能关注到特定的方面词.针对上述问题,本文提出一种方面语义增强的融合网... 方面级情感分析旨在识别方面词表达的情感.最近,基于依赖树的图卷积网络已被证明在方面级情感分析任务中是有效的.然而,句法依赖树并不是特定于情感分析的工具,不能关注到特定的方面词.针对上述问题,本文提出一种方面语义增强的融合网络模型,该模型将句法,语义和词法信息与方面词相结合,用于方面级情感分析.首先,使用快速梯度对抗训练算法进行数据增强.其次,为了充分利用句法依赖树中的有效信息,分别使用图卷积网络和注意力机制学习依赖树中的句法信息和词法信息.同时,将方面增强注意力机制与自注意力机制相结合,来增强句子的方面语义感知能力.最后,使用非对称损失作为损失函数.在基准数据集上进行了实验,验证了本文模型的有效性. 展开更多
关键词 自然语言处理 方面级情感分析 数据增强 注意力机制 句法依赖树
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基于大语言模型生成内容的负面舆情态势恶化牵引作用研究
18
作者 祁凯 周燕生 《情报杂志》 北大核心 2025年第8期153-161,171,共10页
[研究目的]探索大语言模型生成内容在负面网络舆情传播中的牵引作用及其对网络舆情安全的潜在风险,为网络舆情管理提供科学依据与应对策略。[研究方法]为有效监测和管理负面网络舆情,构建了基于ALBERT-XGBoost的情感分析模型,并结合LDA... [研究目的]探索大语言模型生成内容在负面网络舆情传播中的牵引作用及其对网络舆情安全的潜在风险,为网络舆情管理提供科学依据与应对策略。[研究方法]为有效监测和管理负面网络舆情,构建了基于ALBERT-XGBoost的情感分析模型,并结合LDA主题建模和Mantel Test统计方法,形成负面舆情态势恶化的牵引效应量化分析框架,以定量方式探究LLM生成内容对负面舆情的影响。[研究结果/结论]突发事件实证分析表明:大语言模型生成内容在负面舆情的萌芽、爆发、复燃与衰退各阶段均显著助推了谣言扩散和情绪激化,尤其在放大公众的不信任情绪和推动情绪波动方面影响显著。并由此提出针对性的应对机制,为缓解大语言模型对负面舆情的牵引作用提供理论支持。 展开更多
关键词 大语言模型 负面网络舆情 公共突发事件 情感分析 反制机制 LDA
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基于混合注意力和类型感知的方面级情感分析
19
作者 王红霞 张佳慧 聂振凯 《高技术通讯》 北大核心 2025年第3期262-272,共11页
为解决方面级情感分析(aspect-based sentiment analysis,ABSA)任务中,未充分利用依赖树中的句法信息及语义信息提取不充分等问题,提出了基于混合注意力和类型感知的双图卷积网络模型。首先,设计了混合注意力模块,用于更全面地提取句子... 为解决方面级情感分析(aspect-based sentiment analysis,ABSA)任务中,未充分利用依赖树中的句法信息及语义信息提取不充分等问题,提出了基于混合注意力和类型感知的双图卷积网络模型。首先,设计了混合注意力模块,用于更全面地提取句子的语义信息,该模块采用方面感知注意力机制,学习与方面项相关的局部语义特征,再结合自注意力机制学习句子的全局语义特征。其次,为了更充分地利用依赖树中的句法信息,设计了利用依赖关系类型构建类型感知图模块,并采用注意力机制区分不同依赖类型的重要程度,重构带有权重的类型感知图。最后,通过图神经网络来挖掘更深层次的语义和句法信息。在Restaurant14、Laptop14和Twitter公开数据集上进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,本文提出的模型具有更好的分类效果。 展开更多
关键词 方面级情感分析 注意力机制 方面感知注意力 类型感知图 图神经网络
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基于ABSA与动态少样本提示的主观知识对话回复生成模型
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作者 饶东宁 庄杰涛 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1706-1712,共7页
在最新的任务导向型对话系统挑战中,有效利用主观知识(如个人见解)对于满足用户的特定需求至关重要。然而,由于此类知识具有个体主观性的特征,如何有效地整合和利用这些信息成为了研究的关键焦点。提出一种名为DynSense的方法,旨在解决... 在最新的任务导向型对话系统挑战中,有效利用主观知识(如个人见解)对于满足用户的特定需求至关重要。然而,由于此类知识具有个体主观性的特征,如何有效地整合和利用这些信息成为了研究的关键焦点。提出一种名为DynSense的方法,旨在解决从多条相关用户主观意见中生成全面且概括性回复的挑战。DynSense首先运用基于方面的情感分析(ABSA)技术来解析主观知识片段中的方面及其情感极性,并实现用户询问与知识片段的对齐。接着,利用先进对话模型结合对话上下文及经ABSA增强的信息生成回应。特别设计的DynMatch算法通过动态选择与当前查询最相似的高质量知识片段作为少样本提示(few-shot prompts),以引导模型生成更贴切的回复。实验结果表明,DynSense展现出对潜在语义特征和情感倾向的卓越捕捉能力,实现了精准、全面且高度贴合过往用户评价的回复。与现有模型相比,DynSense在SKTOD基准上的各项评估指标均有显著提升。 展开更多
关键词 任务导向型对话系统 主观知识 基于方面项的情感分析 动态少样本提示
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