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非监督式层次话题情感模型在网络评论主题发现中的应用
1
作者
陈永恒
姚桂杰
林耀进
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2015年第1期112-117,8,共6页
自动发现话题的隐含结构、情感的极性及其关系,可以方便用户从海量网络评论集中快速获得他们关注的主要观点.提出一种基于非监督式的层次话题的情感(Unsupervised Level Aspect-Sentiment,ULAS)模型,利用贝叶斯非参数性模型作为先验知识...
自动发现话题的隐含结构、情感的极性及其关系,可以方便用户从海量网络评论集中快速获得他们关注的主要观点.提出一种基于非监督式的层次话题的情感(Unsupervised Level Aspect-Sentiment,ULAS)模型,利用贝叶斯非参数性模型作为先验知识,实现非监督式发现未标记评论文本集话题的层次结构,分析层次话题的情感极性.实验结果表明,相比传统的JST和ASUM模型,ULAS模型具备较高的分类精确度和较强的模型泛化能力,能够解决传统话题情感模型只能在单一粒度话题层进行情感分析的问题,实现多粒度话题层的情感分析,满足用户对于评论对象不同粒度话题的情感信息需求.
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关键词
非监督式层次话题情感模型
隐藏狄利克雷分配
文本分析
网络评论
主题发现
主题
模型
非
参贝叶斯
模型
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职称材料
一种面向观点挖掘的多粒度话题情感联合模型
被引量：
4
2
作者
赵煜
蔡皖东
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期181-188,共8页
为了提高文本观点挖掘的效率,通过扩展标准话题模型,提出了一种新颖的多粒度话题情感联合模型(MG-TSJ).模型将文本话题区分为全局和局部两类,同时挖掘文本中涉及的多层次话题信息和情感倾向信息.该模型采用非监督的学习方法,解决了现有...
为了提高文本观点挖掘的效率,通过扩展标准话题模型,提出了一种新颖的多粒度话题情感联合模型(MG-TSJ).模型将文本话题区分为全局和局部两类,同时挖掘文本中涉及的多层次话题信息和情感倾向信息.该模型采用非监督的学习方法,解决了现有方法存在的领域依赖问题.通过在测试语料库上进行实验,该模型在文本情感倾向性分类任务中的准确率达到82.6%,具有和监督分类系统相当的性能;挖掘话题集合呈现层次化、语义相关的特点,证明了MG-TSJ模型对观点挖掘是可行的和有效的.
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关键词
观点挖掘
话题
模型
多粒度
话题
情感
联合
模型
非
监督
学习
蒙特卡罗模拟法
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职称材料
题名
非监督式层次话题情感模型在网络评论主题发现中的应用
1
作者
陈永恒
姚桂杰
林耀进
机构
闽南师范大学计算机学院
中国石油天然气股份有限公司大港石化分公司
出处
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2015年第1期112-117,8,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60373099
60973040
+1 种基金
61303131)
福建省教育厅科技A类项目(JA13196)
文摘
自动发现话题的隐含结构、情感的极性及其关系,可以方便用户从海量网络评论集中快速获得他们关注的主要观点.提出一种基于非监督式的层次话题的情感(Unsupervised Level Aspect-Sentiment,ULAS)模型,利用贝叶斯非参数性模型作为先验知识,实现非监督式发现未标记评论文本集话题的层次结构,分析层次话题的情感极性.实验结果表明,相比传统的JST和ASUM模型,ULAS模型具备较高的分类精确度和较强的模型泛化能力,能够解决传统话题情感模型只能在单一粒度话题层进行情感分析的问题,实现多粒度话题层的情感分析,满足用户对于评论对象不同粒度话题的情感信息需求.
关键词
非监督式层次话题情感模型
隐藏狄利克雷分配
文本分析
网络评论
主题发现
主题
模型
非
参贝叶斯
模型
Keywords
ULAS
LDA
text analysis
network commentary
subject finding
subject model
Bayesian nonparametric model
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种面向观点挖掘的多粒度话题情感联合模型
被引量：
4
2
作者
赵煜
蔡皖东
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期181-188,共8页
基金
国家"863计划"资助项目(2009AA01Z424)
西北工业大学基础研究基金资助项目(NPU-FFR-JC200819)
文摘
为了提高文本观点挖掘的效率,通过扩展标准话题模型,提出了一种新颖的多粒度话题情感联合模型(MG-TSJ).模型将文本话题区分为全局和局部两类,同时挖掘文本中涉及的多层次话题信息和情感倾向信息.该模型采用非监督的学习方法,解决了现有方法存在的领域依赖问题.通过在测试语料库上进行实验,该模型在文本情感倾向性分类任务中的准确率达到82.6%,具有和监督分类系统相当的性能;挖掘话题集合呈现层次化、语义相关的特点,证明了MG-TSJ模型对观点挖掘是可行的和有效的.
关键词
观点挖掘
话题
模型
多粒度
话题
情感
联合
模型
非
监督
学习
蒙特卡罗模拟法
Keywords
opinion mining
topic model
multi-grain joint topic/sentiment model
unsupervised learning
Monte Carlo simulation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非监督式层次话题情感模型在网络评论主题发现中的应用
陈永恒
姚桂杰
林耀进
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2015
0
在线阅读
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职称材料
2
一种面向观点挖掘的多粒度话题情感联合模型
赵煜
蔡皖东
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
4
在线阅读
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职称材料
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