本文關(guān)鍵詞：針對(duì)文本情感分類的特征生成方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：文本情感分類(Text Sentiment Classification)是文本挖掘的一個(gè)重要內(nèi)容,其目的在于檢測(cè)文本中蘊(yùn)含的來自作者的主觀情感。隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,用戶可以在不同的社交平臺(tái)上自由發(fā)表自己的觀點(diǎn)。大量收集這些觀點(diǎn)并對(duì)其進(jìn)行文本情感分類,將可以在商業(yè)、政治、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域發(fā)揮巨大的作用。在傳統(tǒng)的文本情感分類問題中,龐大的特征總數(shù)和稀疏的特征分布往往會(huì)給分類算法帶來困難。因此,如何采用高效的特征選擇(Feature Selection)方法生成合適的特征子集,以降低分類器的時(shí)間開銷并提高分類準(zhǔn)確率,是文本情感分類問題中重要的問題。此外,文本的情感傾向往往與詞語中蘊(yùn)含的語義信息相關(guān),如果我們能獲取文本中的詞語在語義層面上的信息,文本情感分類的結(jié)果將會(huì)得到進(jìn)一步提升。本文主要關(guān)注文本情感分類領(lǐng)域的特征生成問題,針對(duì)如何生成合適的特征子集、如何從特征中獲取更豐富的語義信息以及如何提高文本情感分類準(zhǔn)確率等方面進(jìn)行研究。首先,我們提出一種改進(jìn)后的基于粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Opti-mization)的特征選擇方法。和傳統(tǒng)的基于粒子群優(yōu)化算法的特征選擇方法相比,本文提出的方法改進(jìn)了速度更新公式,使其更符合特征選擇領(lǐng)域的特點(diǎn)。此外,改進(jìn)后的方法還結(jié)合了封裝器和過濾器兩種常見的特征選擇思想,并考慮了特征本身的語義信息,因而更適合文本情感分類領(lǐng)域的特征選擇。我們?cè)诙鄠�(gè)UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明我們提出的方法可以在普通的特征選擇問題和文本情感分類領(lǐng)域的特征選擇問題上均取得更好的效果。接著,我們?cè)O(shè)計(jì)兩種不同的方法從文本數(shù)據(jù)集中自動(dòng)生成帶有情感信息的詞組,以構(gòu)成情感詞典(Sentiment Lexicon)并用于文本情感分類。和普通的情感詞典相比,我們生成的情感詞典更多關(guān)注與數(shù)據(jù)集所屬的話題領(lǐng)域相關(guān)的知識(shí),因此也被叫做領(lǐng)域相關(guān)(Domain-specific)的情感詞典。我們?cè)诙鄠�(gè)文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明領(lǐng)域相關(guān)的情感詞典可以在對(duì)應(yīng)的話題領(lǐng)域上取得比普通情感詞典更好的分類效果。此外,我們還將監(jiān)督學(xué)習(xí)思想與基于情感詞典的文本情感分類方法相結(jié)合,并進(jìn)一步提高了情感分類的準(zhǔn)確率。最后,當(dāng)前文本情感分類的目標(biāo)往往是將整篇文檔劃分至某一個(gè)情感類別中。而如果文檔本身針對(duì)事物不同的屬性發(fā)表了不同的評(píng)論,基于整篇文檔的分類就會(huì)顯得不夠細(xì)致。在這種情況下,基于屬性(Aspect-level)的文本情感分類的重要性漸漸凸顯了出來�；趯傩缘奈谋厩楦蟹诸悤�(huì)首先識(shí)別文檔一共提及了事物的哪些方面屬性,然后再分別對(duì)這些方面屬性進(jìn)行情感分類,因而比針對(duì)整篇文檔的情感分類更加合理。本文最后以領(lǐng)域相關(guān)的情感詞典為基礎(chǔ),提出了兩種屬性標(biāo)注方法,給詞典中的詞組標(biāo)注其所屬屬性。之后,我們提出一種利用改進(jìn)后的情感詞典對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行基于屬性的情感分類的方法。實(shí)驗(yàn)表明我們提出的方法可以較為準(zhǔn)確地提取出文本中所包含的屬性信息。
【關(guān)鍵詞】：文本情感分類 特征選擇 粒子群優(yōu)化算法 情感詞典 基于屬性的文本情感分類
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 研究背景13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文工作15-16
• 1.4 本文組織16-18
• 第二章 相關(guān)工作18-23
• 2.1 文本情感分類與特征選擇18-20
• 2.2 基于情感詞典的文本情感分類20-23
• 第三章 基于粒子群優(yōu)化算法的文本情感特征選擇方法23-43
• 3.1 引言23-24
• 3.2 粒子群優(yōu)化算法及其在特征選擇中的應(yīng)用24-27
• 3.2.1 粒子群優(yōu)化算法簡(jiǎn)介24-25
• 3.2.2 基于二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法的特征選擇25-27
• 3.3 基于改進(jìn)BPSO的面向文本情感分類的特征選擇27-34
• 3.3.1 傳統(tǒng)BPSO方法的缺陷27-28
• 3.3.2 利用適應(yīng)度比例選擇改進(jìn)BPSO28-30
• 3.3.3 F-BPSO在文本情感特征選擇領(lǐng)域的改進(jìn)30-34
• 3.4 實(shí)驗(yàn)和分析34-41
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備35-37
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析37-41
• 3.5 本章總結(jié)41-43
• 第四章 基于情感特征自動(dòng)提取的文本情感分類方法43-61
• 4.1 引言43-44
• 4.2 領(lǐng)域相關(guān)的情感特征提取和極性標(biāo)注44-52
• 4.2.1 候選詞組生成方法45-46
• 4.2.2 情感極性標(biāo)注方法46-52
• 4.3 結(jié)合情感詞典和監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本情感分類方法52-55
• 4.4 實(shí)驗(yàn)和分析55-60
• 4.4.1 D-SPL方法的參數(shù)調(diào)整56-57
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析57-60
• 4.5 本章總結(jié)60-61
• 第五章 基于屬性的文本情感分類與評(píng)分方法61-74
• 5.1 引言61-62
• 5.2 基于屬性的文本情感分類簡(jiǎn)介62-63
• 5.3 一種基于屬性的文本情感分類與評(píng)分方法63-69
• 5.3.1 情感詞典生成64-67
• 5.3.2 情感分類和綜合評(píng)分67-69
• 5.4 實(shí)驗(yàn)和分析69-72
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備69
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析69-72
• 5.5 本章總結(jié)72-74
• 第六章 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 作總結(jié)74
• 6.2 研究展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-82
• 簡(jiǎn)歷與科研成果82-83
• 致謝83-84

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