融合音节和词条特征的藏文文本情感分类研究

将深度神经网络模型应用于藏文文本情感分类中,虽然取得不错的分类效果,但仍然存在因藏文评论文本长度较短引起的特征稀疏的问题,使得深度学习模型不能够提取到更为全面的藏文文本语义特征。该文提出一种以藏文音节和藏文词条同时作为文本基本表示对象,采用CNN、BiLSTM和Multi-Headed Self-Attention机制等深度学习模型完成对藏文评论文本情感分类的研究方法。实验首先对音节和词条进行向量化表示,然后分别采用多核卷积神经网络、BiLSTM和Multi-Headed Self-Attention机制获取藏文文本中多维度的内部特征,最后通过特征拼接,再经激活函数为Softmax的全连接神经网络完成文本情感分类。研究结果表明,在该文的实验测试语料集上,融合音节和词条特征模型的分类准确率要优于基于音节的模型和基于词条的模型。

基于深度学习的藏文舆情分析研究

随着自然语言处理技术的快速发展,藏文信息处理技术也取得了较大进展。其中,藏文舆情分析作为藏族地区社会舆情分析的重要技术,受到广泛关注。但是,现有的藏文文本情感分析研究由于起步较晚,还存在很大提升空间。本文提出基于深度集成学习的藏文文本情感分析算法。并通过建立藏文情感数据集进行实验,本文算法在三类情感(正向、负向、中性)中精确率平均提升1.65%,召回率提升1.63%,F1分数提升1.96%。实验结果表明,本文采用的深度集成学习有效地提高了文本情感分类的性能。

基于多特征的藏文微博情感倾向性分析

中英文微博大都以单一语种来表述,而将近80%的藏文微博都是以藏汉混合文本形式呈现,若只针对藏文内容或中文内容进行情感倾向性分析会造成情感信息丢失,无法达到较好效果。根据藏文微博的表述特点,该文提出了基于多特征的情感倾向性分析算法,算法使用情感词、词性序列、句式信息和表情符号作为特征,并针对藏文微博常出现中文表述的情况,将中文的情感信息也作为特征进行情感计算,利用双语情感特征有效提高了情感倾向性分析的效果。实验显示,该方法对纯藏文表述的微博情感倾向性分析正确率可达到79.8%,针对藏汉双语表述的微博在加入中文情感词、中文标点符号等特征后,正确率能够达到82.8%。

互联网藏文信息舆情分析系统设计

信息传播技术的快速发展推动了藏文信息的迅速传播,舆情分析越来越受到人们的关注。介绍了研究互联网藏文信息舆情分析的必要性、重点及难点,详细介绍了藏文舆情分析的关键技术,最后,说明了藏文舆情分析系统的设计和实现框架。