针对语法依赖树存在多个方面词相互干扰的依赖信息、无效单词,以及标点符号带来的冗余信息和方面词与对应情感词之间的关联性较弱等问题,提出一种融合强关联依赖和简洁语法的方面级情感分析模型(SADCS)。首先,构建情感词性(POS)列表,通...针对语法依赖树存在多个方面词相互干扰的依赖信息、无效单词,以及标点符号带来的冗余信息和方面词与对应情感词之间的关联性较弱等问题,提出一种融合强关联依赖和简洁语法的方面级情感分析模型(SADCS)。首先,构建情感词性(POS)列表,通过该列表加强方面词与对应情感的相关性;其次,构建融合POS和依赖关系的联合列表,通过该联合列表去除已优化的依赖树无效单词与标点符号的冗余信息;再次,将优化后的依赖树与图注意力网络(GAT)结合建模提取上下文特征;最后,与依赖关系类型的特征信息进行交互学习并融合特征,增强特征表示,最终使分类器能高效预测每个方面词的情感极性。将所提模型在4个公开数据集上进行实验分析,与DMF-GAT-BERT(Dynamic Multichannel Fusion mechanism based on the GAT and BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers))模型相比,所提模型的准确率分别提高了1.48、1.81、0.09和0.44个百分点。实验结果表明,所提模型能够有效增强方面词与情感词的联系,使方面词情感极性的预测更准确。展开更多
在金融领域,越来越多的投资者选择在互联网平台上发表自己的见解.这些评论文本作为舆情的载体,可以充分反映投资者情绪,影响投资决策和市场走势.情感分析作为自然语言处理(natural language processing,NLP)中重要的分支,为分析海量的...在金融领域,越来越多的投资者选择在互联网平台上发表自己的见解.这些评论文本作为舆情的载体,可以充分反映投资者情绪,影响投资决策和市场走势.情感分析作为自然语言处理(natural language processing,NLP)中重要的分支,为分析海量的金融文本情感类型提供了有效的研究手段.由于特定领域文本的专业性和大标签数据集的不适用性,金融文本的情感分析是对传统情感分析模型的巨大挑战,传统模型在准确率与召回率上表现较差.为了克服这些挑战,针对金融文本的情感分析任务,从词表示模型出发,提出了基于金融领域的全词覆盖与特征增强的BERT(bidirectional encoder representations from Transformers)预处理模型.展开更多
文摘针对语法依赖树存在多个方面词相互干扰的依赖信息、无效单词,以及标点符号带来的冗余信息和方面词与对应情感词之间的关联性较弱等问题,提出一种融合强关联依赖和简洁语法的方面级情感分析模型(SADCS)。首先,构建情感词性(POS)列表,通过该列表加强方面词与对应情感的相关性;其次,构建融合POS和依赖关系的联合列表,通过该联合列表去除已优化的依赖树无效单词与标点符号的冗余信息;再次,将优化后的依赖树与图注意力网络(GAT)结合建模提取上下文特征;最后,与依赖关系类型的特征信息进行交互学习并融合特征,增强特征表示,最终使分类器能高效预测每个方面词的情感极性。将所提模型在4个公开数据集上进行实验分析,与DMF-GAT-BERT(Dynamic Multichannel Fusion mechanism based on the GAT and BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers))模型相比,所提模型的准确率分别提高了1.48、1.81、0.09和0.44个百分点。实验结果表明,所提模型能够有效增强方面词与情感词的联系,使方面词情感极性的预测更准确。
文摘在金融领域,越来越多的投资者选择在互联网平台上发表自己的见解.这些评论文本作为舆情的载体,可以充分反映投资者情绪,影响投资决策和市场走势.情感分析作为自然语言处理(natural language processing,NLP)中重要的分支,为分析海量的金融文本情感类型提供了有效的研究手段.由于特定领域文本的专业性和大标签数据集的不适用性,金融文本的情感分析是对传统情感分析模型的巨大挑战,传统模型在准确率与召回率上表现较差.为了克服这些挑战,针对金融文本的情感分析任务,从词表示模型出发,提出了基于金融领域的全词覆盖与特征增强的BERT(bidirectional encoder representations from Transformers)预处理模型.
