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深度學習
文本情感分析 版權信息
- ISBN:9787302534082
- 條形碼:9787302534082 ; 978-7-302-53408-2
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
文本情感分析 本書特色
本書在學術研究成果的基礎上提煉而成,系統介紹了情感分析和觀點挖掘的的基本原理,重點討論了情感分析和觀點挖掘的難點問題,包括情感詞典抽取、情感分類、情緒分析、觀點摘要和情感檢索等。
文本情感分析 內容簡介
本書全面介紹了文本情感分析領域的主要研究問題,包括情感詞典自動構建,主客觀分類,篇章、句子、屬性等不同層級的情感分類,跨領域情感分類,跨語言情感分類,情緒分析理論和情緒分類,以及結合情感的文本摘要與觀點檢索研究等。同時,還對情感分析與觀點挖掘研究領域的公開資源進行了整理與歸納。本書重在對情感分析和觀點挖掘研究的主流方法和前沿進展進行概括、比較和分析,適用于該領域高校科研院所的研究參考,也可以作為企業和政府對該領域的實際應用的指導。
文本情感分析 目錄
目錄
第1章研究背景和意義
1.1什么是情感分析
1.2情感分析的應用
1.2.1商業領域
1.2.2文化領域
1.2.3社會管理
1.2.4信息預測
1.2.5情緒管理
1.3研究現狀簡介
1.3.1傳統情感分類方法
1.3.2短文本情感分類方法
1.3.3基于深度學習的方法
參考文獻
第2章主要研究問題
2.1情感單元抽取
2.1.1觀點持有者抽取
2.1.2評價對象抽取
2.1.3情感詞抽取
2.1.4情感詞極性判定
2.2情感分類
2.2.1主客觀分類
2.2.2正負情感分類
2.2.3跨領域情感分類
2.2.4多語言情感分類
2.3情緒分類
2.4觀點摘要
2.5觀點檢索
2.6比較觀點挖掘
2.7垃圾評論檢測
2.8情感演化分析
2.9情感與話題傳播分析
2.10結合觀點的商品推薦
參考文獻
第3章情感詞典的構建
3.1基于知識庫的方法
3.1.1詞關系擴展法
3.1.2釋義擴展法
3.2基于語料庫的方法
3.2.1基于圖模型的情感詞典構建方法
3.2.2基于短文本的情感詞典構建方法
3.3基于深度學習的方法
3.3.1詞向量模型
3.3.2情感嵌入表達學習
3.3.3情感嵌入表達優化
參考文獻
第4章情感分類
4.1主客觀分類
4.1.1基于規則的方法
4.1.2基于機器學習的方法
4.2篇章級情感分類
4.2.1有監督方法
4.2.2無監督方法
4.2.3半監督方法
4.3短文本情感分類
4.3.1樹形結構的長短期記憶網絡模型
4.3.2基于多任務學習的個性化情感分類
4.4屬性級情感分類
4.4.1屬性情感聯合話題模型JAS
4.4.2基于問答模型的多屬性情感分類
參考文獻
第5章跨領域情感分類
5.1遷移學習相關研究技術
5.1.1遷移學習方法
5.1.2跨領域情感分類方法
5.2基于圖模型的跨領域情感分類
5.2.1基于圖排序的跨領域情感分類
5.2.2基于流排序的跨領域情感分類
5.3文本與詞相互促進的跨領域情感分類
5.3.1問題描述
5.3.2情感圖生成算法
5.3.3基于隨機游走模型的跨領域情感分類算法
5.3.4實驗結果與分析
5.4基于矩陣分解的領域遷移方法
5.4.1基本原理
5.4.2圖正則化聯合矩陣分解
5.4.3優化框架
5.4.4學習算法
5.5基于深度表征適配方法的跨領域情感分類
5.5.1非線性分布距離度量
5.5.2領域不變深度表征
5.5.3遷移交叉驗證
參考文獻
第6章跨語言情感分類
6.1基于雙語平行語料的方法
6.1.1引言
6.1.2搭配對齊算法
6.1.3實驗與評價
6.1.4小結
6.2基于雙語非平行語料的方法
6.2.1基于互增益標簽傳導的跨語言情感分析模型
6.2.2跨語言話題/情感模型
6.3基于目標語言語料的方法
6.3.1僅用三個種子詞的多語言情感分類方法
6.3.2基于關鍵句抽取的多語言情感分類方法
參考文獻
第7章情緒分類
7.1情緒分析理論
7.2基于詞典和規則的情緒分類方法
7.2.1基于詞典的情緒分類方法
7.2.2基于規則的情緒分類方法
7.3基于機器學習的情緒分類方法
7.3.1有監督學習情緒分類方法
7.3.2半監督學習分類方法
7.4復合層級情緒分類方法
7.5多標簽情緒分類方法
7.6總結與展望
參考文獻
第8章情感摘要
8.1研究現狀
8.2問題描述
8.3方法框架
8.4屬性觀點模型
8.4.1模型描述
8.4.2參數估計
8.5摘要抽取
8.5.1基本概念及記號
8.5.2構造流形結構
8.5.3摘要抽取
8.6實驗結果及分析
8.6.1實驗設置
8.6.2實驗結果及分析
參考文獻
第9章情感與觀點檢索
9.1觀點評分方法
9.2主題相關觀點方法
9.3結合觀點評分與主題相關性的方法
9.4面向博客信息源的檢索方法
9.4.1檢索框架
9.4.2主題觀點模型
9.4.3主題偏向模型
9.4.4實驗與分析
參考文獻
第10章情感分析資源歸納
10.1情感語料
10.2情緒語料
10.3情感詞典
參考文獻
文本情感分析 作者簡介
林政,女,副研究員。1984年10月出生,山東省人。2014年畢業于中國科學院計算技術研究所,獲得博士學位,在學期間曾獲得中科院計算所所長獎學金。同年就職于中國科學院信息工程研究所,主要研究興趣包括情感分析/觀點挖掘、自然語言處理和機器學習。 近幾年,作者在情感分析和觀點挖掘方向上開展了大量的研究工作,在國內外期刊和數據挖掘領域d級國際會議上發表和錄用學術論文二十余篇。研究成果先后發表在國內計算機領域著名期刊《計算機學報》和《計算機研究與發展》、影響因子為3.73的SCI索引期刊PLOS ONE、自然語言處理領域d級國際期刊IEEE/ACM TASLP、互聯網領域的國際d級會議ACM全球互聯網年會(WWW-2015)、信息檢索與知識管理領域的國際d級會議ACM信息和知識管理年會(CIKM-2014、CIKM-2012、CIKM-2011)以及人工智能與數據挖掘、信息檢索交叉的一流國際會議IEEE/WIC/ACM WebIntelligence(WI-2014、WI-2012)等。已發表論文受到了專業評審的好評,例如“The mathematics appears sound, the idea is reas
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