面向情感分析的短文本意义串发现及分析算法

情感电台广播稿XX字

情感电台广播稿XX字 朋友说的对，我不应该留在回忆了。可时光抽走我的记忆，留下只有回忆。可，假如时光倒流，我们又能抓住什么?字，在可以在指尖随意地跳动，但那份我们无法战胜的感伤呢? 言，言而不衷，离，离而不去。情感电台广播稿为您呈现！ 情感电台广播稿XX字篇一开场： 让我的爱时刻环绕着你 像太阳的光芒 带给你绚烂的自由 北京时间XX点整，欢迎大家依然守护在******电台，我是主播阿莉，携手导播XX，场控XX为您带来今天的《缘来是你》 主题：爱?? 爱由一个微笑开始， 用一个吻来成长， 用一滴泪去结束~~ 当你爱上一个人而不被对方所爱，是一件很伤害的事。 但最痛苦的莫过你爱一个人而却没有勇气让他知道你的感受。 最好的朋友是那一种能够让你坐在秋千上，不发一言，情感类广播稿件

主讲：昊天钢琴，旋律 微微的风，颤颤的心 当我们在谈论爱情的时候，我们在谈什么 那么，就来一段沉默吧 让心和空气翩翩起舞 放下任何的感情 恣意徜徉在最纯洁的美之中 …… 这里是XXXX音乐之声，我是主播昊天…… 春末夏初的傍晚，依旧还是那么凄凉。以前的种种回忆，还是会在自己的心头出现。夜的来临，还是多少会让人觉得那么哀伤。因为有太多的时光在慢慢流逝，写了好多自己的悲伤，却依旧无法释怀。没有勇气，我放不下那些过去的过去。- 时间在岁月中流逝，梦里那条通往树林的小路早以被野草覆盖。回忆那段纯真的岁月，我嘴角微微翘起，可繁华已经落幕，当今天成为回忆，剩下的只是那段回忆罢了。 《因为爱情》 早已经习惯了用文字纪录自己每次的记忆。不知何时开始习惯那寂寞的感觉，也许就是那次退学开始吧。从来到西安后，我早已习惯与寂寞为伴。在人群拥挤的街头，我不知

文本情感分析综述

文本情感分析综述? 赵妍妍+, 秦兵, 刘挺 (哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心, 黑龙江哈尔滨 150001) A Survey of Sentiment Analysis * ZHAO Yan-Yan+, QIN Bing, LIU Ting (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: Phn: +86-451-86413683 ext 800, E-mail: zyy@https://www.360docs.net/doc/6615998353.html, Abstract: Sentiment analysis is a novel research topic with the quick development of online reviews, which has drawn interesting attention due to its research value and extensive applications. This paper surveys the state-of-the-art research on sentiment analysis. First, three important tasks of sentiment analysis are summarized and analyzed in detail, including sentiment extraction, sentiment classification, sentiment retrieval and summarization; then the evaluation and corpus for sentiment analysis are introduced; finally the applications of sentiment analysis are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, making detailed comparison and analysis. It is expected to be helpful to the future research. Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization; evaluation; corpus 摘 要: 文本情感分析是随着网络评论的海量增长而迅速兴起的一个新兴研究课题,其研究价值和应用价值受到人们越来越多的重视.本文对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为三项主要任务,即情感信息抽取,情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.文本重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括,比较和分析,以期对后续研究有所助益. 关键词: 文本情感分析;情感信息抽取;情感信息分类;情感信息的检索与归纳;评测;资源建设 中图法分类号: TP391文献标识码: A 随着Web2.0的蓬勃发展,互联网逐渐倡导“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念.互联网用户由单纯的“读”网页,开始向“写”网页、“共同建设”互联网发展,并由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息迈进.因此,互联网(如:博客和论坛)上产生了大量的用户参与的,对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息.这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如“喜”、“怒”、“哀”、“乐”,和“批评”、“赞扬”等.基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论,来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法.由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验,这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信 ?Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60803093, 60975055 (国家自然科学基金) and the “863” National High-Tech Research and Development of China via grant 2008AA01Z144(863计划探索类专题项目)

情感电台广播稿范文(共9篇)

篇一：情感电台广播稿 情缘故事 【情感电台广播稿】 世界真的很小很小，好像一转身，就不知道会遇见谁；世界真的很大很大，好像一转身，就不知道谁会消失 星光璀璨的今夜，此时此刻的你，正错过着谁，又或者，正遇见谁，开始或是结束着怎 样的一个故事 23:00 整，感谢您依旧倾心守候在星光电台，我是今晚的主播凤霞，情感夜班北京时间 车将继续与大家畅谈【情缘世界】 昔时，人群中，我看见你；今日，我看见你，在人群中?? 我最怕看到的，不是两个相爱的人互相伤害，而是两个爱了很久很久的人突然分开了， ， 密 像陌生人一样擦肩而过。我受不了那种残忍的过程，因为我不能明白当初植入骨血 的亲 怎么会变为日后两两相忘的冷漠。 或许，这就是传说中一见如故再见陌路的悲哀吧 。 其实，人的脆弱和坚强都超乎自己的想象。 ， 有时，可能脆弱得一句话就泪流满面 的路。 有时，蓦然回首，才发现自己咬着牙走了很长很长 绕，不要占在路途上想起爱来，觉得最好的爱是两个人彼此做个伴。不要束缚，不要缠 有，不要渴望从对方的身上挖掘到意义，那是注定要落空的东西。而应该是，我们两个人， 并排站在一起，看看这个落寞的人间。 醒来时，我尚年少，你未老 爱，不过是，跋山涉水，搭乘第一班列车，千里迢迢，风雨兼程，去见想见的人，别犹豫，因为，每一个今天都是你余生的第一天?? ， 不必怅惘错过了谁受谁伤害了，你的人生不会没有出口 属于你的自己的翅膀，不必经过任何人同意就能飞。 心它会告诉你，这世界比想象中的宽阔 。 我们再会 情缘世界，有你有我有他，感谢您的温馨陪伴，下周同一时间 篇二：情感类广播稿 今夜不寂寞，生活跋涉着心灵港湾，都市不眠人的知心朋友，郑州人民广播电台新闻广播fm 101.9 每晚播出，欢迎关注。 这里是郑州新闻广播、今夜不寂寞节目。电波当中呢和收音机前的朋友一起交流，恋爱、婚姻、家庭。希望大家呢锁定电波fm 101.9 音生活在路上，风景在耳边，夜晚的时光，灯火辉煌，夜色阑珊，走进声音世界，听听 乐，聊聊心情，这里是《夜色阑珊》。品味生命的过往，分享生活的美好。 （b），一次声音与耳朵的相逢（a），嘴巴一段情感与心灵的交流（a）记录情感珍藏记忆 ，kiss you mouse kiss you ear （b）, 心灵驿站有声有色，期待声音与耳 和耳朵会相爱吗 朵的相逢，(a) 尽在fm 101.9 。(ab) 嘿朋友们，熟悉的音乐又开始了一天新的节目，我是xx，这里是《说着有心》，一座温暖的音乐小屋。（开始放一首歌曲） 播放《黄昏》钢琴曲 a 永驻在一种青春的渴望和梦想里面.多少也许让你我在阳光的色彩中陶醉。但是因果使 分守 我你在风雨的淋漓中坚定。真的，被风雨所抚摩的伤痛，在一阵阵的笑语欢声之中，安 己，记住了每一个“喜”字的的叮咛和祝愿，黑白分明了你和我的心景，还有那些大自然的 恩怨情仇。

文本情感分析论文总结

文本情感分析 赵妍妍，秦兵，刘挺- 软件学报, 2010 - https://www.360docs.net/doc/6615998353.html, 按粒度，情感分析可分为词语级、短语级、句子级、篇章级、多篇章级；按文本类别，可分为基于新闻评论和基于产品的情感分析。 情感分析的研究任务：情感信息的抽取、分类以及检索与归纳。 一、情感信息抽取(评价词语、评价对象、观点持有者) 1.评价词语的抽取：基于语料库的抽取；基于词典的抽取；基于图的方法。 2.评价对象的抽取：基于规则/模板的方法(词序列、词性、句法规则、关联规则挖掘)；评 价对象最为产品属性，考察评价对象与领域指示词的关联度来获取；多粒度的话题模型方法。 3.观点持有者抽取：命名实体识别技术(人名或机构名)、语义角色标注；分类任务，看做 序列标注问题，使用CRF融合特征抽取；名词短语作为候选，使用ME模型计算。 4.组合评价单元的抽取： 主观表达式：Wiebe的主观表达式库(抽取n元词语/词组作为候选，对比训练预料判断) 评价短语抽取(程度副词-评价词语)：情感词典的方法；依存句法解构(ADV，ATT，DE)。 评价搭配抽取(评价词语-评价对象)：基于模板的方法(8个共现模板、句法关系模板)。 二、情感信息分类 1.主客观信息分类：文本是否含情感知识方法；组合评价单元判断；情感模板识别；基于 分类器和分类特征的二元分类任务(词语特征，标点、人称代词、数字特征，基于图)； 2.主观信息情感分类(句子级、篇章级)：基于情感知识、基于特征分类的方法(n-gram词语 特征和词性特征、位置特征、评价词特征)。 三、情感信息的检索与归纳 1．情感信息检索 2．情感信息归纳 基于产品属性的情感文摘：识别评论信息中的产品属性，抽取描述产品属性的情感句，判断其倾向性。 基于情感标签的情感文摘：标签可定义为评价搭配形式，建立标签库，相似度聚类的方法聚类得到相似的情感标签，每一类视为潜在的话题(即产品属性)。 基于新闻评论的文摘 四、情感分析的评测与资源 1.情感分析的评测：TREC，NTCIR的MOAT(新闻观点检测，情感问答，跨语言情感分析)， 国内的COAE。 2.情感分析的语料：康奈尔大学的影评数据集，UIC的Hu和Liu的产品领域的评论语料， Wiebe的MPQA新闻评论深度标注语料，MIT的多角度餐馆评论语料，中科院的中文酒店评论语料。 3.词典资源：GI(general inquirer)评价词词典，NTU评价词词典(繁体中文)，主观词词典(英 文)，HowNet评价词词典(简体中文、英文) 问题：情感信息抽取忽略词语所在语境的影响；评价对象的情感分类，而非句子级或篇章级；基于情感标签的情感文摘的深入研究；

文本情感分析研究现状

文本情感分析研究现状 机器之心专栏 作者：李明磊 作为NLP领域重要的研究方向之一，情感分析在实际业务场景中 存在巨大的应用价值。在此文中，华为云NLP算法专家李明磊为 我们介绍了情感分析的概念以及华为云在情感分析方面的实践和 进展。 基本概念 为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比 如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。 是什么：文本情感分析旨在分析出文本中针对某个对象的评价的正负面，比如「华为手机非常好」就是一个正面评价。情感分析主要有五个要素，（entity/实体, aspect/属性，opinio n/观点，holder/观点持有者，time/时间），其中实体和属性合并称为评价对象（target）。情感分析的目标就是从非结构化的文本评论中抽取出这五个要素

、 (entity 体, 输入文木 holder/?点持有者，time/ 时 |i 图i情感分析五要素 举例如下图： 我觉得华为手机非常牛逼。（华为手机* 图2情感分析五要素例子 上例中左侧为非结构化的评论文本，右侧为情感分析模型分析出的五个要素中的四个（不包括时间）。其中实体「华为手机」和属性「拍照」合并起来可以作为评价对象。评价对象又可细分为评价对象词抽取和评价对象类别识别。如实体可 以是实体词和实体类别，实体词可以是「餐馆」、「饭店」、「路边摊」，而实 体类别是「饭店」；属性可以是属性词和属性类别，如属性词可以是「水煮牛肉」、 「三文鱼」等，都对应了属性类别「食物」。实体类别和属性类别相当于是对实体词和属性词的一层抽象和归类，是一对多的关系。词和类别分别对应了不同的

情感分析简述

情感分析简述 分类：NLP2012-04-08 12:38 1022人阅读评论(3) 收藏举报情感classification算法测试translationmatrix 情感分析，我研究了也有半年有余了，ACL Anthology上关于情感分析的论文也基本看过了一遍，但是到目前还没有什么成就的。以下是我为一位同学毕业设计写的情感分析方面的综述，引用的论文基本上是ACL 和COLING还有EMNLP上历年关于情感分析的论文，本文应该学术性比较强一点，本文虽不打算发表，但由于将来可能还有用，以及关于学术上的原因，请大家如果要引用请务必标明出处 （https://www.360docs.net/doc/6615998353.html,/s/blog_48f3f8b10100irhl.html）。 概述 情感分析自从2002年由Bo Pang提出之后，获得了很大程度的研究的，特别是在在线评论的情感倾向性分析上获得了很大的发展，目前基于在线评论文本的情感倾向性分析的准确率最高能达到90%以上，但是由于深层情感分析必然涉及到语义的分析，以及文本中情感转移现象的经常出现，所以基于深层语义的情感分析以及篇章级的情感分析进展一直不是很大。情感分析还存在的一个问题是尚未存在一个标准的情感测试语料库，虽然Bo Pang实验用的电影评论数据集（https://www.360docs.net/doc/6615998353.html,/people/pabo/movie-review-data/）以及Theresa Wilson等建立的MPQA（https://www.360docs.net/doc/6615998353.html,/mpqa/）是目前广泛使用的两类情感分析数据集，但是并没有公认的标准加以确认。 目前情感分析的研究基本借鉴文本分类等机器学习的方法，还没有根据自身的特点形成一套独立的研究方法，当然在某种程度上也可以把情感分析看出一种特殊的文本分类。比较成熟的方法是基于监督学习的机器学习方法，半监督学习和无监督学习目前的研究不是很多，单纯的基于规则的情感分析这两年已很少研究了。既然目前很多情感分析的研究基于机器学习，那么特征选择就是一个很重要的问题，N元语法等句法特征是使用最多的一类特征，而语义特征（语义计算）和结构特征（树核函数）从文本分类的角度看效果远没有句法特征效果好，所以目前的研究不是很多的。 由于基于监督学习情感分析的研究已经很成熟了，而且在真实世界中由于测试集的数量要远远多于训练集的数量，并且测试集的领域也不像在监督学习中被限制为和训练集一致，也就是说目前情感分析所应用的归纳偏置假设在真实世界中显得太强的，为了和真实世界相一致，基于半监督学习或弱指导学习的情感分析和跨领域的情感分析势必是将来的研究趋势之一。 在情感分析的最初阶段基于语义和基于规则的情感分析曾获得了比较大的重视，但是由于本身实现的复杂性以及文本分类和机器学习方法在情感分析应用上获得的成功，目前关于这方面的研究以及很少了，但是事实上，语义的相关性和上下文的相关性正是情感分析和文本分类最大的不同之处，所以将基于语义和规则的情感分析与基于机器学习的情感分析相结合也将是未来的研究趋势之一。 以下将分别对情感分析的起源，目前基于监督学习，无监督学习，基于规则和跨领域的情感分析的一些研究工作进行简单的介绍。 起源 虽然之前也有一些相关工作，但目前公认的情感分析比较系统的研究工作开始于（Pang et al., 2002）基于监督学习（supervised learning）方法对电影评论文本进行情感倾向性分类和（Turney,2002）基于无监督学习（unsupervised learning）对文本情感情感倾向性分类的研究。（Pang et al., 2002）基于文本的N元语法（ngram）和词类（POS）等特征分别使用朴素贝叶斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）将文本情感倾向性分为正向和负向两类，将文本的情感进行二元划分的做法也一直沿用至今。同时他们在实验中使用电影评论数据集目前已成为广泛使用的情感分析的测试集。（Turney ,2002）基于点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）计算文本中抽取的关键词和种子词（excellent,poor）的相似度来对文本的情感倾向性进行判别（SO-PMI算法）。 在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相对来说，（Turney et al.,2002）提出的无监督学习的方法虽然在实现上更加简单，但是由于单词之间的情感相似度难以准确的计算和种子词的难以确定，继续在无监督学习方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法计算文本情感倾向性的思想却被很多研究者所继承了。 监督学习 目前，基于监督学习的情感分析仍然是主流，除了（Li et al.,2009）基于非负矩阵三分解（Non-negative Matrix Tri-factorization），（Abbasi et al.,2008）基于遗传算法（Genetic Algorithm）的情感分析之外，使用的最多的监督学习算法是朴素贝叶斯，k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN），最大熵和支持向量机的。而对于算法的改进主要在对文本的预处理阶段。 一个和文本分类不同地方就是情感分析有时需要提取文本的真正表达情感的句子。（Pang et al., 2004）基于文本中的主观句的选择和（Wilson el al.,2009）基于文本中的中性实例（neutral instances）的分析，都是为了能够尽量获得文本中真正表达情感的句子。（Abbasi et al.,2008）提出通过信息增益（Information Gain，IG）的方法来选择大量特征集中对于情感分析有益的特征。 而对于特征选择，除了N元语法和词类特征之外，（Wilson el al.,2009）提出混合单词特征，否定词特征，情感修饰特征，情感转移特征等各类句法特征的情感分析，（Abbasi et al.,2008）提出混合句子的句法（N元语法，词类，标点）和结构特征（单词的长度，词类中单词的个数，文本的结构特征等）的情感分析。 除了对于文本的预处理，对于监督学习中情感分析还进行了以下方面的研究的。（Melville et al., 2009）和（Li et al.,2009）提出结合情感词的先验的基于词典的情感倾向性和训练文本中后验的基于上下文的情感情感倾向性共同判断文本的情感倾向性。（Taboada et al.,2009）提出结合文本的题材（描述，评论，背景，解释等）和文本本身的特征共同判断文本的情感倾向性。（Tsutsumi et al.,2007）提出利用多分类器融合技术来对文本情感分类。（Wan, 2008）和（Wan, 2009）提出结合英文中丰富的情感分析资源来提高中文情感分析的效果。 基于规则/无监督学习

情感电台的广播稿

情感电台的广播稿 广播稿就是为了广播需要而准备的草稿，通过无线电波或导线传送声音。广播稿的特点为口语化，内容生动，结构简洁、主题集中。那么情感电台的广播稿应该怎么写? 情感电台的广播稿范文(一)：合：亲爱的老师，同学们：大家下午好! A：这一期的红领巾广播又和大家见面了，我是主持人XXX，我是主持人XXX，这天我们给大家广播的资料是《成功属于那些有准备的人》，欢迎大家的收听! B：历史上有多少激励人奋发向上的事迹，都是由那些身陷困境却不畏艰辛勇往直前的人谱写的。 A：这些书写传奇的英雄为我们树立了如何发挥个人潜能的丰碑。 B：是呀，人的潜能能犹如一座从未开发的金矿，蕴藏着巨大的财富，关键是我们如何开发自身的宝库，使个人的潜能发挥的淋漓尽致，只有这样我们才能直面困难，走向成功。 A：并非大多数人命里注定不能成为“爱因斯坦”，只要发挥了足够的潜能，任何一个平凡的人都能够成就一番惊天动地的伟业，都能够成为一个新的“爱因斯坦”。 B：有一则小故事讲的是两位年近七旬的老人，一位认为到了这个年龄，人生可算是到了尽头，于是开始准备后事;

另一位却认为让我的爱时刻环绕着你 像太阳的光芒 带给你绚烂的自由 北京时光XX点整，欢迎大家依然守护在******电台，我是主播阿莉，携手导播XX，场控XX为您带来这天的《缘来是你》 主题：爱…… 爱由一个微笑开始， 用一个吻来成长， 用一滴泪去结束~~ 当你爱上一个人而不被对方所爱，是一件很伤害的事。 但最痛苦的莫过你爱一个人而却没有勇气让他明白你的感受。 最好的朋友是那一种能够让你坐在秋千上，不发一言，然后静静地一齐离开，感觉就是从未有过最好的对话。 这是真实的 ~~ 你永不明白你得到了什么直至你失去了的时候; 而更加真实的是 你永不会明白自我失去什么直他到达的时候。 情感电台的广播稿范文(二)：主持人：如果真的有天意，我想我上辈子是犯了罪。 (接放背景音乐)

情感治愈电台广播稿

情感治愈电台广播稿 情感治愈电台广播稿应该如何写呢？下面小编整理了有关情感治愈电台广播稿范文，供大家参考！ 《因为爱情》 早已经习惯了用文字纪录自己每次的记忆。不知何时开始习惯那寂寞的感觉，也许就是那次退学开始吧。从来到西安后，我早已习惯与寂寞为伴。在人群拥挤的街头，我不知道自己是在抗议如今生活过分自由，还是应该默默的溜走。 “我们总是追逐于颓废的青春，陶醉于寂寞的美丽”这是一部电影里的台词。这虽是一句电影台词，却将我们这一代人的内心展现的淋漓尽致。寂寞、无聊、盲目、迷茫、虚伪，都在我们认识的人里面表现的淋漓尽致。 《别在我的伤口上撒盐》 不知道什么样的文字才算华丽，什么样的文章才能感化人心，青春的舞步，一曲又一曲，在一次次不为人知的人来人往，都会擦肩停留于这唯美的瞬间。而后，曲终，人也散。习惯一个人懒懒地听着那忧伤的旋律，习惯一个人默默地看着那伤感的文字，总觉得天那么蓝，蓝得让人有点忧郁，夜那么静，静得让人有点想哭，生活那么苍白，苍白得让人有点无力，现实那么残酷，残酷得让人有点悲哀，感觉那么清晰，清晰得让人有点虚伪，疼痛那么真实，真实得让人有点麻木。

《电台情歌》 寂寞是心灵的叶子，寂寞是文字的催化。鲁迅说：人感到寂寞，会创作;一感到干净时，既无创作，他已一无所爱。也许，正是因为如此我才会这样吧。我早已恋上这种感觉，有人问我为什么总是显的那么伤感，何不写些哲理，立志的?我唯一的回答是，我习惯这感觉。 我们年轻是青春存在的见证。也许很多人会想在字里行间将我读懂，其实文字不过是我生活中驱散心里落寞、孤寂的一种方式，它始终代表不了我的一切，很多时候我只能一笑而过，还是隐藏着我所谓的神秘，不让人懂。依旧努力的去追求、去生活。 《假如》 朋友说的对，我不应该留在回忆了。可时光抽走我的记忆，留下只有回忆。可，假如时光倒流，我们又能抓住什么? 字，在可以在指尖随意地跳动，但那份我们无法战胜的感伤呢? 言，言而不衷，离，离而不去 《流泪手心》 从开始到现在，脑海的身影，挥之不去，错过何必再流连忘返。 从现在到以后，沉默埋掩了往昔，再说珍惜的时候请留在这仅剩的半辈子里时间紧凑的过着每分每秒，多年以后

基于深度学习的文本情感分析技术研究

基于深度学习的文本情感分析技术研究 在Web2.0时代,信息技术飞速发展,人们越来越多地在网络平台上发表自己的观点和意见。随着这些评论数据量的爆炸式增长,如何提取利用其中的情感信息也成为人们的关注热点,文本情感分析技术随之兴起。情感分析工作就是对含有情感色彩的主观性文本进行分析,挖掘出其蕴含的情感倾向的过程,而文本的主客观分析是情感态度分析的基础。作为自然语言处理领域的一个重要分支,情感分析在理论方面有着较高的研究意义。随着词向量的提出,基于深度学习的自然语言处理技术快速发展。面对大量的文本数据,深度神经网络强大的学习表达能力得到了展现。本文对基于深度学习的文本情感分析技术进行研究,主要工作如下:第一,构建了基于多头自注意力机制的文本情感分析模型。研究了深度学习中的注意力机制,其中自注意力机制能够关注到文本内部词语之间的依赖关系。因此,在文本情感分析任务上,引入了多头自注意力机制,并通过结合非线性子层双向门控循 环单元增强模型的学习能力。实验结果表明,构建的模型在情感分析任务上的准确率得到了提升。第二,针对情感分析的子任务主客观分析,构建了基于线性门控卷积的网络模型。通过对不同的门控机制进行研究,在卷积神经网络的基础上引入了线性门控机制;并使用多个 不同尺寸的卷积核提取文本特征。实验结果表明,构建的模型在主客观分析任务上表现突出,性能优于其他模型。论文主要的创新点和贡献是:将多头自注意力机制引入到文本情感分析领域,并通过结合非 线性子层对模型进行了改进,提升了模型的准确率;在文本主客观分

析任务上,通过线性门控机制对卷积网络进行改进,并根据文本数据的特性构建了不同尺寸的卷积核,有效地提升了模型的性能。

最新整理情感电台文

最新整理情感电台文本情感电台文本治愈系情感电台文本 心软，是一种不公平的善良。很多事都并非自己所想，因为心软，却全都如他人所愿。成全了别人，反倒委屈了自己。 心软的人，因为太重感情，太在意别人，所以选择委曲求全。这样的人，最让人心疼。 心软的人，很少跟人起争执，总是那么善解人意; 心软的人，很容易原谅对方，总轻易接受对方的道歉; 心软的人，最喜欢说我没事，总是让人觉得没什么脾气; ...... 心软的人，很怕伤害别人，却又最喜欢伤害自己。 本以为一次次的退让，能让对方感受到自己的真心，却没想到，很多人却并不珍惜，甚至窃喜终于抓住了你的弱点，得寸进尺。仗着你的心软，有恃无恐不断挑战你的底线。 心软的人，比一般人承受了更多，却更容易被身边的人辜负。 其实，心软的人，也常常会怪自己： 怎么总是好了伤疤忘了疼?被别人坑过还是不长记性。 怎么就这么好被骗?轻易就被几句话哄得开开心心。 怎么就不懂得拒绝?也学会做个冷漠无情的人。 却还是学不会收起自己的真心，所以还是常常在信任的人面前栽跟头。用善良喂饱了不懂感恩的人，却依然被别人当成傻子。 可是，谁又比谁聪明呢? 生命如此短暂，心软的人，只不过想是对身边的人好一点，你若不懂得

珍惜，那么某天，失去他们的时候，千万别苦苦挽留。 他们不会再为你回头。 心软的人，其实都是太过善良的人。正是因为对别人太善良，对自己太过狠心，所以总是活得很苦。 因为你的全心全意，对方反而会更加的不在乎。他们知道，无论怎么回应你，你都会坚持下去。 所以越发肆无忌惮，所以越发冷漠不关心，所以一再让你伤心。 陆琪说： 你对劈腿的人心软，就是对自己的心狠。你对害你的坏人心软，就是对人生的心狠;你对一次次的伤害心软，就是对自己伤口的心狠。做人善良是好的，但要记住，善良只配给那些对你好的人。有时候心狠一点，是救你自己一命。 就是这样的，总有人和你不一样，不是每个人都配得到你的心软。 活在这世上，重感情是好事，但是也要有个度，学会对那些不珍惜你的人，说“不”。 人生在世，也要学着让自己的心硬一点。 我们都是普通人，不可能被所有人都喜欢，所以何必勉强与道不同者做朋友?世上没有那么多的将心比心，太考虑别人，注定自己会不好受。 所以，如果你也是这样容易心软的人，那就从现在开始，学着好好爱自己吧。 当你开始珍惜自己，这世界才会珍惜你，当你变得棱角分明，才能在生活里闯出属于自己的天地。 对自己好一点，珍惜该珍惜的，舍弃该舍弃的，真心和真情，只留给值得和在意的人，好吗?

开题报告(文献综述)-在线评论分析系统的情感分析

开题报告（文献综述）-在线评论分析系统的情感分析本科毕业设计(论文)开题报告 论文题目在线评论分析系统的情感分析开题报告内容: 一、选题的背景及意义 近年来，在“大数据”(Big Data)时代的背景下，随着电子商务行业的蓬勃发展，网络购物平台、手机APP应用市场平台等不仅为用户提供了大量商品信息，同时还允许用户参与商品评论。它不仅为商家提供了一个信息的展示平台以发布新产品的规格数据，也为消费者提供了一个产品使用体验交流以及质量评价的平台。因此很多网络用户在购买或使用某类产品前，往往会选择先上网浏览一些该产品的相关信息，尤其是其他用户的使用体验，多方比较产品的性能，从而使自己的消费和选择更趋理性化。分析这些评论信息，蕴含着巨大的商业价值和社会价值，具有很大的现实意义。 然而，这些主观性评论文本每天以指数级的速度增长,仅靠人工方式难以进行 收集、处理和分析。因此采用计算机技术来自动地分析这些主观性文本表达的情感,成为目前数据挖掘(Data Mining)研究的一个热点,而这个热点的研究方向就是文本情感分析(Sentiment Analysis)。 文本情感分析，也称为意见挖掘(Opinion Mining)，是指通过分析和挖掘文本中的表达情感、观点和立场的主观性信息并判断其情感倾向。它涉及自然语言处理(Natural Language Processing)、计算机语言学(Computational Linguistics)、机器学习(Machine Learning)、信息检索(Information Retrieval)等众多领域，在计算机科学、管理学、政治学、经济学和社会学方向都有广泛的应用。进入21 世纪以后，情感分析这个领域变得活跃起来，吸引越来越多的学者投入其中。目前

传统方法和深度学习的情感分析

传统方法和深度学习的情感分析 1.问题 Kaggle竞赛Bag of Words Meets Bags of Popcorn是电影评论（review）的情感分析，可以视作为短文本的二分类问题（正向、负向）。标注数据集长这样： 评价指标是AUC。因此，在测试数据集上应该给出概率而不是类别；即为predict_proba 而不是predict： # random frorest result = forest.predict_proba(test_data_features)[:, 1] # not `predict` result = forest.predict(test_data_features) 采用BoW特征、RF (random forest)分类器，预测类别的AUC为0.84436，预测概率的AUC 则为0.92154。 2.分析 传统方法 传统方法一般会使用到两种特征：BoW (bag of words)，n-gram。BoW忽略了词序，只是单纯对词计数；而n-gram则是考虑到了词序，比如bigram词对"dog run"、"run dog"是两个不同的特征。BoW可以用CountVectorizer向量化： from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer(analyzer="word", tokenizer=None, preprocessor=None, stop_words=None, max_features=5000) train_data_features = vectorizer.fit_transform(clean_train_reviews) 在一个句子中，不同的词重要性是不同的；需要用TFIDF来给词加权重。n-gram特征则可以用TfidfVectorizer向量化： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=40000, ngram_range=(1, 3), sublinear_tf=True) train_x = vectorizer.fit_transform(clean_train_reviews) 使用unigram、bigram、trigram特征+ RF分类器，AUC为0.93058；如果改成LR分类器，则AUC为0.96330。

精选电台文本伤感三篇 深夜伤感情感电台文稿3篇(三)

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电台文本伤感三篇深夜伤感情感电台文稿3篇 看着空中飘落的细雨，独自散步在街头，经过小街角落，不经意想起这里曾遗留着许多我们留下的脚印，承载着那些对过往的想念，只剩下无声的叹息在空气中蔓延，那些所谓幸福的脚步已悄然远走，空荡荡的十字路口，独自徘徊，不再有那些风景，也不会再有那些熟悉的人影下面是本站为大家整理的，供大家参考。 电台文本伤感 当不能够再拥有你的时候，唯一可以做的，就是令自己不要忘记。有些故事，除了回忆，谁也无法保留;有些无奈，除了沉默，谁也不会说;有些东西，除了自己，谁也不会懂。因为爱你，我更自爱。因为爱你，我知道自己的存在。因为爱你，我在成长。因为爱你，我对痛苦和快乐都有了深刻的感受。因为我爱你，我才知道人生有许多无法满足的事，爱情总是痛大过于美。 也许，人的一生会遭遇无数次相逢，有些人，看过便忘了路过的风景。有些人，则在心里生根抽芽。那些没有来由的缘分，缘深缘浅，早有分晓。之后如何修行，也无法更改初时的模样。爱情有时心甘情愿，有时却无能为力。爱久了，成了一种习惯;痛久了，心里有了一道刻痕;恨久了，思念成了一种别样的痛。有心的人，再远也会记挂对方;无心的人，咫尺却远似天涯。如果爱情停留在曾经，那么它只属于过去

那个时间。 思念就跟爱情一样是会耗尽的。无奈要分隔两地，一开始我想你想得很苦恨不得马上飞奔到你身边，再也不要跟你分开。后来的后来，我沒那么想你了，不是不爱你而是这样的想念是沒有归途的。我再怎么想你，还是见不着你，摸不到你，只是用思念来折磨自己。于是我知道，我得学着过自己的生活。就像世人说的：所有的结局都已写好，所有的泪水也都已启程，却忽然忘了是怎么样的一个开始。无论我如何地去追索，年轻的你只如云影掠过，而你微笑的面容极浅极淡，逐渐隐没在日落后的群岚。遂翻开那些发黄的扉页，命运将它装订得极为拙劣，含着泪我一读再读，却不得不承认，回忆是一本太残忍的书。 还记得那时，我们没有山盟海誓，我们没有甜言蜜语，只有一片真心相对，只会把彼此在心间深藏，不求有来生，只要今世的爱在这樱花盛开的季节，抓住樱花绽开和凋落的美丽瞬间，让爱在瞬间中永恒，因为有人说，樱花的花开花落也许只是一瞬间，但在人的心中的爱却是永恒。 懂你，是世界上最温情的语言。简短的词语，却包含了万千。因为深有体会，所以知你的负累，懂你的苦衷;因为感同身受，所以心疼你的真诚，珍惜你的感情。因为懂得，所以包容;因为懂得，所以心同。懂得，让心与心没有距离，让生命彼此疼惜。懂得，是生命中最美好的相通，最深刻的

文本情感分析综述

随着企业信息化与互联网的发展，信息以爆炸性速度飞速增长，其中包括了大量的非结构化与半结构化数据。非结构化与半结构化数据，主要是文本型数据，阐述5w问题，即who，when，where，what，Why。如何充分利用非结构化数据与半结构化数据，分析其包含的潜在信息，拥有支持决策，成为了众多企业与研究者关注的重点。尤其，针对互联网(如博客和论坛)上大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性，如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。基于此，潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验，这类评论信息迅速膨胀，仅靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，因此迫切需要计算机帮助用户快速获取和整理这些相关评价信息。因此，如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。情感分析(sentiment analysis)技术也就应运而生(本文中提及的情感分析，都是指文本情感分析)。 文本情感分析(sentiment analysis)，又称为意见挖掘，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。其中，主观情感可以是他们的判断或者评价，他们的情绪状态，或者有意传递的情感信息。因此，情感分析的一个主要任务就是情感倾向性的判断，Pang等人在文献1中将情感倾向分为正面、负面和中性，即褒义、贬义和客观评价。研究初期，大量研究者都致力于针对词语和句子的倾向性判断研究，但随着互联网上大量主观性文本的出现，研究者们逐渐从简单的情感词语的分析研究过渡到更为复杂的情感句研究以及情感篇章的研究。文本情感分析主要可以归纳为3项层层递进的研究任务，即情感信息的抽取、情感信息的分类以及情感信息的检索与归纳[2]。情感信息抽取就是将无结构的情感文本转化为计算机容易识别和处理的结构化文本。情感信息分类则是利用情感信息抽取的结果将情感文本单元分为若干类别，供用户查看，如分为褒、贬、客观或者其他更细致的情感类别。情感信息检索和归纳可以看作是与用户直接交互的接口，强调检索和归纳的两项应用。 情感分析是一个新兴的研究课题，具有很大的研究价值和应用价值，正受到国内外众多研究者的青睐。目前实现情感分析的技术主要包括基于机器学习法和基于语义方法两类。本文主要针对这两大方法的研究进展进行比较分析，接着介绍国内外现有的资源建设情况，最后介绍情感分析的几个重要应用和展望它的发展趋势。 1 基于统计机器学习法 随着大规模语料库的建设和各种语言知识库的出现，基于语料库的统计机器学习方法进入自然语言处理的视野。多种机器学习方法应用到自然语言处理中并取得了良好的效果，促进了自然语言处理技术的发展。机器学习的本质是基于数据的学习（Learning from Data）。利用机器学习算法对统计语言模型进行训练，最后用训练好的分类器对新文本情感进行识别。2002年，Pang 等人就在文献[1]中提出用机器学习的方法进行情感倾向的挖掘工作，他们以互联网上的电影评论文本作为语料，采用了不同的特征选择方法，应用朴素贝叶斯（Naive Bayes）、最大熵(Maximum Entropy)、向量机(SVM)对电影评论分别进行分类，实验表明SVM 的分类性能最好，准确率达到87.5%。该研究引起学术界的关注，之后用于倾向性判断的机器学习算法的改进被陆续提出，基本的算法有：支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、K-近邻(KNN)、简单线性分类器(SLC)和最大熵(ME)等。他们在另一项工作中，将文本极性分类问题转换成求取句子连接图的最小分割问题，实现了一个基于minimum-cut的分类器。[7]。Whitelaw等人[11]关注研究带形容词的词组及其修饰语(如“extremely boring”或“not really verygood”)，他们提取带形容词的词组作为特征，基于这些特征，用向量空间模型表示文

情感分析：基于词典的分析方法

情感分析：基于词典的分析方法 好主意值得扩散，激发我们创造的动力所有的数据挖掘方法和思路基本上很久之前都已经形成了，只是现代计算机的普及让这些创新的想法拥有了看似可行的技术支撑，给了他们起死回生的机会，从历史的故纸堆里摇身一变，成了高大上的现代挖掘感念。情感分析的历史也可以追溯到1950年，没错你真的没有看错，那时的情感分析用于研究论文评述的态度。如今，广阔的社交媒体为情感分析提供了用武之地，文本数据源源不断地从微博、博客、微信、社交平台、新闻评论、百度知道等等交互平台抓取下来，而情感分析被广泛的应用于挖掘互联网上的主观信息。从基础上讲，情感分析能够帮助企业掌握文本所表达的情感倾向：正向、负向、还是中性，给予企业分析特定人群特别是消费者对某一固定话题、产品、方法持有的态度。企业可以使用挖掘出来的情感信息寻找新的营销机会，改善营销方式，针对人群采取精准营销等等，美国总统奥观海团队就使用情感分析方法监控大众对其政策的态度和反应。1.情感分析及其应用：这里是老生常谈在企业内，所有的数据挖掘工作归根结底要解决业务问题，这一点认识的越深刻越能脚踏实地的解决问题，而不是制造虚假问题然后解决或者是答非所问，结果不能对问题实现有效的干预。1.1.情感分析的用途情感分析也一样要

寻找自己的业务用途。当然情感分析有很多用途，网络社交越来越火，名博或意见领袖越来越多，可以对商品和服务打分、评价的站点更是如雨后春笋，用户的评价和建议可以全网传播，这些数据毫无疑问是精准营销的动力来源。企业也可以根据情感分析建立自己的数字形象，识别新的市场机会，做好市场细分，进而推动产品成功上市，但抓住这些评论的价值部分也是企业的巨大挑战。上述正是情感分析的应用背景，但其主要用途包括：监控社交媒体社交媒体监控可以非常有效的管理品牌的影响力或识别对品牌有影响力的 意见领袖，比如你想知道自己品牌负面评论的来源，你可以监控50个行业意见领袖的微博、博客，分析他们微博或文章下面的用户评论，从而确定谁会引导负向评论，之后就可以和这些意见领袖合作，从而转化他们的负面影响。公共关系情感分析同时能帮助企业改善或重塑公共关系策略，例如情感分析可以探索销售热点和行业的流行趋势，同样就像上一步表述的一样，通过情感分析找到社会上对品牌有好感的意见领袖，建立并维持合作的关系，这种方式显然是一种行之有效的公共关系管理策略。市场营销情感分析正在逐步替代传统市场研究的内容，比如情感需求调研、使用习惯及态度研究等等，例如，三星想知道客户对他们的新机型的评价，在社交媒体和数据挖掘兴起之前他们只能通过市场调研的 方式解决。而数据分析则可以抓取消费者在各大消费网站如