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1. 面向微博文本流的负面情感突发话题检测

李艳红, 赵宏伟, 王素格, 李德玉

计算机应用 2020, 40 (12): 3458-3464. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060880

摘要（306）

PDF （1188KB）（400）

如何从海量、嘈杂的微博文本流中及时发现负面情感突发话题对于突发事件的应急响应和处置至关重要，而传统的突发话题检测方法往往忽略了负面情感突发话题与非负面情感突发话题之间的区别，为此提出了一种面向微博文本流的负面情感突发话题检测（NE-BTD）算法。首先，将微博中的主题词对的加速度和负面情感强度变化率作为负面情感突发话题的判定依据；然后，利用突发词对的速度确定负面情感突发话题的窗口范围；最后，使用一种基于吉布斯采样的狄利克雷多项式混合模型（GSDMM）聚类算法得到窗口中负面情感突发话题的主题结构。在实验中将所提出的NE-BTD算法与已有的一种基于情感方法的话题检测（EBM-TD）算法进行对比，结果表明所提出的NE-BTD算法相较EBM-TD算法准确率和召回率至少提高了20%，并且可以至少提前40 min检出负面情感突发话题。

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2. 基于词语相关度的微博新情感词自动识别

陈鑫, 王素格, 廖健

计算机应用 2016, 36 (2): 424-427. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0424

摘要（508）

PDF （609KB）（977）

针对微博中新情感词的识别问题,提出了一种基于词语相关度的微博新情感词自动识别方法。首先,对于分词软件把一个新词错分成几个词的问题,利用组合思想将相邻词进行合并作为新词的候选词;其次,为了充分利用词语上下文的语义信息,采用神经网络训练语料获得候选新词的空间表示向量;最后,利用已有的情感词典作为指导,融合基于词表集合的关联度排序和最大关联度排序算法,在候选词上筛选,获得最终的情感新词。在COAE2014(第六届中文倾向性分析评测)任务3语料上,提出的融合算法与点互信息(PMI)、增强互信息(EMI)、多词表达距离(MED)、新词语概率(NWP)以及基于词向量的新词识别方法相比,准确率至少提高了22%,说明该方法自动识别微博新情感词效果优于其他五种方法。

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3. 多标记数据特征提取方法的核改进

李华, 李德玉, 王素格, 张晶

计算机应用 2015, 35 (7): 1939-1944. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.07.1939

摘要（519）

PDF （997KB）（495）

针对多标记数据特征提取方法中输出核函数没有准确刻画标记间的相关性的问题,在充分度量标记间相关性的基础上,提出了两种新的输出核函数构造方法。第一种方法首先将多标记数据转化为单标记数据,并使用标记集合来刻画标记间的相关性;然后从损失函数的角度出发定义新的输出核函数。第二种方法是利用互信息来度量标记间的两两相关性,在此基础上进一步构造新的输出核函数。3个多标记数据集上2种分类器的实验结果表明,与原有核函数对应的多标记特征提取方法相比,基于损失函数的输出核函数对应的特征提取方法性能最好,5个评价指标的性能平均提高了10%左右, 尤其在Yeast数据集上,Coverage指标下降幅度达到了30%左右;基于互信息的输出核函数次之,性能平均提高了5%左右。实验结果表明,基于新的输出核函数的特征提取方法能够更加有效地提取特征,并进一步简化分类器的学习过程,提高分类器的泛化性能。

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