融合字特征的平滑最大熵模型消解交集型歧义

基于最大熵的中文词语情感分析研究作者：王磊来源：《计算机时代》2018年第12期摘; 要：情感词在文本情感分析中处于举足轻重的地位，词语情感倾向的不确定性会受到词语上下文环境的影响。

针对词语上下文环境，提出一种基于最大熵模型的词语情感倾向分析方法，从词语上下文中提取词语特征、词语关系特征、词语语义特征和词语情感特征，采用最大熵模型来识别词语的情感倾向，并利用平滑技术解决特征稀疏问题。

同时，利用词语与句子之间的情感联系，进一步消除词语情感倾向的不确定性。

实验结果表明，该方法在词语情感倾向识别上取得了令人满意的效果。

关键词：情感分析; 最大熵; 语义特征; 情感倾向中图分类号：TP391; ; ; ; ; 文献标志码：A; ; ;文章编号：1006-8228（2018）12-07-05Abstract： Emotion words with sentiment polarity play important roles in text sentiment analysis. Uncertainties of sentiment polarity of words are affected by their contexts. In light of these contexts，a method is put forward in this paper to analyze sentiment polarity of words based on maximum entropy models. Features of words， relationships of words， semantic features and emotional characteristics of words are extracted from contexts. Then， sentiment polarity of words is identified by maximum entropy models， and problems concerning sparse features are solved by smoothing techniques. In the meantime， uncertainties of sentiment polarity of words are further eliminated by emotional connections between words and sentences. Experimental results show that this method achieves satisfactory effects in recognizing sentiment polarity of words.Key words： sentiment analysis; maximum entropy; semantic feature; sentiment polarity0 引言信息技术的发展使得人类交流方式发生了巨大改变，越来越多的用户正不断通过互联网相互交流，从而获取个人所需信息。

中文分词交叉型歧义消解算法甘蓉【摘要】中文分词是自然语言处理的基础.交叉型歧义是提高中文分词精度的瓶颈之一.文章提出一种基于正向、负向最大匹配算法和passive aggressive(PA)算法结合的交叉型歧义消解算法.基于PA算法训练分词模型;利用正向、负向最大匹配算法检测交叉型歧义的位置;把可能出现交叉型歧义的句子或者句子的部分传递给分词模型,解码得到分词结果;最后,把正向、负向最大匹配结果和分词模型解码结果拼接成最终的分词结果.利用PA算法基于2014年2—12月份人民日报数据训练分词模型、2014年1月份人民日报数据作为测试语料进行实验,得到交叉型歧义的准确率、召回率和F-score分别为98.32％、98.14％和98.23％,说明该方法有效可行.【期刊名称】《西华大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(037)006【总页数】5页(P32-36)【关键词】中文分词;交叉型歧义;最大匹配算法;PA算法【作者】甘蓉【作者单位】陕西工业职业技术学院汽车工程学院,陕西咸阳712000【正文语种】中文【中图分类】TP391.1中文分词是自然语言处理的基础和关键[1]。

中文分词已经有很多成熟的算法，但是歧义识别和未登录词识别仍是中文分词的2大难点。

其中，歧义识别又分为交叉型歧义和组合型歧义[2]。

对于歧义，许多研究者做了大量的工作。

目前常用的歧义消解算法主要分为2种：规则型歧义消解算法和概率型歧义消解算法。

规则型歧义消解算法主要采用语义、语法、词性等规则对歧义字段进行消歧。

概率型歧义消解算法通常需要统计上下文信息[3](例如使用互信息、N元统计模型、t-测试原理、HMM模型、字标注统计等方法或模型[4]统计上下文信息)从而进行歧义消解。

文献[4]提出了一种基于词频的中文分词歧义消解方法，该方法主要适用于没有上下文的歧义消解。

文献[5]提出了一种针对交叉型歧义无监督的学习方法，并比较了卡方统计量、t-测试差在歧义处理中的效果。

最大熵模型自然语言处理什么是最大熵模型？最大熵模型在自然语言处理中应用的原理是什么？如何使用最大熵模型解决实际的自然语言处理问题？最大熵模型在自然语言处理中都有哪些典型应用？现在，让我们一步一步深入探讨这些问题。

最大熵模型是一种统计模型，其核心思想是基于最大熵原理。

在信息熵的概念中，熵被定义为系统的不确定性量度，而最大熵原理则是一种寻找最符合已知信息且不引入新的不确定性的方法。

最大熵模型的目标是构建一个能够最大程度上满足已知信息、但没有任何额外假设的模型。

在自然语言处理中，最大熵模型被广泛应用于各种问题的解决。

最大熵模型的原理可以通过以下步骤进行理解：第一步是定义问题和收集训练数据。

在自然语言处理中的最大熵模型应用中，问题可以是文本分类、命名实体识别、语义角色标注等。

训练数据是指包含了问题定义所需要的相关信息的数据集，通常由标注人员对样本数据进行人工标注得到。

第二步是定义特征函数。

特征函数是将问题与训练数据联系起来的手段，它可以是一种对问题的描述，表达问题中的某种特征。

这些特征函数通常由专家根据经验和领域知识确定。

第三步是定义最大熵模型的模型结构和参数空间。

最大熵模型采用指数模型的形式，其中模型的输出是特征函数的线性组合，并且由参数来控制每个特征函数的权重。

参数的选择可通过迭代算法，例如改进的迭代尺度法（I I S）进行求解。

第四步是训练和优化模型。

这一步骤中，最大熵模型使用训练数据进行参数学习，以最大化模型对训练数据的似然函数，从而得到最优的模型参数。

训练的过程可以通过梯度下降、牛顿法等优化算法进行求解。

第五步是使用训练好的最大熵模型解决实际问题。

这一步骤中，通过将待处理的文本数据转化成特征表示，然后利用训练好的最大熵模型进行预测和分类，从而实现自然语言处理任务的解决。

最大熵模型在自然语言处理中有许多典型的应用。

举例来说，最大熵模型可以应用于文本分类任务，用于将文本归类到不同的主题或类别中。

最大熵模型还可以用于命名实体识别，即从文本中识别并分类出人名、地名等具有特殊意义的实体。

文本分类中的最大熵模型研究随着互联网的不断发展和进步，网络信息已经成为人们获取和传递信息的主要方式。

然而，随着信息量的不断增大和用户的不断增多，如何从众多信息中准确地检索到自己所需要的信息就成为了亟待解决的问题。

本文将着重探讨文本分类，在文本分类中，最大熵模型的应用研究。

一、文本分类文本分类是自然语言处理技术中的重要分支，它是将一篇文本按照既定的类别分成不同的类别。

例如，将一篇新闻文章分类为体育类、财经类、娱乐类等。

文本分类是一项非常重要的技术，它不仅可以为用户提供高效的信息检索，更可以帮助企业进行客户分析、市场分析等工作。

二、最大熵模型最大熵模型是一种常用的概率模型，它通过对概率分布进行最大熵原理的约束，得到一种概率分布。

在自然语言处理中，最大熵模型常用于文本分类、自然语言生成和语音识别等领域。

最大熵模型简洁、通用性强，是文本分类中的一种常用的方法。

三、最大熵模型在文本分类中的应用最大熵模型在文本分类中的应用，一般分为以下几个步骤：1. 数据预处理在使用最大熵模型进行文本分类之前，需要对数据进行预处理。

首先需要将文本转换成向量，即将文本中的每个词映射成一个向量中的一个维度。

然后可以使用TF-IDF算法来计算每个词的权重。

2. 特征提取在进行文本分类之前，需要从文本中提取出最有用的特征，也就是对文本向量进行降维。

最常用的特征提取方法是词袋模型。

在词袋模型中，将每个单词看做一个特征，将文本中的每个单词都标记出来，并计算每个单词在文本中出现的频率。

3. 最大熵模型训练最大熵模型的训练就是在已知的数据集中求解最优的参数。

在训练的过程中，一般使用迭代的方式来计算最大熵模型的参数。

最大熵模型的学习过程中，需要使用大量的训练数据，从而得到最优的模型。

4. 分类预测在最大熵模型训练完成之后，可以使用模型进行分类预测。

对于一个新的文本，首先需要将其转换成向量，然后使用模型对其进行分类预测。

通过比较文本向量和已有类别的向量，将文本归类到最接近的类别中。