基于联合学习的问答情感分类方法

面向问答型评论的情感分类在情感分析领域是一项新颖且极具挑战性的研究任务。由于问答型评论情感分类标注数据非常匮乏,基于监督学习的情感分类方法的性能有一定限制。为了解决上述困境,该文提出了一种基于联合学习的问答情感分类方法。该方法通过大量自然标注普通评论辅助问答情感分类任务,将问答情感分类作为主任务,将普通评论情感分类作为辅助任务。具体而言,首先通过主任务模型单独学习问答型评论的情感信息;其次,使用问答型评论和普通评论共同训练辅助任务模型,以获取问答型评论的辅助情感信息;最后通过联合学习同时学习和更新主任务模型及辅助任务模型的参数。实验结果表明,基于联合学习的问答情感分类方法能较好融合问答型评论和普通评论的情感信息,大幅提升问答情感分类任务的性能。     

基于序列标注模型的情绪原因识别方法

情绪原因识别是情绪分析中的一个重要研究任务。该任务旨在自动分析出导致某一情绪发生的原因描述。该文将情绪原因识别任务建模为序列标注模型,即将情绪词相关的子句当成序列,进而整体标注出哪些属于原因子句。具体实现中,我们使用条件随机场(CRF)模型进行求解,并结合了基本词特征、词性特征、距离特征、上下文特征及语言学特征等多种特征进行原因识别。实验结果表明,所采用的这些特征对于原因识别都有一定帮助,特别是上下文特征。此外,我们发现在使用类似特征集合的情况下,序列标注模型能够获得比分类模型更好的识别效果。     

基于双语信息和标签传播算法的中文情感词典构建方法

文本情感分析是目前自然语言处理领域的一个热点研究问题,具有广泛的实用价值和理论研究意义。情感词典构建则是文本情感分析的一项基础任务,即将词语按照情感倾向分为褒义、中性或者贬义。然而,中文情感词典构建存在两个主要问题 1)许多情感词存在多义、歧义的现象,即一个词语在不同语境中它的语义倾向也不尽相同,这给词语的情感计算带来困难;2)由国内外相关研究现状可知,中文情感字典建设的可用资源相对较少。考虑到英文情感分析研究中存在大量语料和词典,该文借助机器翻译系统,结合双语言资源的约束信息,利用标签传播算法(LP)计算词语的情感信息。在四个领域的实验结果显示我们的方法能获得一个分类精度高、覆盖领域语境的中文情感词典。     

基于情绪相关事件上下文的隐含情绪分类方法研究

情绪分类是情绪分析研究中的一个基本任务,旨在对文本表达的情绪进行分类。目前,该任务是自然语言处理研究中的一个热点问题。已有的研究一般借助于情绪关键词(例如,“高兴”,“伤心”)来进行情绪分类。然而,在实际中,存在大量的没有情绪关键词但表达情绪的文本,我们称这类情绪表达为隐含情绪表达。该文关注隐含情绪分类方法研究,提出了基于情绪关联事件的隐含情绪分类方法,我们认为情绪的关联事件可以用于对情绪类别进行分类。具体实现中,我们首先采用情绪关键词获得句子群;然后,去除情绪关键词,将上下文作为关联事件表达文本;最后,利用上下文进行情绪分类。实验结果表明,以上下文进行的情绪分类结果达到了一定的性能,远远好于随机分类结果。这一结果为进一步隐含情绪分类提供了良好的基础。