面向理解的文本情感分析研究
基于深度学习的文本情感分析方法研究
基于深度学习的文本情感分析方法研究随着社交媒体的兴起以及用户生成内容的爆炸增长，对大规模文本数据进行情感分析的需求与日俱增。
文本情感分析是一种将自然语言处理和机器学习相结合的技术，旨在自动识别和理解文本中的情感倾向。
近年来，深度学习模型在文本情感分析领域取得了显著的进展，并且成为了研究和应用的热点之一。
本文将就基于深度学习的文本情感分析方法进行综述，并对其研究现状和未来发展进行讨论。
一、基础知识介绍1.1 文本情感分析概述文本情感分析，又称为情感倾向分析，是指通过计算机技术对文本进行情感判断和分类的过程。
其目标是将文本分类为积极、消极或中性等情感类型。
情感分析可应用于情感监测、品牌舆情分析、用户评论情感分析等领域，对于企业决策和社会舆情分析起着重要作用。
1.2 深度学习简介深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，通过多层神经网络的构建和训练来解决复杂的模式识别和数据分析问题。
与传统机器学习方法相比，深度学习模型以其强大的非线性拟合能力和自动特征学习能力在文本情感分析任务中表现出色。
二、基于深度学习的文本情感分析方法2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，具有一定的自然语言处理能力。
在文本情感分析领域，卷积神经网络通过卷积操作来捕捉文本中的局部特征，进而通过全连接层进行分类。
该方法在文本分类任务中取得了很好的效果。
2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一类具有记忆能力的神经网络，对于处理序列数据的任务特别有效。
在文本情感分析中，循环神经网络通过序列建模，能够较好地捕捉上下文信息，对于理解文本中的情感趋势非常有帮助。
然而，长时依赖问题限制了RNN模型的准确性。
2.3 长短期记忆网络（LSTM）为了解决长时依赖问题，研究者提出了长短期记忆网络。
LSTM模型通过引入记忆单元和门控机制，能够有效地记忆长期依赖关系，并且在文本情感分析中取得了较好的效果。
LSTM模型在多层结构的基础上，能够更好地处理文本中的复杂情感信息。
面向文本的情感分析研究
面向文本的情感分析研究一、引言随着社交媒体、新闻网站等文本源不断涌现，如何从众多的文本数据中获取有用的情感信息成为了重要的课题之一。
面向文本的情感分析通过计算机技术的手段对文本的情感进行分析，为企业、政府等提供可靠的决策参考。
本文将从文本情感分析的定义、研究现状以及未来发展等方面进行阐述。
二、文本情感分析的定义文本情感分析（Text Emotion Analysis，TEA）指对文本中表达出来的情感进行自动化的检测、抽取和分析的技术。
TEA的主要任务是为文本打上与情感相关的标签或者分类，并根据标签或分类结果，进一步抽取文本情感的相关特征，从而实现对文本情感的精细化分析。
三、文本情感分析的研究现状1. 情感分类情感分类是文本情感分析的核心任务之一，该任务旨在将文本分为不同的情感类别。
情感分类的方法主要分为传统机器学习方法和深度学习方法两种。
传统机器学习方法采用特征工程对文本进行处理，再使用SVM、NB等算法进行分类。
深度学习方法则采用神经网络进行情感分类，该方法不需要进行特征工程，可以自动学习文本中的特征，因此该方法在文本情感分析领域取得了很大的成功。
2. 情感词典情感词典是一种基于词典的情感分类方法，它对情感词和文本情感进行匹配，从而实现情感分类。
情感词典的优点是不依赖于训练样本，可以快速实现情感分析。
目前常用的情感词典有SentiWordNet、AFINN等。
3. 情感预测情感预测是文本情感分析的另一项任务，旨在在新闻资讯、社交媒体等文本源中预测特定事件或话题的情感倾向。
情感预测的主要方法有监督学习和半监督学习等。
四、文本情感分析的应用1. 品牌形象管理文本情感分析可以用于对企业品牌形象进行管理，根据消费者在社交媒体上对品牌的评价进行情感分析，及时发现消费者对品牌的不满意之处，并做出相应的调整，提高品牌的信誉度。
2. 舆情监测文本情感分析可以用于对热点话题、事件等的舆情监测，对社交媒体上的事件进行情感分析，快速了解公众对事件的态度，从而为政府、媒体等机构提供情感倾向分析。
文本情感分析与主题检测算法研究
文本情感分析与主题检测算法研究文本情感分析和主题检测是自然语言处理中的重要任务，对于理解和处理海量文本数据具有重要意义。
本文将针对文本情感分析和主题检测算法进行研究，探讨其相关领域的发展和应用。
一、文本情感分析算法研究1. 概述文本情感分析是通过计算机算法对文本中的情感信息进行自动化提取和分析的过程。
该技术可以帮助人们快速理解和分析大量的文本数据，并挖掘其中的情感倾向。
2. 主要方法文本情感分析的主要方法包括基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于词典的方法利用预定义的情感词典来计算文本中情感词的频率，从而得到情感分数。
基于机器学习的方法则通过对标注情感类别的训练样本进行特征提取和模型训练，来预测新文本的情感类别。
基于深度学习的方法则利用神经网络模型进行情感分类，通过学习文本的分布式表示来提高情感分析的准确度。
3. 发展趋势随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的文本情感分析算法在近年来取得了显著的进展。
例如，利用卷积神经网络和长短期记忆网络可以更好地捕捉文本中的语义信息，从而提高情感分类的准确率。
此外，结合多模态信息（如文本、图像、音频等）进行情感分析也成为研究热点。
二、主题检测算法研究1. 概述主题检测是对文本集合进行自动化分类和聚类的过程，旨在发现其中的主题和话题结构。
主题检测可以帮助人们理解大规模文本数据中的关键主题，从而进行精确的文本分类和信息提取。
2. 主要方法主题检测的主要方法包括基于概率图模型的方法、基于矩阵分解的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于概率图模型的方法包括潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）等模型，通过对文本的统计分布进行建模，来发现文本中的主题信息。
基于矩阵分解的方法则通过将文本的特征矩阵分解成两个低维矩阵，来提取文本的主题信息。
基于深度学习的方法则利用神经网络模型来进行主题分类和生成，通过学习文本的分布式表示来提高主题检测的效果。
文本情感分析中的情感识别与主题挖掘研究
文本情感分析中的情感识别与主题挖掘研究简介：随着互联网的迅猛发展，海量的文本数据不断涌现，这些数据中蕴含着大量的情感信息以及各种主题。
为了更好地理解和利用这些文本数据，文本情感分析成为了一项重要的研究领域。
其中，情感识别和主题挖掘是文本情感分析的两个重要方面。
本文将深入探讨情感识别和主题挖掘在文本情感分析中的意义、方法和应用。
一、情感识别在文本情感分析中，情感识别是指从文本中识别和分析出表达者情感态度的过程。
情感识别可以帮助我们了解用户对特定事物的喜好、态度和意见，并对企业、政府等机构的形象和声誉管理起到重要的作用。
情感识别主要包括以下几个方面的内容：1.1 情感分类情感分类是指将文本划分为正面、中性或负面情感的任务。
通过使用机器学习、自然语言处理、深度学习等技术，可以将文本情感进行分类。
常用的方法包括支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。
1.2 情感极性分析情感极性分析是指对文本中的情感表达进行判断，判断其是正面的、负面的还是中性的。
情感极性分析可以帮助我们评估用户对产品或事件的态度，进而作出相应的决策。
常用的方法包括词典匹配、情感词典扩展、情感规则等。
1.3 情感强度分析情感强度分析是指对情感表达的强烈程度进行评估。
例如，"非常喜欢"和"有点喜欢"表示的情感强度不同。
情感强度分析可以帮助我们了解用户对某一事物的喜欢程度或不满程度，对于产品改进、服务优化等方面具有重要意义。
常用的方法包括词典匹配、基于规则的方法和基于机器学习的方法。
二、主题挖掘主题挖掘是指从大量文本数据中自动发现和抽取出潜在的主题或话题。
主题挖掘可以帮助我们理解文本数据的关键信息、发现潜在的用户需求以及进行舆情监控等。
在文本情感分析中，主题挖掘常常与情感识别结合起来，以更好地理解文本内容。
2.1 文本聚类文本聚类是指将具有相似主题的文本数据划分到同一个簇中。
通过将大量文本数据进行聚类，可以实现自动的主题挖掘。
基于语义分析的文本情感分类与情感识别
基于语义分析的文本情感分类与情感识别引言：在当今信息爆炸的时代，我们日常生活中充斥着大量的文本信息，如社交媒体上的评论、新闻报道、产品评论等。
随着人们对于情感和情绪的重视，对文本情感分类与情感识别的研究也越来越受关注。
本文将探讨基于语义分析的文本情感分类与情感识别的研究现状和应用前景。
一、情感分类与情感识别的背景和意义情感分类和情感识别旨在通过对文本进行分析，识别和分类出文本中所表达的情感和情绪。
这对于了解用户对产品的态度、分析社交媒体上的舆论倾向、判断新闻报道的情感色彩等方面具有重要意义。
通过深入研究和开发语义分析技术，可以实现情感分类和情感识别在各个领域的应用。
二、语义分析在文本情感分类与情感识别中的应用1. 词汇情感特征提取在情感分类和情感识别中，词汇情感特征的提取是一项重要的任务。
通过对文本中的词汇进行情感评分，可以获得情感特征向量，从而用于情感分类和情感识别。
语义分析技术可以辅助自动提取关键词，进一步提高词汇情感特征的准确性和可靠性。
2. 句法结构分析句法结构分析是文本分析的关键步骤之一。
通过对句子的结构进行分析，可以获得更全面和准确的情感分类和情感识别结果。
语义分析技术在句法结构分析中具有重要作用，可以帮助识别文本中的主谓宾关系、修饰语等语法要素，进一步提高情感分类和情感识别的准确率。
3. 上下文分析除了分析句子的结构，上下文分析也是情感分类和情感识别的关键步骤之一。
上下文分析可以帮助理解文本的语境，从而更好地理解文本中的情感和情绪表达。
通过语义分析技术，可以分析文本中的逻辑关系、语义关系等，进一步提高情感分类和情感识别的精确性和准确性。
三、基于语义分析的情感分类与情感识别技术的挑战和解决方法1. 语义理解的复杂性语义理解是文本情感分类与情感识别中的核心任务之一。
然而，语义理解的复杂性使得情感分类和情感识别面临诸多挑战。
解决这一问题的方法之一是结合机器学习算法和知识图谱等技术，构建更有效的情感分类和情感识别模型。
文本情感分析方法研究综述
内容摘要
结论：文本情感分析作为一种强大的文本数据分析方法，可以帮助我们更好 地理解和识别文本中所表达的情感信息。然而，该方法也存在一些挑战和限制。 例如，对于不同领域和场景的情感分析，需要定制化的解决方案；数据清洗和预 处理对结果影响较大；模型训练和调优过程较为复杂等。未来，需要进一步研究 和改进文本情感分析方法，以适应更多场景和应用需求。
3、研究成果与不足
然而，文本情感分析仍存在一些不足。首先，情感词典的构建和维护需要大 量的人力和物力，成为制约文本情感分析发展的重要因素。其次，虽然深度学习 在文本情感分析中取得了显著成果，但大多数模型仍依赖于手工设计的特征，如 何自动地学习有效的特征是亟待解决的问题。此外，如何处理非情绪性文本和非 规范语言表达方式，以及如何处理不同语言和文化的情感分析问题，也是需要进 一步探讨的问题。
内容摘要
引言：随着社交媒体和在线平台的快速发展，人们产生和分享文本数据的数 量大幅增加。这些文本数据中蕴含着人们的观点、情感和态度，对于理解和引导 消费趋势、改善客户服务、预测市场变化具有重要的商业价值。文本情感分析作 为一种有效的文本数据分析方法，旨在挖掘这些文本数据中的情感信息，对于企 业决策、产品优化等方面具有广泛的应用。
内容摘要
目前，研究人员在情感分析方面已经取得了显著的成果。例如，利用机器学 习和深度学习算法，研究人员可以实现对文本的高效情感分类。此外，研究人员 还开发了多种情感词典和工具，如褒义词典、贬义词典和情感极性词典等，以帮 助更好地进行情感分析。
内容摘要
然而，尽管前人研究取得了不少成果，但仍存在一些不足之处。首先，情感 分析的准确性仍需进一步提高。尽管现有的机器学习和深度学习算法在许多情况 下能够取得较好的效果，但在处理某些复杂情感时仍存在一定的局限性。其次， 现有的情感词典和工具大多基于英语语言，对于其他语言尤其是小语种的情感分 析支持不够。因此，针对不同语言的特点开发相应的情感词典和工具是未来的研 究方向之一。
文本挖掘中的主题建模与情感分析方法研究
文本挖掘中的主题建模与情感分析方法研究主题建模和情感分析是文本挖掘中重要的研究方向，它们能够帮助我们理解大规模文本数据中蕴含的主题和情感信息。
本文将对主题建模和情感分析的相关方法进行研究和探讨。
一、主题建模方法研究1. Latent Dirichlet Allocation (LDA)模型LDA模型是主题建模领域中应用广泛的一种方法，它基于概率图模型，将每个文档表示成多个主题的混合，从而揭示文本中的隐含主题。
LDA模型在文本挖掘中具有良好的可解释性和预测性能。
2. Non-negative Matrix Factorization (NMF)模型NMF模型是一种矩阵分解方法，它可以将文档-词矩阵分解为两个非负矩阵，其中一个矩阵表示主题分布，另一个矩阵表示词的分布。
NMF模型在主题建模中表现出色，尤其擅长挖掘稀疏性数据中的主题信息。
3. Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA)模型PLSA模型是主题建模中的一种概率模型，它通过最大化文档和词之间的条件概率来学习文档和主题之间的关系。
PLSA模型能够有效地发现文本中的主题信息，并且具有较好的可解释性。
二、情感分析方法研究1. 基于词典的情感分析方法基于词典的情感分析方法将情感词典中的词汇与文本进行匹配，计算出文本中蕴含的情感极性。
这种方法简单高效，但对于歧义词和上下文信息不敏感，容易产生误判。
2. 基于机器学习的情感分析方法基于机器学习的情感分析方法通过训练情感分类器学习文本与情感之间的映射关系。
常用的机器学习算法包括支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习等。
这些方法能够更好地考虑上下文信息和语义关联，提高情感分析的准确性。
3. 基于深度学习的情感分析方法近年来，深度学习在情感分析领域取得了显著的进展。
基于深度学习的情感分析方法利用深度神经网络模型进行文本特征学习和情感分类，能够从大规模数据中学习到更加丰富的特征表示，提高情感分析的性能。
面向文本情感分析的深度学习方法研究
面向文本情感分析的深度学习方法研究深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在文本情感分析领域取得了显著的研究进展。
本文将以任务名称为依据，探讨面向文本情感分析的深度学习方法的研究进展。
1. 引言文本情感分析旨在从文本数据中自动识别和提取情感信息。
传统的方法通常基于特征工程和机器学习算法，需要手动构造特征或选择适当的特征表达方法。
而深度学习方法则能够自动学习高级特征表示，极大地减少了对人工特征设计的依赖。
2. 深度学习在情感分析中的应用深度学习方法在文本情感分析中已经得到广泛应用。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两个主要的深度学习模型。
2.1 卷积神经网络（CNN）CNN是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型，然而，它也被应用于文本情感分析中，并取得了一定的成果。
CNN通过在不同层次上提取特征，将文本转化为向量表示。
一般情况下，CNN模型通过多个卷积层和池化层的组合来提取文本中的局部特征，并将这些特征进行融合，最终预测文本的情感类别。
2.2 循环神经网络（RNN）RNN是一种具有记忆能力的神经网络模型，广泛应用于语言建模和序列任务中。
对于情感分析任务，RNN可以通过学习上下文信息，捕捉文本中的时序依赖关系。
其中最常用的RNN变体是长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们能够有效解决传统RNN中的梯度消失问题。
3. 深度学习方法的改进和发展为了进一步提高深度学习方法在文本情感分析上的性能，研究者们提出了许多改进和创新的模型。
3.1 注意力机制注意力机制能够对文本中的重要信息进行加权处理，提高模型的表达能力。
在情感分析任务中，注意力机制可以有效地关注文本中与情感相关的词汇，增强模型对情感信息的敏感度。
3.2 预训练模型预训练模型包括诸如BERT和GPT等模型，在自然语言处理领域取得了巨大成功。
这些模型能够通过大规模的无监督学习任务，学习到丰富的语义信息，并将其用于下游任务。
基于深度学习的文本情感分析与用户评论情绪识别研究
基于深度学习的文本情感分析与用户评论情绪识别研究文本情感分析与用户评论情绪识别是基于深度学习的研究领域之一，它通过分析文本内容来识别情感倾向和用户评论的情绪状态。
这项研究对于企业、品牌和市场调研等领域具有重要意义。
本文将介绍深度学习在文本情感分析和用户评论情绪识别中的应用和研究进展。
一、文本情感分析文本情感分析是通过分析文本的情感倾向来评估文本的情感状态。
深度学习作为一种强大的机器学习方法，可以自动从大量的文本数据中学习情感表达和情感分类的模式。
在文本情感分析研究中，深度学习模型通常结合自然语言处理技术进行情感分类。
这些模型可以通过学习大规模的标注文本数据，自动提取文本特征，并根据这些特征对文本进行情感分类。
在实际应用中，文本情感分析有多种不同的任务，包括情感倾向分类、情感强度检测和情感时间序列分析等。
其中，情感倾向分类是最常见的任务，它将文本划分为积极、中性或消极等情感类别。
深度学习在情感倾向分类中取得了显著的成果。
研究者们提出了许多基于深度学习的模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和转换器（Transformer）等，在情感分类任务中取得了优秀的性能。
二、用户评论情绪识别用户评论情绪识别是分析社交媒体上用户对某一特定事物或事件的评论情绪。
深度学习对社交媒体数据进行情感分析的研究可以帮助企业和品牌更好地了解用户对其产品或服务的态度和评价。
用户评论情绪识别的一项重要任务是指定评论情绪类别，例如积极、中性或消极等。
深度学习在用户评论情绪识别中的应用主要包括两个方面：特征提取和情感分类。
对于特征提取，研究者们探索了多种深度学习模型，如词嵌入、卷积神经网络和循环神经网络等。
这些模型可以从评论中提取有用的特征，例如词语的情感倾向和句子的语法结构等。
对于情感分类，研究者们开发了许多基于深度学习的模型，如长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制等。
这些模型可以学习评论的情感特征并对其进行准确分类。
面向文本的情感分析技术研究与应用
面向文本的情感分析技术研究与应用一、简介随着社交媒体、网络评论和用户反馈日益增多，对多种类型的文本进行自动化情感分析变得越来越重要。
面向文本的情感分析技术可将自然语言处理(NLP)和机器学习算法相结合，帮助人们了解大众对某一话题的情感倾向。
本篇文章将介绍情感分析的简要概述，并讨论当前最新的研究趋势和应用。
二、情感分析的类型情感分析可分为两种类型: 情感分类和情感回归。
情感分类是将文本分为情感极性类别，如正面、负面或中性。
例如，一个商家的顾客评价可能被分类为正面、负面或中性，以表明顾客对其产品或服务的满意程度。
情感回归需要对文本中的情感进行数值预测，这意味着情感分析可以输出分数。
例如，如果用户对某个产品的评价为2.5分，我们可以推测这位用户对该产品的感受不是很积极。
三、情感分析所用到的技术自然语言处理(NLP)是情感分析的核心技术之一。
该技术通过识别句子中的实体、关键词和形容词等来理解文本的内容。
情感分析还依靠机器学习算法，这些算法可通过学习庞大的文本数据集而从中提取特征。
常见的机器学习算法有支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器和神经网络。
四、情感分析应用场景情感分析可应用于广泛的领域，包括市场营销、企业舆情监测、医疗、教育、政府等。
1.市场营销情感分析可帮助企业获取客户反馈和意见，有助于了解消费者的偏好和需求，以改进自身的产品和服务。
同时，情感分析还可用于分析竞争对手的口碑和优劣势。
2.企业舆情监测通过分析新闻报道、社交网络和博客等媒体，情感分析可针对企业动态进行实时的监控和分析。
企业可以根据情感分析结果制定应对策略和改进方案。
3.医疗情感分析可用于医疗领域，分析病人的诊断报告、医生的言辞和语音，以提高医疗技能和病例处理。
4.教育情感分析可用于教育领域，分析学生反馈和测试数据，帮助教育工作者了解学生的认知状态和需求，以改进教学质量。
5.政府情感分析可用于政府领域，分析大众评论和反馈，以对政府政策的实施和改进提出科学建议和意见。
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面向理解的文本情感分析研究
伴随着互联网的飞速发展,用户使用网络的方式悄然转变。
用户
正在从单纯的信息获取者成为信息的发布者。
这种转变使得大量带有个人情感的信息在网络中传播、发酵、聚集,并作用于真实社会。
如
何对网络中的情感信息进行分析和理解是自然语言处理研究的重要
课题,同时,相关技术也具有广泛的应用。
目前情感分析的相关研究取得了很大进展,但是依然存在一些问题:第一、在数据层面,对于面向
具体语言或领域的标注数据不足,往往影响了情感分析系统的性能。
针对这一问题,基于迁移学习的情感分析方法取得了一定的进展,但
是相关研究对于数据迁移过程中的错误累积以及由此引起的负面迁
移现象缺乏深入的研究,导致基于迁移学习的情感分析性能受到制约。
第二、在语义层面,目前主流的基于表示学习的情感分析方法往往将
情感文本和情感要素作为多个孤立的研究对象,缺乏统一的计算体系
对这些对象之间的潜在语义关系进行分析和理解,影响细粒度情感分
析性能的同时,也阻碍了对文本情感理解的深入。
第三、在认知层面,目前的文本情感分析研究大多数集中在对文本情感表达的分析,但对
于如何发现文本中所蕴含的情感产生原因缺乏系统地研究,阻碍了面
向理解的情感分析研究的深入。
针对上述三个层面的问题,本文主要
进行了以下的研究工作:在数据层面,针对样例迁移过程中的负面迁
移问题,本文提出了一种基于高斯分布负面迁移检测的情感分析方法。
该方法一方面通过基于高斯分布的类噪声估计结果对迁移过程中可
能误选的错误样本进行检测和筛选,另一方面利用类噪声估计的结果
对当前分类器进行基于近似可学习理论的性能估计,从而预估当前迁移周期之后分类器的性能变化趋势,以避免负面迁移的产生。
在跨语言和跨领域情感分析数据集上的实验结果显示,基于高斯分布负面迁移检测的方法可以有效地迁移来自其他语言和领域的标注数据,有效提高了目标语言和目标领域情感分析的性能。
分析显示,基于高斯分布负面迁移检测方法性能优于其他典型样例迁移方法,同时该方法可以保证分类器性能的总体上升趋势。
对基于高斯分布负面迁移检测方法的理论分析显示,该方法受到稠密的数据分布以及数据先验知识要求的制约。
为此,本文提出了一种基于拉德马赫和分布的类噪声估计算法。
这一算法利用最大熵对噪声的先验分布进行约减,并使用拉德马赫和分布替代高斯分布进行类噪声的估计,从而规避了对稠密数据分布以及数据先验知识的要求。
在此基础上,提出了一种基于类噪声估计结果的损失函数修正算法,通过理论分析证明了在训练数据足够多的前提下该算法的收敛性。
在面向跨语言和跨领域的情感分析数据集上的实验结果显示,基于拉德马赫和分布的负面迁移检测方法比目前主流方法性能更为可靠,进一步提高了跨语言和跨领域情感分析的准确性与通用性。
这一结果也显示在数据层面上进行迁移学习对提高文本情感分析性能的有效性。
在语义层面,针对现有基于表示学习的情感分析方法往往将词语语义表示、情感持有者语义表示、情感对象语义表示作为孤立表示任务的不足,本文提出了一种面向多源异质信息的统一语义表示方法。
通过构建基于共现统计信息的多源异质网络,对情感词语、情感持有者、情感对象之间的潜在关系进行基于网络结
构的描述并利用网络节点嵌入进行语义表示。
在此基础上,结合卷积神经网络,将情感词语表示作为输入,将情感持有者与情感对象表示作为网络的外接特征,构建了一种基于多源异质表示学习的情感分析方法。
在大规模产品评价情感分析数据集上的实验结果显示,该方法可以明显提高情感分析性能。
同时,细粒度的样例分析显示通过这一方法获得的情感词语、情感持有者、情感对象的语义表示具有良好的可解释性。
在此基础上,本文提出了结合多源异质网络表示学习与负面迁移检测的迁移学习的情感分析方法,实验结果显示这一方法进一步提高了情感分析的性能,达到了相关数据集上的已知最好性能,这一结果表明在数据层面和语义层面研究方法的结合可以有效提高情感分析的性能。
在认知层面,针对现有的研究缺乏对情感产生原因的发现和理解研究的不足,在情感分析的基础上,本文研究了面向理解的文本情感原因发现方法。
考虑到本研究缺乏相关公开标注数据集的现状,本文设计构建了文本情感原因标注语料库。
在此基础上,本文提出了一种基于记忆网络的情感原因抽取方法。
这一方法首先对情感文本、情感类别和情感原因进行文本表示学习,将获得的情感相关表示作为记忆网络的输入,通过记忆网络建模情感原因与情感文本之间是否存在因果关系,实现情感原因文本的抽取。
由于记忆网络未考虑上下文信息在词义表达过程中的作用,本文进一步提出了一种结合卷积操作的记忆网络注意力建模算法,通过上下文对词语的语义修正,改进情感原因文本的抽取。
在情感原因标注语料库上的实验结果显示,基于卷积记忆网络的方法显著提高了情感原因发现的准确率。
同时,
对记忆网络注意力信号的样例分析也显示该方法具有良好的可解释性。
在认知层面,这一工作有效地推进了面向理解的文本情感分析研究。
此外,本文构建的世界首个公开的情感原因标注语料库也将助于促进相关研究的发展。