本文關鍵詞：弱標注文本的情感分類技術研究　出處：《南京大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 情感分類 半監(jiān)督學習 詞向量 神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】：伴隨著Web技術的蓬勃發(fā)展,以及各類社會媒體的發(fā)展。隨之而產(chǎn)生的用戶評論信息也與日俱增。然而,面對海量的互聯(lián)網(wǎng)評論信息,傳統(tǒng)的社會學分析方法很難從中快速提取出準確的情感信息。文本情感分類(sentiment classification)技術就是利用計算機的強大計算能力,從海量評論文本信息中快速獲取有價值的情感信息。在文本情感分類中,為了提高分類準確度,往往需要學習大量的標注樣本來獲取分類模型。但是,實際中我們通常只能獲得各種未標注樣本。本文首先基于文本內容利用啟發(fā)式算法生成文本弱標注,從而得到有價值的弱標注文本。再利用半監(jiān)督學習方法和深度學習方法訓練分類模型。本文的主要貢獻總結如下：1.綜述了目前文本情感分析的研究現(xiàn)狀。本文首先介紹了文本情感分類的基本概念和研究進展,然后詳細介紹了基于文本特征的情感分類和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的情感分類。2.提出了一種基于最大情感置信度的self-training方法,并對該方法進行了實證研究。一種半監(jiān)督的情感分類方法,通過引入情感語義值和情感分類值,并根據(jù)二者計算情感置信度。利用self-training方法,以情感置信度為選擇標準,挑選出的情感置信度高的未標注樣本進行學習,從而得到準確度更高的分類器。實驗結果表明,基于最大情感置信度的self-training方法有效利用了未標注的樣本,在分類效果上遠遠優(yōu)于傳統(tǒng)的半監(jiān)督學習方法。3.提出了一種基于文本弱標注的詞嵌入訓練方法LAWE (Label Leveraged Word Embedding),并對該方法進行了實證研究。一種深度學習的情感分類方法,首先在經(jīng)典的無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡模型的基礎上,引入情感領域的弱標注,通過對大量未標注樣本的學習,使得模型訓練出的詞嵌入包含情感領域信息；然后基于訓練出的詞嵌入獲取文本的特征表示；最后,利用分類器在驗證集上驗證,并根據(jù)驗證結果控制LAWE網(wǎng)絡的訓練周期,從而確定最優(yōu)的詞嵌入訓練結果。實驗結果驗證了LAWE方法的有效性,在同類型方法比較中,該方法獲得了較好的分類效果。4.分析并總結了基于最大情感置信度的self-training方法和基于文本弱標注的詞嵌入訓練方法LAWE的關聯(lián)與區(qū)別。相同之處在于二者都是基于文本內容利用啟發(fā)式算法生成文本弱標注。不同之處在于,基于最大情感置信度的self-training方法具有速度快、效率高的特點,但較多地依賴于提取的文本特征；而基于文本弱標注的詞嵌入訓練方法LAWE能夠實現(xiàn)自動化地提取文本的特征,但有著運行速度慢、效率低的特點。
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【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1

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