【摘要】：文本情感分類旨在通過計算機(jī)技術(shù),對文本中表達(dá)的主觀情感傾向性進(jìn)行判斷,通過充分挖掘和分析文本生產(chǎn)者的興趣傾向和情感態(tài)度,為決策者提供有價值的重要參考信息。由于國內(nèi)外有效的高質(zhì)量分析語料、情感詞典等分布不均,使得跨語言文本情感分類研究應(yīng)運(yùn)而生。跨語言文本情感分類是利用源語言的有標(biāo)注語料,輔助目標(biāo)語言進(jìn)行情感傾向性分析,其核心問題是解決如何將源語言和目標(biāo)語言轉(zhuǎn)換到同一語言空間中。根據(jù)國內(nèi)外不同語言空間的轉(zhuǎn)換手段不同,可將其分為三類:利用雙語詞典、平行語料庫建立兩種語言的對應(yīng)關(guān)系以及利用機(jī)器翻譯技術(shù)等三種研究方案。本文對上述三種方案分別作了相應(yīng)嘗試,主要貢獻(xiàn)包括以下幾個方面:(1)提出了一種在主動學(xué)習(xí)框架下的單語言文本情感分析方法SLAB。該方法中的采樣策略是在不確定性采樣策略的基礎(chǔ)上,使用情感詞典,在選擇最不確定的樣本的同時,也選擇情感分?jǐn)?shù)較大的樣本,彌補(bǔ)了不確定性采樣策略的不足,從而達(dá)到提高分類器準(zhǔn)確率的目的。應(yīng)用上述主動學(xué)習(xí)中提出的采樣策略實(shí)現(xiàn)一種跨語言文本情感分類方法AL-CLSC。該方法首先利用機(jī)器翻譯技術(shù),將英文文本翻譯為中文,然后通過主動學(xué)習(xí)方法,主動選擇“好的”訓(xùn)練樣本,通過循環(huán)訓(xùn)練,最終實(shí)現(xiàn)一個較好的中文文本情感分類器。進(jìn)一步地,本文結(jié)合圖結(jié)構(gòu)模型對所提出的方法AL-CLSC進(jìn)行改進(jìn),提出GAL-CLSC方法,以期解決機(jī)器翻譯訓(xùn)練語料時,可能造成的信息丟失、重復(fù)及偏差等問題。實(shí)驗結(jié)果顯示,在不同的訓(xùn)練集中,該改進(jìn)方法對分類器的準(zhǔn)確率確有明顯提高。(2)考慮到近年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本情感分類任務(wù)中的突出表現(xiàn),本文提出兩種分別結(jié)合RNN和CNN的深度典型相關(guān)性跨語言文本情感分類方法DCCA-RNN和DCCA-CNN。該兩種方法是利用平行語料,在深度典型相關(guān)性的理論基礎(chǔ)上,通過RNN和CNN學(xué)習(xí)兩種語言空間的非線性關(guān)系,在映射的共享特征空間中利用典型性相關(guān)實(shí)現(xiàn)跨語言文本情感分類。
[Abstract]:The purpose of text emotion classification is to judge the tendency of subjective emotion expressed in text by computer technology, and to provide valuable reference information for decision makers by fully mining and analyzing the interest tendency and emotional attitude of text producers. Due to the uneven distribution of effective high quality analytical corpus and emotion dictionary at home and abroad, cross-language text emotion classification research emerges as the times require. Cross-language text affective classification is to use tagged corpus of source language to assist target language in emotional orientation analysis. Its core problem is how to transform source language and target language into the same language space. It can be divided into three categories according to the different methods of language space conversion at home and abroad: making use of bilingual dictionaries, establishing the corresponding relations between two languages in parallel corpus, and using machine translation technology. The main contributions are as follows: (1) A single language text affective analysis method, SLAB, is proposed under the framework of active learning. In this method, the sampling strategy is based on the uncertain sampling strategy, using the emotion dictionary to select the most uncertain samples, and at the same time to select the samples with high emotional score, which makes up for the lack of the uncertain sampling strategy. In order to improve the accuracy of the classifier. A cross-language text affective classification method, AL-CLSCC, is implemented using the sampling strategy proposed in the above active learning. The method first uses machine translation technology to translate the English text into Chinese, then through the active learning method, chooses the "good" training sample actively, and finally realizes a better Chinese text emotion classifier by cyclic training. Furthermore, this paper improves the proposed method AL-CLSC by using graph structure model, and proposes a GAL-CLSC method to solve the problems of information loss, repetition and deviation caused by machine translation training corpus. The experimental results show that the improved method does improve the accuracy of classifier in different training concentration. (2) considering the prominent performance of neural network in text emotion classification task in recent years, In this paper, we propose two cross-language affective classification methods, DCCA-RNN and DCCA-CNN, which combine with RNN and CNN, respectively. The two methods are based on the theory of depth canonical correlation, using parallel corpus to learn the nonlinear relationship between the two languages by RNN and CNN. In the shared feature space of mapping, canonical correlation is used to achieve cross-language text affective classification.
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2167108