發(fā)布時間：2018-12-17 09:02

【摘要】：近年來,深度學(xué)習(xí)在自然語言處理領(lǐng)域受到了更多的重視,基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)語言模型和詞句嵌入模型相繼被提出,這類模型以其高準(zhǔn)確率、低復(fù)雜度的優(yōu)點被學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛研究和應(yīng)用。然而,將原本依賴語言模型分布假設(shè)的詞句嵌入模型直接用于文本分類等任務(wù),顯然是不合適的,因為文本分類任務(wù)所需要的是高極性的主題特征,而原詞句嵌入模型只是單純的捕捉語言規(guī)律,沒有重視主題信息的挖掘。為了使基于深度學(xué)習(xí)的詞句嵌入模型更加適合應(yīng)用到文本分類任務(wù)中,本文對原模型進(jìn)行主題強(qiáng)化,提出了主題強(qiáng)化的詞句嵌入模型,期望獲得更高的文本分類性能。由于語義極性相反的單詞可能擁有相似的局部上下文,而原模型只利用局部上下文訓(xùn)練該單詞的分布式嵌入表示,是無法捕捉到具有相反極性的語義的。因此,本文提出用高階純依賴建模詞句嵌入模型中的長程上下文,從而加強(qiáng)詞句分布式嵌入表示的情感或者主題信息,進(jìn)而提高情感分析和主題挖掘任務(wù)的性能。高階純依賴方法有嚴(yán)格的理論依據(jù)保證長程上下文單詞間的依賴是“純”的,即單詞依賴是一個完整的語義實體,并且單詞的聯(lián)合概率分布不能夠被條件分解(當(dāng)然也不能被非條件分解)。這樣保證了高階的單詞依賴不能夠分解成幾個低階依賴的隨機(jī)共現(xiàn),從而高階純依賴可以有效地建模出語義豐富的、非歧義的主題信息。本文將主題強(qiáng)化的詞句嵌入模型應(yīng)用到基于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的情感分析和主題挖掘任務(wù)中,均超過了所有現(xiàn)有模型的性能。在中文新聞?wù)Z料的分類項目中,與詞袋模型、LDA主題模型特征作對比,分別應(yīng)用了線性和非線性分類器,從多角度調(diào)研了其分類結(jié)果,證明了主題強(qiáng)化的詞句嵌入模型完全可以與現(xiàn)有主流文本特征提取方法相競爭。
[Abstract]:In recent years, more and more attention has been paid to deep learning in the field of natural language processing. Neural language models and sentence embedding models based on deep learning have been proposed one after another. The advantages of low complexity have been widely studied and applied in academia and industry. However, it is obviously inappropriate to embed words and sentences that rely on the hypothesis of linguistic model distribution to be directly used in tasks such as text categorization, because the task of text categorization requires highly polar thematic features. The original sentence embedding model only captures the language rules and does not pay attention to the topic information mining. In order to make the word-sentence embedding model based on in-depth learning more suitable for the task of text classification, this paper proposes a topic enhancement model for the original model, which is expected to achieve higher text classification performance. Because a word with opposite semantic polarity may have similar local context, the original model can only use local context to train the distributed embedded representation of the word, so it is impossible to capture the semantic with opposite polarity. Therefore, this paper proposes to embed the long term context in the model with high order pure dependency, so as to enhance the emotional or topic information expressed by the distributed embedding of words and phrases, and then improve the performance of emotion analysis and topic mining tasks. The high-order pure dependency method has strict theoretical basis to ensure that the dependency between words in long term context is "pure", that is, word dependency is a complete semantic entity. And the joint probability distribution of words can not be decomposed by condition (and certainly not by non-conditional decomposition). This ensures that high-order word dependencies cannot be decomposed into several low-order dependencies of random co-occurrence, so that high-order pure dependencies can effectively model semantic rich, non-ambiguous subject information. In this paper, we apply the topic enhanced sentence embedding model to the emotional analysis and topic mining tasks based on the standard data set, which is superior to the performance of all the existing models. In the classification items of Chinese news corpus, compared with word bag model and LDA thematic model, linear and nonlinear classifiers are used, and the classification results are investigated from many angles. It is proved that the topic-enhanced word-sentence embedding model can compete with the existing mainstream text feature extraction methods.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2383992