隨著Web2.0時(shí)代的到來,飛速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)極大地改變了人們表達(dá)意見、抒發(fā)情感的方式和途徑,微博、論壇等社交平臺(tái)不斷涌現(xiàn),人們逐漸習(xí)慣于在這些平臺(tái)上發(fā)表評(píng)論,這些評(píng)論蘊(yùn)含許多重要的信息,例如情感傾向性等,通過對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行情感分析能夠輔助人們進(jìn)行產(chǎn)品推薦、輿情分析等,因此探究性能良好的情感分析算法具有巨大的實(shí)際意義。常用的情感分析方法主要分為基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、基于情感詞典和基于深度學(xué)習(xí)的方法�；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法依靠無監(jiān)督訓(xùn)練的詞向量來表示文本,但是這種方法沒用充分表示出文本的上下文語境關(guān)系,而且經(jīng)常用于處理文本的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,訓(xùn)練難度較大。另外,隨著各個(gè)領(lǐng)域新產(chǎn)品的不斷涌現(xiàn),新的領(lǐng)域往往缺少大量的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型,因此,研究如何利用已有領(lǐng)域的有標(biāo)簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)新的領(lǐng)域進(jìn)行情感分析具有重要意義。本文針對(duì)現(xiàn)有的情感分析算法存在的問題進(jìn)行了研究,探究了遷移學(xué)習(xí)技術(shù)在情感分析算法中的應(yīng)用,主要的工作內(nèi)容包括以下三個(gè)方面:（1）針對(duì)無監(jiān)督訓(xùn)練的詞向量無法表示上下文語境關(guān)系的問題,本文提出基于模型遷移的分層注意力網(wǎng)絡(luò)的情感分析算法,利用機(jī)器翻譯任務(wù)訓(xùn)練一個(gè)編碼器,并將這個(gè)編碼器模... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１用戶對(duì)于惠普打印機(jī)的評(píng)價(jià)情況??，

Ｘ??負(fù)向詞語??圖１－３基于詞典的情感分類算法總體框架??基于詞典的方法雖然實(shí)現(xiàn)方便．但是對(duì)情感詞典的質(zhì)量要求較高，而特定領(lǐng)??域的資料難以滿足自然語言多變的特點(diǎn)，規(guī)則很難適用于大部分的場(chǎng)景。Ｐａｎｇ［４］??等人最早提出將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到文本情感分類問題中，開創(chuàng)了該領(lǐng)域的先河。??Ｃｈｅｎｔ５］等人提出利用觀點(diǎn)評(píng)分模型探討政治立場(chǎng)，但是人工標(biāo)注每個(gè)領(lǐng)域足夠的??樣本需要花費(fèi)較高的成本，這也嚴(yán)重限制了模型的應(yīng)用。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法則??將情感分類作為普遍的分類問題，機(jī)器學(xué)習(xí)的研究重點(diǎn)在于如何提取更有效的特??征。常用的特征有ｎ－ｇｒａｍ特征、ＴＦ＿ＩＤＦ特征等，但是這類方法依然需要依靠人??工干預(yù)進(jìn)行設(shè)置

（１）域：域由特征空間Ｚ和特征分布構(gòu)成，其中Ｚ?＝?＂［ｘｐＸｐ．．．，ｘ，ｊ?ｅ?Ｚ。??在遷移學(xué)習(xí)中，域主要分為源領(lǐng)域（ＳｏｕｒｃｅＤｏｍａｉｎ）?和目標(biāo)領(lǐng)域（ＴａｒｇｅｔＤｏｍａｉｎ）??Ｚ）７．，其中源領(lǐng)域代表己經(jīng)完成了學(xué)習(xí)并獲得了相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的域，目標(biāo)領(lǐng)域表示當(dāng)??前要進(jìn)行學(xué)習(xí)的新的域。在前面學(xué)習(xí)騎車的例子中，騎自行車是源領(lǐng)域，騎摩托??車為目標(biāo)領(lǐng)域。假如兩個(gè)領(lǐng)域之間存在差異，則邊緣概率分布和特征空間也具有??相當(dāng)大的差異。??（２）任務(wù)：對(duì)領(lǐng)域Ｚ）而言，乃＝＞＾，戶（；＾，任務(wù)分為目標(biāo)預(yù)測(cè)函數(shù)／〇和??標(biāo)記空間７兩個(gè)模塊，任務(wù)由Ｔ?＝?｛７，／〇｝標(biāo)識(shí)，目標(biāo)函數(shù)／〇不能夠利用推導(dǎo)??得出，利用訓(xùn)練過程能夠得出，訓(xùn)練數(shù)據(jù)由構(gòu)成，其中，＇ｅＸ，??函數(shù)／〇可以用來預(yù)測(cè)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，從概率角度來說，／Ｗ可以表示為ｉ＾｜ｘ）。??以文本分類為例，７為所有標(biāo)簽的集合，對(duì)于一個(gè)二分類任務(wù)來說，７可以包括??正向、負(fù)向，而Ｘ則表示正向或者負(fù)向。??（３）遷移學(xué)習(xí)的定義：對(duì)于目標(biāo)領(lǐng)域和訓(xùn)練任務(wù)ＩＶ、源領(lǐng)域Ｚ）ｓ和訓(xùn)練??任務(wù)Ｔｓ來說，第一步在源領(lǐng)域乃５和訓(xùn)練任務(wù)八上學(xué)習(xí)，第二步中將學(xué)到的“經(jīng)??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]情感分類研究進(jìn)展[J]. 陳龍,管子玉,何金紅,彭進(jìn)業(yè).  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2017(06)
[2]基于遷移學(xué)習(xí)的唐詩宋詞情感分析[J]. 吳斌,吉佳,孟琳,石川,趙惠東,李儀清.  電子學(xué)報(bào). 2016(11)
[3]遷移學(xué)習(xí)研究進(jìn)展[J]. 莊福振,羅平,何清,史忠植.  軟件學(xué)報(bào). 2015(01)
[4]基于質(zhì)心遷移的領(lǐng)域適應(yīng)性情感分類[J]. 楊文讓,王中卿,李培峰,朱巧明.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2011(12)

博士論文
[1]遷移學(xué)習(xí)在文本分類中的應(yīng)用研究[D]. 孟佳娜.大連理工大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于特征關(guān)聯(lián)的跨領(lǐng)域情感分類方法研究[D]. 歐倩倩.合肥工業(yè)大學(xué) 2014
[2]基于遷移學(xué)習(xí)的中文評(píng)論情感分類方法研究[D]. 馬鳳閘.大連理工大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3059937