本文關(guān)鍵詞：情感分析中的方面類別識(shí)別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：傳統(tǒng)的情感分析目標(biāo)是判斷一段給定文本的情感極性,其研究對(duì)象是不同層次的文本,比如文檔和句子。與之不同,方面級(jí)情感分析研究“意見”本身。一個(gè)方面級(jí)情感分析系統(tǒng)首先要識(shí)別出一個(gè)句子里評(píng)價(jià)了產(chǎn)品的哪些方面,比如筆記本電腦的電池、操作性能、價(jià)格等等,然后分析句子中對(duì)這些方面是正面還是負(fù)面的情感傾向。方面識(shí)別是方面級(jí)情感分析的基礎(chǔ)。關(guān)于方面識(shí)別已經(jīng)有了大量而細(xì)致的研究。在已有的方面級(jí)情感分析方法中,研究者通常試圖直接從文本中抽取或識(shí)別一些可以代表產(chǎn)品屬性或者產(chǎn)品的某些部分的名次或者名詞短語(yǔ)來表示方法。這樣的方法有兩個(gè)問題。第一,不同的名詞可能表示著同一個(gè)方面,比如“顯示器”和“屏幕”都是一臺(tái)電腦的同一個(gè)方面,直接用文本中提到的不同詞語(yǔ)來代替不同的方面會(huì)造成困擾。第二,在一些語(yǔ)境中,人們?cè)u(píng)論某些方面是常常不顯式地提及相應(yīng)的名詞。比如,當(dāng)用戶評(píng)論“太貴了”的時(shí)候,我們知道他／她說的一定產(chǎn)品的價(jià)格,但是“價(jià)格”或者“價(jià)錢”這樣詞眼并沒有顯式地出現(xiàn)。為了克服這樣的問題,人們提出了基于預(yù)定義方面類別的方面級(jí)情感分析框架。在這個(gè)框架中,首先基于人的認(rèn)識(shí)為某種特定產(chǎn)品預(yù)先定義一些方面類別,再去分析一段文本談?wù)摿似渲心男┓矫妗Ｈ欢?一個(gè)復(fù)雜的長(zhǎng)句常常表達(dá)多個(gè)意見,句子中的不同部分對(duì)應(yīng)著不同的方面類別。意識(shí)到這一點(diǎn)可以幫助我們更好地識(shí)別句中的方面類別�，F(xiàn)有的工作中沒有考慮到這一點(diǎn)。本文嘗試從兩個(gè)角度來解決這個(gè)問題。首先,我們提出了基于機(jī)器翻譯的方面級(jí)情感分析方法。這個(gè)方法是,把方面級(jí)情感分析看作是一個(gè)從自然語(yǔ)言句子到一種人工語(yǔ)言句子的翻譯過程。這樣,利用詞對(duì)齊模型,我們可以捕捉到句子的不同文本片段和不同方面的對(duì)應(yīng)關(guān)系。其次,我們進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),不同的方面經(jīng)常是分布在句子的并列結(jié)構(gòu)中。基于這樣的觀察,我們?cè)噲D把句子分割成多個(gè)子句,而子句是語(yǔ)法上可以表達(dá)一個(gè)完整命題的最小單元。這樣,一個(gè)子句所表達(dá)的意見就更少,也更容易識(shí)別。另一方面,我們探索了利用文本的不同視角表示來提高方面識(shí)別的精度。我們?yōu)榉矫骖悇e識(shí)別提出了一個(gè)多視角多示例多標(biāo)簽分類的框架。在這個(gè)框架中,可以從不同的視角來表示一段文本,不同的視角會(huì)帶來互補(bǔ)的信息。同時(shí),長(zhǎng)句會(huì)被分割長(zhǎng)多個(gè)子句。最后我們提出了一個(gè)算法叫做“協(xié)作遷移學(xué)習(xí)”算法,來解決這個(gè)多視角多示例多標(biāo)簽問題。我們?cè)诠P記本電腦領(lǐng)域和餐館領(lǐng)域的兩個(gè)數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)了所提出的方法,在方面類別識(shí)別上,發(fā)現(xiàn)所提的方法比現(xiàn)有的方法有更高的識(shí)別性能。
【關(guān)鍵詞】：方面級(jí)情感分析 方面類別識(shí)別 多視角 多示例 多標(biāo)簽
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 1 緒論14-18
• 1.1 研究背景14-16
• 1.2 本文的主要工作16-17
• 1.3 論文的內(nèi)容安排17-18
• 2 相關(guān)工作18-34
• 2.1 引言18
• 2.2 文檔級(jí)和句子級(jí)情感分析18-21
• 2.2.1 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法19
• 2.2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法19-21
• 2.3 方面級(jí)情感分析21-33
• 2.3.1 語(yǔ)料級(jí)別的評(píng)價(jià)目標(biāo)和情感詞抽取22-27
• 2.3.2 句子級(jí)別的評(píng)價(jià)目標(biāo)和情感詞識(shí)別27-29
• 2.3.3 基于話題模型的多方面情感分析29-30
• 2.3.4 基于預(yù)定義方面類別的多方面情感分析30-33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 3 基于機(jī)器翻譯的方面級(jí)情感分析34-42
• 3.1 引言34-35
• 3.2 方法流程35-36
• 3.3 目標(biāo)語(yǔ)言的構(gòu)造36-37
• 3.4 譯文后處理37
• 3.5 實(shí)驗(yàn)37-40
• 3.5.1 基線方法37
• 3.5.2 數(shù)據(jù)集37-39
• 3.5.3 實(shí)驗(yàn)相關(guān)配置39
• 3.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析39-40
• 3.6 本章小結(jié)40-42
• 4 引入翻譯特征的方面識(shí)別42-54
• 4.1 引言42-43
• 4.2 多標(biāo)簽分類43-44
• 4.3 基于機(jī)器翻譯的特征44-48
• 4.3.1 詞對(duì)齊特征44-47
• 4.3.2 翻譯短語(yǔ)特征47-48
• 4.4 實(shí)驗(yàn)48-52
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集48-49
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)方法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果49-51
• 4.4.3 和現(xiàn)有方法的比較51-52
• 4.5 本章小結(jié)52-54
• 5 基于多視角多示例多標(biāo)簽學(xué)習(xí)的方面識(shí)別54-64
• 5.1 引言54-55
• 5.2 句子的多示例表示55
• 5.3 文本的多視角表示55-57
• 5.3.1 基于特征的視角56
• 5.3.2 分布式文本表示視角56-57
• 5.3.3 多視角的結(jié)合57
• 5.4 多視角多示例多標(biāo)簽學(xué)習(xí)框架57-58
• 5.5 協(xié)作遷移學(xué)習(xí)58-60
• 5.6 實(shí)驗(yàn)60-62
• 5.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置60-61
• 5.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析61-62
• 5.7 本章小結(jié)62-64
• 6 總結(jié)和展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 致謝71-72
• 簡(jiǎn)歷與科研成果72-73

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本文編號(hào)：349265