情感分析是網絡時代社會輿情監(jiān)測的重要研究內容,其中,對社交網絡文本進行不同維度的情感分析屬于自然語言處理問題。而知識圖譜則能為自然語言處理工作提供重要的基石。然而,目前國內外關于情感知識圖譜的研究還處于空白階段。因此,本文針對情感知識圖譜的構建關鍵技術——命名實體識別和關系抽取技術加以研究。對于情感知識圖譜而言,命名實體識別的目標是識別出文本中的情感詞和描述對象,并進一步對情感詞加以類似喜怒哀樂等具體感情維度的分類。這要求命名實體識別模型必須能挖掘深度的情感語義,是經典的實體識別模型不需要考慮的問題。情感知識圖譜中的關系也不同于一般情況,體現(xiàn)的是情緒上的積極或消極,強烈或平淡�，F(xiàn)有的研究工作難以滿足情感知識圖譜構建需求的問題,本文提出利用多層神經網絡模型構建了一個適用于情感知識圖譜的命名實體聯(lián)合識別的模型;并將關系抽取轉變?yōu)樾蛄袠俗⑷蝿蘸臀谋痉诸惾蝿?構建了一個共享編碼器的關系抽取模型完成這兩個任務,從而幫助模型更好的學習情緒上的語義特征,提高模型的泛化能力。本文的主要工作如下:1)提出BBC-LSTM模型對社交網絡文本進行針對情感知識圖譜的命名實體識別,該模型一方面考慮了情感層面的語... 

【文章來源】：上海師范大學上海市

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 知識圖譜構建的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 命名實體識別的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 關系抽取的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究意義
    1.4 本文主要研究工作
    1.5 本文組織架構
第2章 相關理論和符號定義
    2.1 社交網絡中的情感知識圖譜相關概念
        2.1.1 知識圖譜的概念
        2.1.2 知識圖譜的構建流程
    2.2 社交網絡中的情感知識圖譜定義
    2.3 序列標注任務
        2.3.1 序列標注任務的基本概念
        2.3.2 序列標注任務的常用技術
    2.4 社交網絡中情感知識圖譜構建的總體框架
    2.5 本章小結
第3章 情感知識圖譜的命名實體識別研究
    3.1 問題分析
    3.2 BBC-LSTM概述
        3.2.1 問題建模
        3.2.2 模型架構介紹
    3.3 BBC-LSTM訓練方法和其他細節(jié)
        3.3.1 情感知識圖譜命名實體識別的標注規(guī)范
        3.3.2 背景知識的嵌入
        3.3.3 特征的聯(lián)合提取
    3.4 本章小結
第4章 針對情感知識圖譜的關系抽取模型
    4.1 問題分析
    4.2 SE-LEARNING概述
        4.2.1 問題建模
        4.2.2 模型架構介紹
    4.3 SE-LEARNING訓練方法和其他細節(jié)
        4.3.1 SE-Learning的輸入
        4.3.2 SE-Learning解碼器的標簽規(guī)范
        4.3.3 編碼器網絡
        4.3.4 解碼器和分類器
    4.4 本章小結
第五章 實驗
    5.1 實驗環(huán)境簡介
    5.2 針對情感知識圖譜的命名實體識別模型的實驗
        5.2.1 實驗數(shù)據(jù)的分析和處理
        5.2.2 評價指標
        5.2.3 實驗分析與對比
    5.3 針對情感知識圖譜的關系抽取模型實驗
        5.3.1 實驗數(shù)據(jù)的分析與處理
        5.3.2 評價指標
        5.3.3 實驗分析與結果展示
    5.4 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
攻讀學位期間獲得的研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于本體的中醫(yī)知識圖譜構建[J]. 張德政,謝永紅,李曼,石川.  情報工程. 2017(01)
[3]中醫(yī)藥知識圖譜構建與應用[J]. 阮彤,孫程琳,王昊奮,方之家,殷亦超.  醫(yī)學信息學雜志. 2016(04)
[4]雙語影視知識圖譜的構建研究[J]. 王巍巍,王志剛,潘亮銘,劉陽,張江濤.  北京大學學報(自然科學版). 2016(01)



本文編號：3151436