隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)社會化媒體已成為人們獲取信息、陳述觀點、表達(dá)情緒和情感的主要平臺。這些情感與觀點往往蘊含了大量有價值的信息,對社會政治經(jīng)濟(jì)發(fā)展等各個方面都有著潛移默化的影響。如何研究并利用這些情感信息有著十分重要的意義。目前主流的情感分析研究方法包括情感詞典結(jié)合句法規(guī)則和利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)造情感分析模型等。詞典法依賴于情感詞典的構(gòu)建,對新詞、不規(guī)范詞匯和變形詞要做到及時吸收,存在詞典更新要求高且精度不足等問題。利用機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的情感分析依賴于模型的構(gòu)建與特征的選取,在模型訓(xùn)練時需要提供有效的訓(xùn)練庫,傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法都需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記,但隨著時代的發(fā)展,大量的無標(biāo)記數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得標(biāo)記成本越來越高,在處理海量數(shù)據(jù)時其標(biāo)記代價幾乎不可接受。針對這種問題,本文提出嘗試使用弱監(jiān)督的思路,在少量標(biāo)記的情況下通過使用預(yù)訓(xùn)練好的模型對無標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,然后將預(yù)測結(jié)果作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)再次輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練,不斷提高模型的情感分類性能,以此解決標(biāo)記代價高,訓(xùn)練庫數(shù)據(jù)量不足的問題。鑒于目前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)情感分析算法都有其主要擅長的領(lǐng)域而同時也均存在自身的短板,如樸素貝葉... 

【文章來源】：西南財經(jīng)大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

CBOW模型;

CBOW模型

Skip-gram模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3432711