移動互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體的迅速發(fā)展,使得越來越多的民眾可以隨時隨地參與到熱點事件的討論中表達自己的觀點、立場。圍繞特定的事件或者話題目標,用戶間的交互文本是各自表達情感、立場的主要載體。挖掘交互文本中的用戶立場具有重大科學(xué)研究價值和應(yīng)用前景�，F(xiàn)有文本立場分析的方法主要包括基于機器學(xué)習的方法和基于深度學(xué)習的方法�；跈C器學(xué)習的文本立場分析相關(guān)技術(shù)依賴于特征構(gòu)建和篩選,但停留在淺層語義特征表示階段;基于深度學(xué)習的文本立場分析相關(guān)技術(shù)可以為交互的兩個文本分別提取深層語義特征,但忽略了文本交互過程的建模,同時局限于交互文本的語境,無法嵌入背景知識用于立場的判別。針對上述問題,本文通過結(jié)合注意力機制和背景知識,研究基于深度學(xué)習的交互文本立場分析方法。本文研究將雙向長短時記憶模型用于交互文本Quote-Response（Q-R對）的底層序列建模,在交互文本聯(lián)合建模的過程中結(jié)合自我注意力機制和交叉注意力機制,使獲得的文本表示能夠在突出Q/R各自關(guān)注重點的同時兼顧二者之間的交互語境信息,從而更好地支持交互文本中的立場分析。在三個公開英文在線辯論數(shù)據(jù)集Internet Argument Corpus（IAC... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 課題研究的背景和意義
    1.3 國內(nèi)外相關(guān)研究概況
        1.3.1 文本情感分析研究現(xiàn)狀
        1.3.2 文本立場分析研究現(xiàn)狀
    1.4 本文研究內(nèi)容
    1.5 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 文本立場分析相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 引言
    2.2 文本情感分析相關(guān)技術(shù)
        2.2.1 基于情感詞典的文本情感分析
        2.2.2 基于機器學(xué)習的文本情感分析
        2.2.3 基于深度學(xué)習的文本情感分析
    2.3 文本立場分析相關(guān)技術(shù)
        2.3.1 基于機器學(xué)習的文本立場分析
        2.3.2 基于深度學(xué)習的文本立場分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 結(jié)合注意力機制的交互文本立場分析
    3.1 引言
    3.2 交互文本立場分析語料庫及其特點分析
        3.2.1 交互文本立場分析語料庫
        3.2.2 交互文本立場分析文本特點分析
    3.3 基于雙向長短時記憶模型的交互文本立場分析
        3.3.1 交互文本特征提取
        3.3.2 交互文本聯(lián)合建模
    3.4 結(jié)合注意力機制的雙向長短時記憶模型
        3.4.1 交互文本中的自我注意力
        3.4.2 交互文本中的交叉注意力
        3.4.3 交互文本中的混合注意力
        3.4.4 交互文本立場推斷
    3.5 實驗
        3.5.1 實驗設(shè)置
        3.5.2 實驗結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 結(jié)合背景知識的交互文本立場分析
    4.1 引言
    4.2 面向維基百科的背景知識檢索
        4.2.1 文本查詢構(gòu)建
        4.2.2 背景知識檢索
    4.3 基于深層記憶網(wǎng)絡(luò)的背景知識嵌入模型
        4.3.1 背景知識記憶編碼
        4.3.2 背景知識多層嵌入
        4.3.3 交互文本立場推斷
    4.4實驗
        4.4.1 實驗設(shè)置
        4.4.2 實驗結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和詞語情感序列特征的中文情感分析[J]. 陳釗,徐睿峰,桂林,陸勤.  中文信息學(xué)報. 2015(06)
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微博情感傾向性分析[J]. 劉龍飛,楊亮,張紹武,林鴻飛.  中文信息學(xué)報. 2015(06)
[3]基于深度學(xué)習的微博情感分析[J]. 梁軍,柴玉梅,原慧斌,昝紅英,劉銘.  中文信息學(xué)報. 2014(05)
[4]基于詞典與機器學(xué)習的中文微博情感分析研究[J]. 孫建旺,呂學(xué)強,張雷瀚.  計算機應(yīng)用與軟件. 2014(07)
[5]基于層次結(jié)構(gòu)的多策略中文微博情感分析和特征抽取[J]. 謝麗星,周明,孫茂松.  中文信息學(xué)報. 2012(01)



本文編號：3662356