本文關(guān)鍵詞：基于深度特征提取的文本情感極性分類研究

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【摘要】：隨著微博、論壇、知乎、豆瓣等社交媒體的發(fā)展,人們在網(wǎng)絡(luò)上行為往往已經(jīng)不再局限于信息的瀏覽,越來越多的人開始在社交網(wǎng)絡(luò)上表達自己的觀點、分享知識、創(chuàng)作內(nèi)容,這也成為了互聯(lián)網(wǎng)資源的一部分。網(wǎng)友發(fā)布的海量內(nèi)容中既包括很多對熱點事件的評論,也包括對特定商品的評價,它們中的大部分文字都帶有明顯情感傾向的信息。如何從這些海量的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中挖掘出有效的、易于分析的結(jié)構(gòu)性信息,就是情感分析的主要任務(wù)。情感分析在業(yè)界廣泛被應(yīng)用于產(chǎn)品分析、商品推薦等方面,甚至可以應(yīng)用股票價格趨勢的預(yù)測,具有很大的商業(yè)價值。而對于政府部門來說,情感分析更是輿情監(jiān)測、民意調(diào)研、危機管理的重要基礎(chǔ)技術(shù)。傳統(tǒng)的文本情感分析方法依靠復(fù)雜的特征工程,需要耗費大量的人力進行特征構(gòu)建和篩選,應(yīng)用領(lǐng)域或者隨著時間的推移,如果語言習(xí)慣發(fā)生變化,則又需要重新選擇特征,不具有普適性。近年來,深度學(xué)習(xí)在自然語言處理的各種應(yīng)用中得到了廣泛的關(guān)注,本文在總結(jié)傳統(tǒng)基于情感詞典的情感分析方法和目前已有的可用于情感分析的深度學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)上,針對存在的問題,建立了兩種深度學(xué)習(xí)模型:一是結(jié)合了空間遞歸網(wǎng)絡(luò)(RecursiveNeuralNetworks,RSNN)和具有記憶能力的GRU單元(Gated Recurrent Units)的RSGRU網(wǎng)絡(luò),模型不僅能夠表示文本的上下文信息,也能利用語法結(jié)構(gòu)信息。將RSGRU 網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用在語句級情感分析任務(wù)上,相較于目前應(yīng)用比較多的長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Long-ShortTermMemory,LSTM)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型,在文本情感極性分類任務(wù)上有了一定的性能的提升。二是結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向GRU網(wǎng)絡(luò)的CNN-BGRU模型,并將該模型應(yīng)用于篇章級的文本情感分析中。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在局部特征提取方面表現(xiàn)更好、更適合于對句子進行建模,而雙向GRU更實用于表達序列信息進行,本文將這兩種模型結(jié)合,在情感極性分類問題上相對于普通的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他模型取得了較好的效果,且與傳統(tǒng)方法相比不需人工進行特征提取,在實際應(yīng)用中可以節(jié)約大量人力,且更加容易維護。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1266634