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面向微博文本的情绪识别和分类方法研究

殷昊  
【摘要】:随着互联网的迅猛发展,社交网络已经成为人们日常生活中传播信息的重要载体。微博平台是社交网络应用的一个典型代表。面向微博文本的情绪分析旨在通过对用户发表的微博文本进行分析挖掘,识别其所包含的情绪类别,如高兴、悲伤、惊讶等。情绪分析是自然语言处理领域的一项基本研究任务,近年来受到了该领域学者们的密切关注。本文主要针对微博文本情绪识别和分类方法展开研究,具体包括如下三个方面:首先,本文提出了一种基于字词融合特征的微博情绪识别方法。该方法能够充分考虑微博语言的特点,利用字词融合特征提升情绪识别性能。为了区分微博文本中的字特征和词特征表示,本文使用长短时记忆神经网络(LSTM)分别从文本的字特征表示和词特征表示中学习隐层特征。在此基础上,通过将两组隐层特征融合,得到字词融合特征,进行情绪识别。实验结果表明,该方法能够有效地融合字特征和词特征,性能上明显优于传统的情绪识别方法。其次,本文提出了一种基于多通道LSTM的不平衡情绪分类方法。该方法旨在解决情绪分类任务中各情绪类别的样本数目不平衡问题。样本分布的不平衡会使传统的机器学习分类方法严重偏向多样本类别,从而大大地降低分类性能。首先,本文提出的方法使用欠采样方法获取多组平衡训练语料;其次,使用每一组训练语料学习一个LSTM模型;最后,通过融合多个LSTM模型,获得最终分类结果。实验结果表明该方法不仅能够充分利用训练样本,还能保持各类别样本之间的平衡,在情绪分类任务中性能明显优于传统的不平衡分类方法。最后,本文提出了一种基于双语信息的情绪分类方法。该方法旨在解决情绪分类任务中已标注样本缺乏和文本较短、信息量少的问题。具体而言,该方法首先利用机器翻译程序对源语料进行翻译得到翻译语料;其次,将对应语言的语料进行合并扩充,得到两组不同语言类型的语料;最后,将文本分别使用源语言、翻译语言进行特征表示,建立双通道LSTM模型融合两组特征得到融合特征,构建情绪分类器。实验结果表明,该方法在微博语料和Twitter语料上情绪分类性能都有明显提升。


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