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基于中文文本情感分类的情感宣泄系统的研究与实现

罗广清  
【摘要】:随着社会的发展,现在的很多人都面临许多的心理压力,或多或少会出现一些心理情感问题,比如表现为烦躁,焦虑,抑郁,生气等。长时间存在这样的情感问题,可能会导致严重的心理问题。因此,需要采取一些有效的方法来发泄心中不健康的情感。现实生活中,争吵骂人似乎不文明,但心理学研究表明骂人是一种很有效的情感发泄方法。只要局限于发泄情绪的人的范围,而不影响他人,那么提供一种可以对骂的环境是合适的。人机情感交互宣泄系统能自动理解情感文本和判断文本情感倾向,通过人与系统之间的情感对话来调节人的不健康情感,从而改善和促进用户的心理健康。本文在人机情感交互宣泄系统的整体设计和实现下,重点研究中文文本情感分类。首先针对不良对话的特殊性,从网上采集大量正面的和不健康的文本语句。利用现有的情感词典和知网语义相似度计算来构建一个情感对话中专用的带情感权值的词典。通过该词典计算文本语句的情感倾向值。重点研究在基于有监督的分类学习方法下情感对话中文文本情感分类的情况。对采集到的大量特定的正负面情感文本进行人工文本标注,形成情感学习样本数据集。分别对比实验在基于RBF核函数和Linear核函数的支持向量机、Multinomial朴素贝叶斯、Bernoulli朴素贝叶斯、Logistic回归和k最近邻法在不同特征选择方法和不同词语特征数量的情况下分类效果。实验表明,在信息增益作为特征选择方法和基于RBF核函数的支持向量机作为学习方法时,分类效果最佳。根据实验结果,学习构建出人机交互情感宣泄系统中中文文本情感分类模型,用于识别用户输入文本语句的情感倾向。最后,设计和构建情感对话数据库。利用句子相似度计算和情感类别来实现对用户的输入返回相应回复文本。在实际的测试和使用中,情感宣泄系统能识别用户的文本情感类别和进行相应的情感文本回复,使得用户在情感对话中适当发泄自己的情绪,达到了我们所需的的效果。


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