中文情緒表達常識庫構(gòu)建及其在情緒分析中的應(yīng)用.pdf

1、隨著人機交互逐漸被人們所熟知和應(yīng)用，計算機被期望擁有與人一樣的情感、情緒方面處理能力。近年來，社會化媒體的興起使得用戶生成的文本，尤其是帶有個人情緒的微博、博客和評論等被大量推送在網(wǎng)絡(luò)上。網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)推動了對大量真實個體情緒分析和跟蹤的研究，在社會、政治、經(jīng)濟等領(lǐng)域顯示出重要的研究意義和廣闊的應(yīng)用前景。
　　本課題研究中文情緒基礎(chǔ)資源建設(shè)及其在文本情緒分析中的應(yīng)用，從情緒體系模型、情緒詞基礎(chǔ)資源構(gòu)建和多標簽文本情緒自動分類三個方面

2、分析。本文主要包括以下四項工作：第一，針對中文情緒詞典資源較為匱乏的問題，利用英文情緒詞典 WordNet-Affect，通過機器翻譯、噪音過濾和同義擴展步驟，自動構(gòu)建了一個具有較高質(zhì)量和覆蓋率的中文情緒詞表，為文本情緒分析建立可靠的基礎(chǔ)資源。第二，目前已有的中文情緒詞典普遍存在完善性和精確性等問題，以往研究中，情緒詞信息通常只包括詞語簡單的情緒類別和強度值。本課題認為詞語的情緒類型分為表達和認知兩種，在本文中主要挖掘詞語情緒表達方面蘊

3、含的深層信息，同時引入HowNet的詞語概念解釋來區(qū)分詞語多義性，在此基礎(chǔ)上提出新型標注體系，構(gòu)建了細粒度中文情緒表達常識庫。第三，面對網(wǎng)絡(luò)文本和詞語不斷新增的情況，采用基于規(guī)則的新詞發(fā)現(xiàn)方法自動擴充常識庫。面對句子短小信息量少和難以識別非情緒詞表達情緒的問題，引入詞語的義項概念自動擴展句子。第四，將情緒詞資源應(yīng)用在基于語義規(guī)則以及基于機器學(xué)習(xí)的多類標文本情緒分類算法中，通過對比實驗發(fā)現(xiàn)，本課題構(gòu)建的中文情緒詞詞表和情緒表達常識庫分類性

4、能優(yōu)于傳統(tǒng)情緒詞資源，同時表明，融入了常識庫信息的特征表示方法能有效提升基于機器學(xué)習(xí)方法的分類性能。
　　本課題的貢獻在于：一，構(gòu)建了高質(zhì)量的中文情緒詞表以及目前已知最精細的中文情緒表達常識庫。二，采用規(guī)則的方法發(fā)掘新情緒詞可以擴大常識庫規(guī)模，同時，利用詞語概念擴充句子的方法有利于改善文本情緒分析結(jié)果。三，相比于傳統(tǒng)中文情緒詞典以及現(xiàn)有特征表達方法在多標簽文本情緒分類中的作用，新詞典及新型細粒度中文情緒表達常識庫的應(yīng)用提高了分類性