【摘 要】
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近年来,包含社交、电商、信息流等领域在内的国内互联网行业高速发展,深刻改变了大众生活。用户评论在大量互联网服务中扮演了重要角色。作为用户表达观点的载体,用户评论包含大量情感信息,蕴含着巨大的商机。因此,文本情感分析近年来成为研究和产业应用的热点。现有的情感分析研究较多集中于判断文本整体情感的粗粒度分析,但文本中往往存在着针对同一对象的多个评价方面,其对应的情感极性也不尽相同。为此,本文研究面向方面
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近年来,包含社交、电商、信息流等领域在内的国内互联网行业高速发展,深刻改变了大众生活。用户评论在大量互联网服务中扮演了重要角色。作为用户表达观点的载体,用户评论包含大量情感信息,蕴含着巨大的商机。因此,文本情感分析近年来成为研究和产业应用的热点。现有的情感分析研究较多集中于判断文本整体情感的粗粒度分析,但文本中往往存在着针对同一对象的多个评价方面,其对应的情感极性也不尽相同。为此,本文研究面向方面级的细粒度情感分析方法。主要内容包括:针对现有方法往往将评价对象作为一个整体,缺乏对评价对象不同方面进行细粒度建模的不足,本文研究了基于门控交互网络的方面级情感分析方法。该方法分别独立建模上下文与方面实体和属性的注意力的机制,同时分析方面实体和属性之间的交互关系,最后通过门控机制融合独立信息和交互信息,获得文本最终的情感极性判断。在Sem Eval 2015和Sem Eval 2016方面级情感分析数据集上的实验结果显示,该方法与非BERT模型的最高结果对比,在评价指标F1值上分别提高了1.65%和1.50%;与基于BERT的模型对比,F1值分别提高了1.68%和1.25%。基于深度学习的方法需要大量的标注数据进行训练,但标注数据获取的成本往往较高,而方面情感分析任务的公开数据集规模较小。针对这一问题,本文进一步研究基于对抗学习的多任务方面级情感分析方法,通过对抗训练的方法来学习方面情感特征,从而提高模型分类性能。该方法首先通过交换方面评价对象来构造伪样本,然后设计特征提取器和鉴别器判断样本是否为伪样本。最后利用多任务学习的方法,添加判断情感极性和方面类别的辅助任务,从而学习样本中方面无关特征与方面相关特征,提高方面级情感分析模型性能。在Sem Eval 2015和Sem Eval 2016方面级情感分析数据集上的实验结果显示,相对于现有模型,本文提出的模型在评价指标F1上分别平均提升了3.39%和3.96%,达到了目前已知的最高性能。
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