基于文本的情緒自動歸因方法研究.pdf

1、情緒作為人類與生俱來的特征，在自然語言處理和人工智能研究中扮演著越來越重要的作用，所以情緒計(jì)算在認(rèn)知科學(xué)研究中具有積極的應(yīng)用意義。同時(shí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，海量的個(gè)人情緒觀點(diǎn)都融入到了互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)大環(huán)境里，因此情緒計(jì)算和研究也具有緊迫的現(xiàn)實(shí)意義。
　　目前，情緒方面的研究主要集中在文本情緒分析和文本情緒預(yù)測方向，但對于深層次的文本情緒歸因則相對較少。文本情緒歸因研究從文本中自動識別導(dǎo)致個(gè)體情緒產(chǎn)生和遷移的原因的方法?，F(xiàn)有的主要工作

2、可以分為文本情緒歸因語料庫構(gòu)建和從文本中提取觸發(fā)情緒產(chǎn)生原因的方法研究。由于文本情緒歸因語料庫在標(biāo)注的過程中需要大量的人工參與，所以缺乏標(biāo)準(zhǔn)的、公開的語料庫，這也導(dǎo)致了文本情緒歸因的規(guī)則提取和模型構(gòu)建研究的不成熟；并且，由于該研究處于剛剛起步階段，所以文本情緒歸因模型和特征的研究也尚處于起步階段。本課題研究分為主要分為三個(gè)方面：第一，作為文本情緒歸因的基礎(chǔ)，首先構(gòu)建基于微博文本的情緒歸因語料庫，并通過對語料庫進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)文本情緒原因的

3、統(tǒng)計(jì)規(guī)律。第二，在對語料庫的統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上，結(jié)合微博文本的特點(diǎn)，提取了八個(gè)微博語義情緒歸因規(guī)則。增加這些規(guī)則后，采用規(guī)則優(yōu)先級算法，系統(tǒng)的寬松準(zhǔn)確率提高了26.73％；同時(shí)，為了解決規(guī)則優(yōu)先級算法帶來的規(guī)則沖突，提出使用基于轉(zhuǎn)換的錯(cuò)誤驅(qū)動學(xué)習(xí)算法，使得系統(tǒng)的寬松準(zhǔn)確率提高了3.16%；第三，進(jìn)一步利用統(tǒng)計(jì)模型結(jié)合語言學(xué)特征和距離、語法等特征進(jìn)行自動文本情緒歸因，與基于規(guī)則的系統(tǒng)相比，系統(tǒng)的寬松準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高了7.92%；該研究還利用主

4、題模型提取了情緒認(rèn)知知識和情緒語義知識特征，相較于基于語言學(xué)特征，距離、語法特征的系統(tǒng)，寬松正確率提高了3.05%；
　　本研究主要的貢獻(xiàn)為：第一，構(gòu)建了基于微博文本的情緒歸因語料庫，其為世界上面向微博領(lǐng)域內(nèi)規(guī)模最大的文本情緒歸因語料庫，為后期的模型構(gòu)建提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)依據(jù)；第二，設(shè)計(jì)了微博文本情緒歸因規(guī)則，該規(guī)則能夠有效的提高系統(tǒng)的正確率，并使用基于規(guī)則優(yōu)先級算法和基于錯(cuò)誤驅(qū)動學(xué)習(xí)算法進(jìn)行文本情緒歸因；第三，將文本情緒歸因