面向中文短文本對(duì)話的立場(chǎng)檢測(cè)方法研究及其應(yīng)用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐漸走向成熟，網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)了大量的用戶生成內(nèi)容，其中不乏短文本對(duì)話信息，這使得面向短文本對(duì)話的立場(chǎng)檢測(cè)成為意見(jiàn)挖掘領(lǐng)域的重要研究課題之一，其目的是根據(jù)談?wù)摰脑掝}，自動(dòng)地從文本中辨別出用戶的立場(chǎng)傾向是支持、反對(duì)或是其他。
　　本文在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架下，研究短文本對(duì)話的立場(chǎng)檢測(cè)問(wèn)題，并從語(yǔ)料構(gòu)造、方法研究、具體應(yīng)用三方面證實(shí)了該任務(wù)的可行性，研究?jī)?nèi)容如下:
　　1.構(gòu)造中文短文本對(duì)話立場(chǎng)檢測(cè)語(yǔ)料:作為短文本對(duì)話立場(chǎng)檢測(cè)任

2、務(wù)研究的基礎(chǔ)，語(yǔ)料的構(gòu)建至關(guān)重要，本文在獲取大量短文本對(duì)話數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析對(duì)話場(chǎng)景下立場(chǎng)傾向的不同表達(dá)方式，重新對(duì)話題和立場(chǎng)傾向進(jìn)行定義，并制定了面向短文本對(duì)話的立場(chǎng)傾向標(biāo)注規(guī)范，采用偽標(biāo)注-人工校對(duì)的兩階段標(biāo)注方法進(jìn)行了語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)造，獲得了大規(guī)模、高質(zhì)量的用于立場(chǎng)檢測(cè)的短文本對(duì)話語(yǔ)料庫(kù)。
　　2.中文短文本對(duì)話立場(chǎng)檢測(cè)方法:本文將立場(chǎng)檢測(cè)任務(wù)看作分類(lèi)問(wèn)題，首先通過(guò)基于稀疏特征的最大熵分類(lèi)器驗(yàn)證本文提出問(wèn)題的可行性，并作為基線系統(tǒng)

3、給出其基本性能，接著構(gòu)建基于稠密特征表示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能，在此基礎(chǔ)上分析立場(chǎng)傾向的語(yǔ)言表達(dá)特點(diǎn)，以及立場(chǎng)傾向和情感極性之間的相互關(guān)系，達(dá)到完善立場(chǎng)檢測(cè)任務(wù)理論基礎(chǔ)的目的。
　　3.立場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的短文本回復(fù)生成:在上文立場(chǎng)檢測(cè)基礎(chǔ)上，本文在基于轉(zhuǎn)移的端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架下實(shí)現(xiàn)了回復(fù)生成系統(tǒng)，探討了不同編碼方法對(duì)回復(fù)生成的影響，并利用特征融合的方法將情感和立場(chǎng)信息融入到端到端網(wǎng)絡(luò)框架中，構(gòu)建立場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的回復(fù)生成系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)