面向中文短文本對話的立場檢測方法研究及其應(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，其中不乏短文本對話信息，這使得面向短文本對話的立場檢測成為意見挖掘領(lǐng)域的重要研究課題之一，其目的是根據(jù)談?wù)摰脑掝}，自動地從文本中辨別出用戶的立場傾向是支持、反對或是其他。
　　本文在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架下，研究短文本對話的立場檢測問題，并從語料構(gòu)造、方法研究、具體應(yīng)用三方面證實了該任務(wù)的可行性，研究內(nèi)容如下:
　　1.構(gòu)造中文短文本對話立場檢測語料:作為短文本對話立場檢測任

2、務(wù)研究的基礎(chǔ)，語料的構(gòu)建至關(guān)重要，本文在獲取大量短文本對話數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析對話場景下立場傾向的不同表達方式，重新對話題和立場傾向進行定義，并制定了面向短文本對話的立場傾向標注規(guī)范，采用偽標注-人工校對的兩階段標注方法進行了語料庫構(gòu)造，獲得了大規(guī)模、高質(zhì)量的用于立場檢測的短文本對話語料庫。
　　2.中文短文本對話立場檢測方法:本文將立場檢測任務(wù)看作分類問題，首先通過基于稀疏特征的最大熵分類器驗證本文提出問題的可行性，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，進一步提升系統(tǒng)性能，在此基礎(chǔ)上分析立場傾向的語言表達特點，以及立場傾向和情感極性之間的相互關(guān)系，達到完善立場檢測任務(wù)理論基礎(chǔ)的目的。
　　3.立場驅(qū)動的短文本回復生成:在上文立場檢測基礎(chǔ)上，本文在基于轉(zhuǎn)移的端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架下實現(xiàn)了回復生成系統(tǒng)，探討了不同編碼方法對回復生成的影響，并利用特征融合的方法將情感和立場信息融入到端到端網(wǎng)絡(luò)框架中，構(gòu)建立場驅(qū)動的回復生成系統(tǒng)，通過實驗