基于情緒知識的情感分類方法研究

1、蘇州大學學位論文獨創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所提交的學位論文是本人在導師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已經注明引用的內容外，本論文不含其他個人或集體已經發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不含為獲得蘇州大學或其它教育機構的學位證書而使用過的材料。對本文的研究作出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人承擔本聲明的法律責任。論文作者簽名：斂盔!日El期：型竺：』!蘭￡摹十情緒知識的情感分類方法研究中文摘要基于情緒知識的情感分

2、類方法研究中文摘要近年來，隨著博客、電子商務、社交網站與微博等信息平臺的興起，主觀性文本的信息量迅速膨脹。為了自動分析這些主觀性文本包含的觀點與態(tài)度，情感分類(SentimentClassification)研究獲得自然語言處理領域的研究者們密切關注并得到了迅猛發(fā)展。情感分類旨在對主觀性文本按照其表達的感情色彩(例如：褒義或者貶義)進行自動分類。情緒(Emotion)是指人內在的心理反應與感受。情緒知識具體是指描述情緒的相關知識(例如：

3、情緒詞)。相對于普通情感知識來說，情緒知識在表達情感方面具有如下特點和優(yōu)勢：(1)牽涉到的關鍵詞范圍較??；(2)具有的情感色彩強烈；(3)情感表達領域較獨立。因此，本文借助情緒知識幫助提高情感分類性能，主要研究內容和創(chuàng)新點包括以下幾個方面：首先，本文提出了一種結合情緒詞和非標注樣本的情感分類方法。核心思想是借助于情緒詞從未標注語料中抽取高j下確率的自動標注樣本，并通過半監(jiān)督學習的方法進行情感分類。實驗證明，該方法能夠在不同領域內獲得較好

4、的分類結果。其次，本文提出了一種基于情緒詞與情感詞協(xié)作學習的情感分類方法。在基于文檔單詞二部圖的標簽傳播算法框架下，使用情緒詞與情感詞構建兩個視圖，通過協(xié)作學習的方法從未標注數(shù)據中獲取高正確率的自動標注樣本作為訓練數(shù)據。此訓練數(shù)據用于后續(xù)的情感分類訓練。實驗表明，該方法在多個領域有效提高了分類效果。最后，本文提出了一種基于情緒詞的領域適應情感分類方法。針對文本情感分類研究中普遍存在的領域適應問題，使用情緒詞在目標領域的未標注數(shù)據中抽取高