【摘 要】
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在自然语言处理领域中,基于深度学习的文本情感分类有着不俗的表现。但传统深度学习方法的性能依赖于大规模人工标注数据集,而获取这些数据是费时费力的。另一方面,传统深度学习方法主要针对句子级的文本情感分析,在篇章级文本情感分析中依然存在长程依赖问题和单一主体假定问题。因此本文针对以上两个问题,以企业文本为基础,以小样本学习和篇章级文本情感分析为研究对象分别进行了研究,并且以此为基础开发了一个具有实用意义
【基金项目】
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国家重点研发计划:互联网基础行为指标体系及测量方法（编号:2018YFB1800202）；
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在自然语言处理领域中,基于深度学习的文本情感分类有着不俗的表现。但传统深度学习方法的性能依赖于大规模人工标注数据集,而获取这些数据是费时费力的。另一方面,传统深度学习方法主要针对句子级的文本情感分析,在篇章级文本情感分析中依然存在长程依赖问题和单一主体假定问题。因此本文针对以上两个问题,以企业文本为基础,以小样本学习和篇章级文本情感分析为研究对象分别进行了研究,并且以此为基础开发了一个具有实用意义的篇章级情感计算系统。首先针对小样本学习的问题,本文对基于提示的小样本学习进行研究,通过引入seq2seq-attention结构构建自适应的提示模板,提出混合提示模型。该模型既能有效的提高构建提示模板的质量,也能充分利用现有的标注数据学习模板构建,并且迁移到其他领域。最后在公开数据集上达到88.7%的准确率超过了其他模型,表明了模型的先进性。其次针对篇章级情感分类,本文对机器学习和深度学习的特征提取方法进行研究,提出了包括主体特征,情感特征,权重特征,句间关系特征等四大特征选取方法并且介绍了其选取原因,然后在此基础上结合LSTM结构提出了一种基于句子特征的篇章级情感分析模型与一种基于句子特征的主体独立篇章级情感分析模型。最后系统基于Python平台和深度学习开源开发框架pytorch,设计了一款B/S架构的系统,并对系统进行了实现与测试,最终完成了包含数据获取、数据清洗、情感分类、分析结果可视化的篇章级情感计算系统。
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