基于中文语音和文本多场景情感分析的研究与实现

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随着社交媒体服务的飞速发展,人们可以通过文本、声音等各种媒介公开表达自己的观点、想法和态度,这些观点、想法和态度包含了用户丰富的情感,同时情感也塑造了人类生存不可或缺的基本方面。随着社交媒体的兴起,通过单一场景下的情感分析系统来分析用户描述的情感已经很难满足情感分析系统的需求。针对上述问题,为了优化情感分析系统的性能,本文尝试使用深度学习相关技术解决中文语音和文本的多场景情感分析系统面临的问题。论文主要的研究内容如下:(1)研究了基于深度学习的中文文本情感分析模型。随着对文本情感分析模型进行深入的研究,首先提出了LSTM-SVM模型,在自建语料库中取得了92.45%的准确率,但该模型存在上下文部分信息丢失严重、对字词的多义性挖掘程度不够导致无法准确识别等问题。因此,为了有效解决上述问题再次提出了ERNIE-Bi LSTM模型,并在NLPCC2014中文文本语料库上取得了94.72%的优秀准确率,为后续研究建立了牢固的技术和理论基础。(2)研究了基于深度学习的中文语音情感分析方法。本文采用先将语音识别为文本后进行情感分析的方法。由于传统的语音识别系统通常包含许多模块并且使用各种专业知识,于是本文提出了CNN-Bi GRU-CTC模型,极大程度的简化了传统语音识别模型,用一个深度神经网络取代了声学、发音和语言模型,从而直接将语音转录为文本,且在AISHELL-1中文语音数据集上取得了WER为14.6%的优秀识别准确率。本文提出的文本情感分析模型和语音识别模型准确率较为优秀,且艾尼(Enhanced Representation through Knowledge Integration,ERNIE)语言预训练模型在语音识别出现错字错词的情况下依然能准确识别情感,因此,本文提出的方法在CASIA数据集上取得了94.5%的情感识别准确率,相比直接采用语音信号进行情感分析的模型(91.97%)的准确率提高了2.53%。所以在语音场景下将语音识别为文本后再进行情感分析的方法切实有效。(3)设计并开发了中文语音和文本多场景情感分析系统。该系统可以在文本场景和语音场景进行情感分析,在语音场景下不但能准确识别语音情感,而且可以获得语音的文本内容。该系统可以应用于智能客服场景,在获得用户语音的文本信息的同时还可以获取到用户相应的情感,以便智能客服做出更人性化的回答,提高用户体验。
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