【摘 要】
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如今网络自媒体和电商平台逐渐成为大家生活中不可缺少的一部分,用户越来越倾向于在网络上留下自己的评论和看法,由于这些带有情感和观点的文字信息影响着舆论方向以及作为商家和卖家行动的参考,情感分析已经成为一个热门的方向。在单个评论中,经常会出现多个情感的表达,为了更准确的对文本进行分析,诞生了方面级情感分析。方面级情感分析能获得更有针对性更准确的情感表达,已经成为当下研究的热门课题。方面级情感分析的模型
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如今网络自媒体和电商平台逐渐成为大家生活中不可缺少的一部分,用户越来越倾向于在网络上留下自己的评论和看法,由于这些带有情感和观点的文字信息影响着舆论方向以及作为商家和卖家行动的参考,情感分析已经成为一个热门的方向。在单个评论中,经常会出现多个情感的表达,为了更准确的对文本进行分析,诞生了方面级情感分析。方面级情感分析能获得更有针对性更准确的情感表达,已经成为当下研究的热门课题。方面级情感分析的模型时常利用长短时记忆网络（LSTM）或者是门控循环单元（GRU）来对上下文的信息进行特征提取,这个过程往往是对上下文单独进行编码而忽略位置信息对于情感分析的重要性,也不能有效的体现出文本中关键的信息。本文针对上述问题,提出了融合位置信息与意见跨度的Bi-LSTM-CRF模型（BiLSTM-CRF that Merge Position Information and Opinion Span,BLCRF-POS）。主要研究内容及贡献如下:1.本文针对注意力机制是对单个单词计算权重的问题,对当下针对方面级情感分析任务的热门的多注意力网络进行了改进,引入了条件随机场以捕捉句子的结构性依赖,因为影响目标情绪的观点通常是短而连贯的跨度,而不是不连贯的单词。本文利用条件随机场捕捉方面词对应的结构信息,以便识别相应的意见进行情感分类,在全局方面通过注意力网络提取句子的全局特征,计算每个单词在句子表征的权重。通过这种全局和局部的方式从句子中充分地提取情感信息。2.本文针对LSTM和注意力网络都没有对位置进行编码的问题,提出了两种位置衰减方法来突出方面词附近的关键信息。第一种方法是基于函数来进行衰减的位置衰减方法,该方法以方面词为中心,让方面词的局部上下文逐渐衰减权重,以突出在方面词周围单词的重要性。第二种方法是将非局部上下文的信息完全忽略的位置衰减办法。在本文实验中采用的是将两者结合的方式,在局部上下文利用衰减函数进行加权衰减,对于非局部上下文的信息进行屏蔽。3.为了验证本文的研究有实际的应用场景,本文设计并实现了一个文本情感分类原型系统。
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