【摘 要】
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文本情感转换的任务需要调整文本的情感并保留与情感无关的内容。但是由于缺乏并行数据,很难提取独立于情感的内容并以无监督学习的方式对情感进行转换,并且由于GAN处理文本
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762092,61762089),云南省软件工程重点实验室开放基金(2017SE204)
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文本情感转换的任务需要调整文本的情感并保留与情感无关的内容。但是由于缺乏并行数据,很难提取独立于情感的内容并以无监督学习的方式对情感进行转换,并且由于GAN处理文本类的离散数据效果不如处理连续数据,为此使用了强化学习(Reinforcement Learning)的方法来解决GAN处理离散数据的问题。强化学习的奖励机制来自完整序列上的GAN的判别器,并且用蒙特卡罗搜索方法对生成器进行优化,从而提高生成文本的准确性。为了将源文本中的情感词的极性进行转换,在长短记忆神经网络(LSTM)中增加了自注意力机制(s
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