【摘 要】
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随着互联网和电子商务的飞速发展,网络上产生了大量有用的评论信息,通过对这些文本进行情感分类,可以分析出人们对某个商品或某件事的观点及态度。但是除英语外的其他语言缺乏高质量的情感资源,限制了情感分类在这些语言中的发展,跨语言情感分类能很好的解决这一问题。跨语言情感分类的目的是使源语言的情感资源更好的应用到目标语言中进行情感分类,算法的关键是弥合两种语言之间的差异,高效提取出单词的语义信息和情感信息。
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目（No.61806072）； 河北省高等学校科学技术研究青年基金项目（QN2016217）；
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随着互联网和电子商务的飞速发展,网络上产生了大量有用的评论信息,通过对这些文本进行情感分类,可以分析出人们对某个商品或某件事的观点及态度。但是除英语外的其他语言缺乏高质量的情感资源,限制了情感分类在这些语言中的发展,跨语言情感分类能很好的解决这一问题。跨语言情感分类的目的是使源语言的情感资源更好的应用到目标语言中进行情感分类,算法的关键是弥合两种语言之间的差异,高效提取出单词的语义信息和情感信息。目前的跨语言情感分类模型大多借助双语词嵌入构建两种语言的映射,此类方法只考虑不同语言间的语义关系,忽略了情感信息,影响了分类的准确率。针对上述问题,提出两种跨语言情感分类方法,主要研究内容如下:（1）提出一种基于情感指数与双语相似度的跨语言情感分类模型（SIBS）,通过三步进行跨语言情感分类。首先用情感指数算法计算英文的情感指数,然后利用线性映射方法（CBOW）在两个单语空间中分别训练出词向量,并通过TF-IDF算法提取出数据集中能体现每条评论关键信息的词,再用翻译矩阵将两种语言的词向量映射到同一个共享空间中,利用这些信息求出源语言与目标语言的相似度,最后得到中文的情感指数,用SVM分类器进行情感分类。实验结果表明,该方法能有效解决双语词嵌入中情感信息缺失的问题,提高了分类的准确率。（2）在进行跨语言情感分类时,需要对文本数据进行去噪并提取出句子中对整体情感贡献最大的部分。针对SIBS模型去噪声不足的问题,提出一种融合Bi-LSTM和注意力机制的跨语言情感分类方法,引入注意力机制进一步对文本进行降噪处理,同时利用Bi-LSTM网络在句子的前后两个方向利用上下文信息获取句子的情感特征,最后用softmax层进行情感分类。实验结果表明,该模型在电影、推特、书籍三个数据集进一步提高了跨语言情感分类的准确率。
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