發(fā)布時(shí)間：2024-05-12 00:14

　　閱讀理解是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,現(xiàn)有閱讀理解大多是針對(duì)語(yǔ)料格式相對(duì)簡(jiǎn)單,問題形式相對(duì)固定的任務(wù),但是高考文學(xué)類作品閱讀理解問題復(fù)雜多樣,文學(xué)作品以中國(guó)現(xiàn)代散文為主,作品取材廣泛,語(yǔ)言凝練,意境深邃,理解困難。因此,本文面向散文閱讀理解任務(wù),針對(duì)散文中的情感詞語(yǔ)識(shí)別開展研究。從粒度最小的詞語(yǔ)單位出發(fā),研究情感詞語(yǔ)的識(shí)別技術(shù),主要研究工作如下:(1)面向散文的情感詞典和語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建。通過對(duì)散文文本獨(dú)有特點(diǎn)的分析,發(fā)現(xiàn)散文情感大多細(xì)膩復(fù)雜,結(jié)合高考散文閱讀理解答題的需要,許多問題涉及原文中的情感分析或修辭方法識(shí)別,若能構(gòu)建散文閱讀理解的基礎(chǔ)資源,可以提升問題的解答效果。本文建立情感詞典,并收集80190篇散文,其中標(biāo)注1140條詞語(yǔ)及其情緒標(biāo)簽、2625條動(dòng)詞隱喻句及其情感類別,最后分別對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)語(yǔ)料進(jìn)行分析、總結(jié)。(2)面向散文的低頻情感詞語(yǔ)抽取與情緒標(biāo)簽確定。散文是一種抒發(fā)作者真情實(shí)感、寫作方式靈活的記敘類文學(xué)體裁,其表現(xiàn)形式更加多元化,表達(dá)方式更加婉轉(zhuǎn),情感表達(dá)更加細(xì)膩等。通過詞語(yǔ)之間的共現(xiàn)關(guān)系確定詞語(yǔ)間的相關(guān)性,再利用Word2Vec計(jì)算詞語(yǔ)間的語(yǔ)義相似度。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)...

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.1各類情感詞語(yǔ)情緒傾向判別結(jié)果

圖3.1各類情感詞語(yǔ)情緒傾向判別結(jié)果.1可知：“哀”情緒類的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均低于另外三種。其原因是由這兩種情緒關(guān)系緊密，某個(gè)詞語(yǔ)可能同時(shí)含有兩種情緒，但別更偏向于概率大的這種情緒。例如，“爾虞我詐”既包含哀”的情緒，在本文中人工判別其為“哀”情緒，而在實(shí)驗(yàn)”情緒。因此，模型判....

圖3.2不同的權(quán)重β下游走模型判別情感詞語(yǔ)情緒傾向結(jié)果

圖3.1各類情感詞語(yǔ)情緒傾向判別結(jié)果圖3.1可知：”和“哀”情緒類的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均低于另外三種。其原因是由于中，這兩種情緒關(guān)系緊密，某個(gè)詞語(yǔ)可能同時(shí)含有兩種情緒，但是的判別更偏向于概率大的這種情緒。例如，“爾虞我詐”既包含“怒含“哀”的情緒，在本文中人工判別其為“哀”情緒....

圖3.3表示候選詞語(yǔ)與種子集之間的共現(xiàn)關(guān)系度量

3.3表示候選詞語(yǔ)與種子集之間的共現(xiàn)關(guān)系度1節(jié)中詞語(yǔ)之間的共現(xiàn)關(guān)系度量。連線上的，若沒有連線，說(shuō)明兩個(gè)詞語(yǔ)沒有共現(xiàn)關(guān)喜哀樂琳瑯滿目怒懼輕觸熟透萎縮生疏避風(fēng)港天馬行空不解之緣0.3590.1940.3010.3540.3230.2360.2530.3173.4表示候選詞語(yǔ)與....

圖3.4表示候選詞語(yǔ)與種子集之間的語(yǔ)義關(guān)系度量

例展示節(jié)兩步傳播算法的性能，選取部分詞語(yǔ)，后情緒傾向判斷正確，其示意圖見圖3.3、3.3表示候選詞語(yǔ)與種子集之間的共現(xiàn)關(guān)系度1節(jié)中詞語(yǔ)之間的共現(xiàn)關(guān)系度量。連線上的，若沒有連線，說(shuō)明兩個(gè)詞語(yǔ)沒有共現(xiàn)關(guān)喜0.359

本文編號(hào)：3970572