【摘要】：文本情感分析采用計(jì)算語言學(xué)的方法,可以對帶有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理。區(qū)別于現(xiàn)有類別型方法,維度型方法可以提供更為細(xì)致的情感信息。但目前面向中文的維度型情感分析方法仍然面臨著諸如文化差異,缺少維度型情感詞典和語料資源,現(xiàn)有情感詞典的覆蓋性差及情感分析準(zhǔn)確度低等多個(gè)問題,設(shè)計(jì)可靠的中文維度型文本情感分析應(yīng)用仍然是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)的工作。針對這些問題,本文基于Valence-Arousal空間,研究詞匯層次和文本層次的中文文本情感分析技術(shù),主要內(nèi)容包括以下三個(gè)方面。(1)針對跨語言的詞匯情感標(biāo)記,本文提出一種局部加權(quán)法,改進(jìn)了線性回歸模型,該方法對預(yù)測目標(biāo)詞匯周圍的訓(xùn)練種子詞匯進(jìn)行加權(quán),并降低其他無關(guān)噪音詞匯的權(quán)重,解決了線性回歸模型中的欠擬合問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于局部加權(quán)線性回歸方法獲得了最小的預(yù)測誤差及最佳的相關(guān)系數(shù)。(2)針對同語言的詞匯VA值預(yù)測,本文提出一種基于社區(qū)的加權(quán)圖模型,該模型使用社區(qū)發(fā)現(xiàn)機(jī)制進(jìn)行鄰接詞匯的選取,并利用加權(quán)圖模型改進(jìn)了PageRank算法,解決了預(yù)測過程中的噪音詞匯問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,所提出的方法有效地減少鄰接詞匯中的噪音詞匯數(shù)量,提高預(yù)測的效果。(3)針對文本層次的情感分析,本文提出了一種基于區(qū)域劃分的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過區(qū)域劃分,模型利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取各區(qū)域中可用的情感信息,并使用長短期記憶模型進(jìn)行區(qū)域間語言邏輯的序列整合,最終用于文本的VA值預(yù)測,解決了現(xiàn)有維度型情感分析準(zhǔn)確度低的問題。對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型的準(zhǔn)確度優(yōu)于現(xiàn)有維度型分析方法和其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2468722