面向新聞文本的讀者情緒預(yù)測方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，各類媒體的形式與內(nèi)容也得到了各種相應(yīng)的創(chuàng)新，其重點之一在于能夠更好更多的讓用戶參與其中以及分享個人感受體驗，從而使得對大規(guī)模讀者群的情緒分析與跟蹤成為可能。通過對用戶針對媒體內(nèi)容產(chǎn)生的情緒進(jìn)行分析與預(yù)測，不僅可以用于提升用戶的搜索、閱讀體驗，同時在輿情監(jiān)控等領(lǐng)域也有著更為廣泛的應(yīng)用。
　　目前對于文本情緒計算的研究主要集中在對文本本身所表達(dá)的情緒進(jìn)行分析，而對于讀者情緒，即文本所引發(fā)的讀者情緒的研究，總體上仍處在

2、比較初級的階段。本課題研究對讀者閱讀新聞媒體后的情緒反應(yīng)進(jìn)行預(yù)測的方法。也就是給定文本形式的新聞媒體報道，通過對其內(nèi)容進(jìn)行自動化的分析從而預(yù)測讀者對該新聞事件的產(chǎn)生的情緒類別情況。本文的主要工作包括：第一，研究了利用新聞標(biāo)題的語義特征進(jìn)行讀者情緒預(yù)測的方法。針對新聞標(biāo)題文本較短、詞數(shù)較少但種類較多、數(shù)據(jù)稀疏的特點，提出了一種結(jié)合多標(biāo)簽分類器和基于HowNet語義概念特征的讀者情緒預(yù)測方法。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于語義概念序列特征的情緒

3、預(yù)測方法，通過引入詞序特征從而進(jìn)一步提升了預(yù)測性能；第二，由于目前缺少面向讀者情緒認(rèn)知和預(yù)測的詞典資源，本文提出并建立了一種基于情緒表達(dá)與情緒認(rèn)知分離的新型中文情緒詞典。在此詞典中，將情緒相關(guān)詞語按照情緒表達(dá)與情緒認(rèn)知加以區(qū)分，在支持傳統(tǒng)情緒分析的同時，也能夠支持情緒預(yù)測研究；最后，利用已建立的新型情緒詞典，本文提出了一種基于情緒類別強(qiáng)度分布的讀者情緒預(yù)測方法，分別應(yīng)用于全文文本與經(jīng)過擴(kuò)展后的標(biāo)題文本，并最終在標(biāo)題文本上將此方法與基于新

4、聞標(biāo)題語義概念的方法相結(jié)合，有效地提高了讀者情緒預(yù)測的性能。在利用社會化標(biāo)注建立的讀者情緒語料庫上進(jìn)行的實驗中，基于標(biāo)題語義特征的讀者情緒預(yù)測方法在降低了特征維度和運算時間的同時，預(yù)測結(jié)果的各項性能相對于基線系統(tǒng)有6.8％以上的提升；而通過進(jìn)一步結(jié)合人工標(biāo)注的情緒詞典，可以在較低特征維度下即可實現(xiàn)相對較好的分類效果。實驗結(jié)果顯示，本文提出的基于語義特征和情緒認(rèn)知詞典的方法可以明顯提高讀者情緒預(yù)測系統(tǒng)的性能。此外，本文實現(xiàn)的新型中文情緒詞