雙語情感分類方法研究.pdf

1、近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生了大量評論文本信息，這些觀點信息蘊(yùn)藏著巨大的利用價值。如何自動化、智能化處理這些主觀信息文本顯得愈發(fā)重要，情感分析正是在這樣的背景下產(chǎn)生并取得迅猛發(fā)展的一個研究方向。其中，文本情感分類是情感分析研究中最廣泛的一項基本任務(wù)。
　　現(xiàn)有的研究大都是集中在英文的情感分類方法上，而隨著網(wǎng)絡(luò)的國際化迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)中逐漸出現(xiàn)多種語言表示的文本。因此，多語言情感分類方法研究有很重要的理論研究意義和實用

2、價值。本文主要針對面向兩種語言文本的情感分類方法展開深入研究，主要研究內(nèi)容包括以下三個方面：
　　首先，本文提出一種結(jié)合現(xiàn)存的英文資源來構(gòu)建中文情感詞典的方法。核心思想是借助機(jī)器翻譯系統(tǒng)，結(jié)合雙語言資源的約束信息，分別采用PMI方法和標(biāo)簽傳播算法計算詞語的情感信息。實驗表明，該方法在不同領(lǐng)域能獲得分類精度高、覆蓋領(lǐng)域語境的中文情感詞典。
　　其次，本文提出了一種雙語特征擴(kuò)展的情感分類方法，即利用源語言和翻譯語言的特征共同表示

3、一篇文檔來進(jìn)行情感分類。實驗表明，由于語言的表達(dá)本身提供了額外的分類信息，基于雙語特征擴(kuò)展的情感分類效果相比傳統(tǒng)的情感分類有明顯的提高。此外，針對雙語特征擴(kuò)展給文本向量空間帶來更高維度的難點，本文研究了多語言特征擴(kuò)展的情感分類問題中的特征選擇方法，提出了兩種特征選擇模式。實驗表明，特征選擇方法可以在不損失情感分類準(zhǔn)確性的前提下顯著降低特征向量的維度，提高學(xué)習(xí)效率。
　　最后，本文提出了一種多視圖的方法來解決半監(jiān)督情感分類任務(wù)。核心