基于图排序的词汇情感消歧研究

词汇情感消歧是文本情感倾向性分析的关键技术之一。该文在分析比较了词汇情感消歧和词义消歧异同后,从情感分析角度出发,提出了基于图排序的词汇情感消歧方法。该方法通过自动获取和人工校正相结合的方式获得多情感词汇,然后根据语义关系构建词义关系图,进而在词义关系图上迭代计算直至收敛,最后选择多情感词汇的词义中权值最大的词义作为结果输出,从而实现情感消歧。该文分别在新浪微博语料库和情感语料库上验证了该方法的有效性。

基于Word2Vec的情感词典自动构建与优化

情感词典的构建是文本挖掘领域中重要的基础性工作。近几年,情感词典的极性标注从二元褒贬标注向多元情绪标注发展,词典的领域特性也日趋明显。但是情感类别的手工标注不但费时费力,而且情感强度难以得到准确量化,同时对领域性的过分关注也大大限制了情感词典的适用性[1]。通过神经网络语言模型对大规模中文语料进行统计训练,并在此基础上提出了基于转换约束集的多维情感词典自动构建方法;然后研究了基于词分布密度的感情色彩消歧方法,对兼具褒贬意味词语的感情极性进行区分和识别,并分别计算两种感情色彩下的情感类别与强度;最后提出基于多个语义资源的全局优化方案,得到包含10种情绪标注的多维汉语情感词典SentiRuc。实验证实该词典1)在类别标注检验、强度标注检验、情感消歧效果及情感分类任务中均具有良好的效果,其中的情感强度检验证实该词典具有极强的情感语义描述力。