用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

• 作者: 何炎祥 孙松涛 李飞 牛菲菲
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 情感分析 深度学习 卷积神经网络 自然语言处理 社交网络
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 自然语言处理与社交网络分析
• 页码范围: 773-790
• 页数: 18页
• 分类号: TP391
• 字数: 14402字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2017.00773

摘要

基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表示,已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展.微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一,已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果.借助词向量表示技术,为常用表情符号构建情感空间的特征表示矩阵RE;基于向量的语义合成计算原理,通过矩阵RE与词向量的乘积运算完成词义到情感空间的映射;接着输入到一个MCNN(Multi-channel Convolution Neural Network)模型,学习一个微博的情感分类器.整个模型称为EMCNN(Emotion-semantics enhanced MCNN),将基于表情符号的情感空间映射与深度学习模型MCNN结合,有效增强了MCNN捕捉情感语义的能力.EMCNN模型在NLPCC微博情感评测数据集上的多个情感分类实验中取得最佳分类性能,并在所有性能指标上超过目前已知文献中的最好分类效果.在取得以上分类性能提升的同时,EMCNN相对MCNN的训练耗时在主客观分类时减少了36.15%,在情感7分类时减少了33.82%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李飞	武汉大学计算机学院	34	233	6.0	14.0
2	何炎祥	武汉大学计算机学院	179	1866	22.0	35.0
6	孙松涛	武汉大学计算机学院	9	204	5.0	9.0
7	牛菲菲	武汉大学计算机学院	2	137	2.0	2.0