基于联合学习的问答情感分类方法

• 作者: 安明慧 李寿山 李逸薇 沈忱林
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分类 问答文本 联合学习
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 情感分析与社会计算
• 页码范围: 119-126
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2019.10.014

摘要

面向问答型评论的情感分类在情感分析领域是一项新颖且极具挑战性的研究任务.由于问答型评论情感分类标注数据非常匮乏,基于监督学习的情感分类方法的性能有一定限制.为了解决上述困境,该文提出了一种基于联合学习的问答情感分类方法.该方法通过大量自然标注普通评论辅助问答情感分类任务,将问答情感分类作为主任务,将普通评论情感分类作为辅助任务.具体而言,首先通过主任务模型单独学习问答型评论的情感信息;其次,使用问答型评论和普通评论共同训练辅助任务模型,以获取问答型评论的辅助情感信息;最后通过联合学习同时学习和更新主任务模型及辅助任务模型的参数.实验结果表明,基于联合学习的问答情感分类方法能较好融合问答型评论和普通评论的情感信息,大幅提升问答情感分类任务的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李寿山	苏州大学计算机科学与技术学院	68	618	13.0	23.0
2	李逸薇	香港理工大学人文学院中文及双语系	10	88	4.0	9.0
3	沈忱林	苏州大学计算机科学与技术学院	4	5	1.0	1.0
4	安明慧	苏州大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0