交叉采样与结构情感融合的跨语言情感分析

作者：陈强; 何炎祥; 刘续乐; 刘健博

来源：武汉大学学报(工学版), 2017, 50(02): 311-320.

DOI：10.14188/j.1671-8844.2017-02-026

• 跨语言情感分析
• 交叉采样
• 结构情感信息

基于协同学习,提出一种基于交叉采样与结构情感信息的跨语言情感分析交互学习模型.首先,通过启发式识别方法抽取文本中的情感表达作为结构情感特征,将其融合到传统的n-gram特征空间中,形成情感表征性更强的特征空间;其次,在传统协同学习的框架基础上,提出一种交叉采样策略对2种语言视图中的非标注数据的情感知识交互迁移,从而实现将源语言与目标语言进行高效融合学习;最终获得具有更高性能的目标语言情感分类器.实验结果表明:相较于传统跨语言情感分析模型,基于交叉采样和结构情感融合的半监督学习框架可以高效地利用少量源语言标注数据挖掘出大量的未标注数据中的情感知识,从而帮助目标语言学习出更优质的情感分类器.

• 单位
  武汉大学; 软件工程国家重点实验室