基于子事件的对话长文本情感分析

作者：杨京虎; 段亮^*; 岳昆; 李忠斌

来源：南京大学学报(自然科学), 2023, 59(03): 483-493.

DOI：10.13232/j.cnki.jnju.2023.03.011

• 对话长文本
• 情感分析
• 子事件抽取
• 预训练模型
• 循环卷积神经网络

传统的情感分析方法主要针对句子、微博等形式的短文本，而对话长文本具有篇幅长、对话双方情感不同且情感易随对话发生变化等特点，使对话长文本中用户多重情感集成困难、情感分析任务精度低.为此，提出子事件交互模型TSI (Topic Subevents Interaction)、预训练模型ERNIE (Enhanced Language Representation with Informative Entities)和循环卷积神经网络（RecurrentConvolutionalNeuralNetworks,RCNN）相结合的对话长文本情感分析模型（TSIwith ERNIE-RCNN,TER）.该模型通过动态滑动窗口抽取子事件，保留文本关键特征，降低文本冗余度，基于抽取的子事件分析对话双方的情感来识别情感主体，并集成各子事件的情感特征来解决对话双方情感不一致的问题.在真实数据上的实验结果表明，TER的精确率、召回率与F1均优于现有模型.

• 单位
  云南大学