【摘 要】
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情感分析(Sentiment Analysis)是从语言文本入手分析人们的观点、评价、态度和情绪的研究领域。实体级别的情感分析(Aspect Based Sentiment Analysis)是情感分析领域的最新
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情感分析(Sentiment Analysis)是从语言文本入手分析人们的观点、评价、态度和情绪的研究领域。实体级别的情感分析(Aspect Based Sentiment Analysis)是情感分析领域的最新任务,其重点在于分析并识别文档中不同实体的情感极性以充分提取个性化数据的完整信息。实体级别的情感分析相较常见的文档级别的情感分析而言,不仅需要识别与提取带有情感色彩的词语或描述,更需要能准确的捕捉句子的语法信息来确定不同的实体对象和与其相关联的情感描述信息,因此具备了相当高的研究难度和研究价值。目前,面向实体级别的情感分析技术相对较少,主要分为基于人工规则的方法、基于传统机器学习的方法、基于深度学习的方法和基于大规模预训练语言模型的方法。其中,基于人工规则的方法非常依赖于人工专家的参与,也较难在不同的领域间进行迁移;基于传统机器学习的方法通常受限于分类器的参数数量限制,面对较为复杂的实体情感分析问题时面临瓶颈;基于深度学习的方法的计算代价和存储代价较大,且模型的效果通常受制于数据集的规模和多样性;基于大规模预训练语言模型的方法尽管精度很高,但它们需要在大规模的语料库中进行预训练,并迁移至特定的任务进行微调,模型的学习代价和存储代价极大,且运用模型进行推理判断时速度很慢。针对上述问题和现状,本文提出了基于实体聚类的多支持向量机模型来解决实体级别的情感分析问题。本文的方法考虑到具有相似实体对象的样本将对应类似的特征,因此提出将实体对象通过词向量表征,而后通过K-Means方法进行实体聚类以将原任务数据全集划分出多个不同的数据子集,同一个数据子集内的样本都具有一定的相似性。通过在特定的数据子集上提取实体相关的特征和实体无关的特征,可以有效地捕捉到潜在的实体类别信息和一般性的语义信息。本文还利用基于贝叶斯优化的自动学习技术优化支持向量机模型。详尽的实验表明本文提出的模型是一个计算和存储代价较小、情感极性判定准确、判定速度快的实体级别情感分析模型。
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