知识增强预训练模型的方面级情感分析关键技术研究
这是一篇关于方面级情感分析,数据增强,预训练模型,情感分析系统,BERT的论文, 主要内容为自然语言处理技术的发展,无论是学术界还是工业界都非常重视,情感分析是其重要的研究方向。近年来,如博客、论坛、微博、电商网站等平台都提供了用户发表观点和评论的渠道,由于信息过载,人们越来越倾向于参考别人的评价信息选择消费。有效地分析这些观点信息,有利于用户熟悉产品信息、调整经营策略、监控舆情动态等。传统的情感分析大多基于整个句子进行情感预测,然而,生活中人们往往更加关注指定方面的情感评价。因此,方面级情感分析任务应运而生。目前情感分析系统主要依靠大量数据进行驱动,一些研究者不断尝试通过一系列数据增强、数据迁移等方式增加辅助信息,通过实验表明这种方式对模型性能提升有限,并且需要大量数据进行迁移学习。利用其它领域的样本进行迁移学习,很难避免领域间不同语境带来的语义差异。因此,方面级情感分析任务是一个非常重要且非常复杂的问题,需求与发展永无止境,目前仍存在很多亟待解决的问题:第一,方面级情感分析任务的标注数据匮乏,且人工标注成本巨大,训练样本不足会极大地限制模型性能;第二,句子中不同方面的情感倾向不尽相同,如何更好地关注方面词相关的上下文情感信息是研究该任务的重难点之一;第三,目前情感分析平台大多开放的是基于整个句子进行情感预测,缺少具体方面的情感分析,设计并实现一个方面级情感分析系统是非常具有研究价值的。针对以上方面级情感分析任务中存在的不足,本文从数据增强、同义词替换、预训练等角度深入研究,提出两个算法模型并实现一个方面级情感分析系统。主要包括以下几点贡献:(1)提出一种基于预训练和同义词替换的数据增强算法。为了解决方面级情感分析任务的标注数据匮乏问题,本文对数据增强算法进行了深入研究,对比分析了基于预训练模型生成语义信息的有效性,提出一种基于预训练和同义词替换的联合训练模型。通过预训练模型生成同义句,保证语义信息的一致性,再联合同义词替换算法进一步丰富样本数据,保证生成句子的唯一性。最后在Sem Eval 2014数据集上进行模型评估,利用方面级情感分析任务的经典基线模型进行对比实验,验证了本文所提数据增强算法的有效性。(2)提出一种知识增强的预训练模型。为了解决方面对应的特征提取不充分问题,本文前人成果进行深入研究,分析实验角度,发现研究者更多的是关注句子的全局上下文信息,利用领域内或领域外的情感信息增加辅助情感知识,从而忽略了方面词附近的情感信息对指定方面情感表达具有更大积极作用的特征。本文提出一种基于全局文本信息和方面词局部情感信息进行联合知识增强的预训练模型,全面考虑了方面词的语义信息。在Sem Eval 2014和Twitter数据集上对比实验,从多个角度进行分析,验证了模型的有效性。最后还与主流的迁移学习进行对比分析,更进一步说明了模型在数据集较少的领域内效果表现更佳。(3)设计并实现一个方面级情感分析系统。本文设计并实现一个方面级情感分析系统,将本文所提两个算法模型应用于该系统中。用户可以根据需要自训练一个领域内的方面级情感分析模型,快速进行方面级情感倾向预测和数据统计分析。
知识增强预训练模型的方面级情感分析关键技术研究
这是一篇关于方面级情感分析,数据增强,预训练模型,情感分析系统,BERT的论文, 主要内容为自然语言处理技术的发展,无论是学术界还是工业界都非常重视,情感分析是其重要的研究方向。近年来,如博客、论坛、微博、电商网站等平台都提供了用户发表观点和评论的渠道,由于信息过载,人们越来越倾向于参考别人的评价信息选择消费。有效地分析这些观点信息,有利于用户熟悉产品信息、调整经营策略、监控舆情动态等。传统的情感分析大多基于整个句子进行情感预测,然而,生活中人们往往更加关注指定方面的情感评价。因此,方面级情感分析任务应运而生。目前情感分析系统主要依靠大量数据进行驱动,一些研究者不断尝试通过一系列数据增强、数据迁移等方式增加辅助信息,通过实验表明这种方式对模型性能提升有限,并且需要大量数据进行迁移学习。利用其它领域的样本进行迁移学习,很难避免领域间不同语境带来的语义差异。因此,方面级情感分析任务是一个非常重要且非常复杂的问题,需求与发展永无止境,目前仍存在很多亟待解决的问题:第一,方面级情感分析任务的标注数据匮乏,且人工标注成本巨大,训练样本不足会极大地限制模型性能;第二,句子中不同方面的情感倾向不尽相同,如何更好地关注方面词相关的上下文情感信息是研究该任务的重难点之一;第三,目前情感分析平台大多开放的是基于整个句子进行情感预测,缺少具体方面的情感分析,设计并实现一个方面级情感分析系统是非常具有研究价值的。针对以上方面级情感分析任务中存在的不足,本文从数据增强、同义词替换、预训练等角度深入研究,提出两个算法模型并实现一个方面级情感分析系统。主要包括以下几点贡献:(1)提出一种基于预训练和同义词替换的数据增强算法。为了解决方面级情感分析任务的标注数据匮乏问题,本文对数据增强算法进行了深入研究,对比分析了基于预训练模型生成语义信息的有效性,提出一种基于预训练和同义词替换的联合训练模型。通过预训练模型生成同义句,保证语义信息的一致性,再联合同义词替换算法进一步丰富样本数据,保证生成句子的唯一性。最后在Sem Eval 2014数据集上进行模型评估,利用方面级情感分析任务的经典基线模型进行对比实验,验证了本文所提数据增强算法的有效性。(2)提出一种知识增强的预训练模型。为了解决方面对应的特征提取不充分问题,本文前人成果进行深入研究,分析实验角度,发现研究者更多的是关注句子的全局上下文信息,利用领域内或领域外的情感信息增加辅助情感知识,从而忽略了方面词附近的情感信息对指定方面情感表达具有更大积极作用的特征。本文提出一种基于全局文本信息和方面词局部情感信息进行联合知识增强的预训练模型,全面考虑了方面词的语义信息。在Sem Eval 2014和Twitter数据集上对比实验,从多个角度进行分析,验证了模型的有效性。最后还与主流的迁移学习进行对比分析,更进一步说明了模型在数据集较少的领域内效果表现更佳。(3)设计并实现一个方面级情感分析系统。本文设计并实现一个方面级情感分析系统,将本文所提两个算法模型应用于该系统中。用户可以根据需要自训练一个领域内的方面级情感分析模型,快速进行方面级情感倾向预测和数据统计分析。
基于属性的情感分析方法的研究与实现
这是一篇关于情感分析系统,属性挖掘,细粒度,主题模型,LDA的论文, 主要内容为随着Web2.0的兴起和电子商务的飞速发展,通过网络在线购买商品已经成为人们日常生活的一部分。许多消费者习惯在购买商品之后,在电商网站上发表评论信息,表达自己对所购买商品的使用体验和看法。从这些产品评论数据中挖掘出用户对商品的评价信息,一方面可以引导其他潜在消费者选择合适的商品;另一方面商家可以通过这些用户反馈及时改进商品以满足市场需求。然而,对于网络上的海量用户评论,通过人工整理的方式从中获取信息并不现实。因此,使用情感分析技术挖掘用户评论中的有用信息已经成为了近些年来的热门研究课题。传统的情感分析方法难以针对产品属性进行细粒度的情感分析,只能给出产品评论的整体情感倾向。因此,本文在前人研究的基础上,通过对基于属性的情感分析方法进行详细研究,设计并实现了一个针对产品评论的情感分析系统。该系统能够实现对产品属性的情感分析任务。本文首先介绍了情感分析领域的相关技术,然后对情感分析系统做了具体的需求分析。接着介绍了系统的总体架构和详细设计及实现细节。最后通过系统测试,验证了系统功能。具体来说,本文的主要研究成果包括如下两个方面:(1)对现有的情感分析方法进行研究,针对中文产品评论,提出了基于属性的情感分析方法。本文通过基于关联规则的属性提取算法来挖掘产品属性,并利用基于LDA主题模型的情感分类算法对评论的情感倾向进行判别。(2)将基于属性的情感分析方法应用于实际,设计并实现了一个产品评论情感分析系统。使用该系统能够对产品评论进行属性级和评论级两种不同粒度的情感分析。此外,该系统还提供了产品对比和属性搜索等附加功能,使之更加贴近实际应用。通过系统测试,验证了系统的可用性。本文提出的基于属性的情感分析方法在属性挖掘和情感分类上都表现出不错的效果。以此为基础实现的情感分析系统能够较好的对评论文本进行细粒度的情感分析,具有较强的实用性和广阔的应用前景。
知识增强预训练模型的方面级情感分析关键技术研究
这是一篇关于方面级情感分析,数据增强,预训练模型,情感分析系统,BERT的论文, 主要内容为自然语言处理技术的发展,无论是学术界还是工业界都非常重视,情感分析是其重要的研究方向。近年来,如博客、论坛、微博、电商网站等平台都提供了用户发表观点和评论的渠道,由于信息过载,人们越来越倾向于参考别人的评价信息选择消费。有效地分析这些观点信息,有利于用户熟悉产品信息、调整经营策略、监控舆情动态等。传统的情感分析大多基于整个句子进行情感预测,然而,生活中人们往往更加关注指定方面的情感评价。因此,方面级情感分析任务应运而生。目前情感分析系统主要依靠大量数据进行驱动,一些研究者不断尝试通过一系列数据增强、数据迁移等方式增加辅助信息,通过实验表明这种方式对模型性能提升有限,并且需要大量数据进行迁移学习。利用其它领域的样本进行迁移学习,很难避免领域间不同语境带来的语义差异。因此,方面级情感分析任务是一个非常重要且非常复杂的问题,需求与发展永无止境,目前仍存在很多亟待解决的问题:第一,方面级情感分析任务的标注数据匮乏,且人工标注成本巨大,训练样本不足会极大地限制模型性能;第二,句子中不同方面的情感倾向不尽相同,如何更好地关注方面词相关的上下文情感信息是研究该任务的重难点之一;第三,目前情感分析平台大多开放的是基于整个句子进行情感预测,缺少具体方面的情感分析,设计并实现一个方面级情感分析系统是非常具有研究价值的。针对以上方面级情感分析任务中存在的不足,本文从数据增强、同义词替换、预训练等角度深入研究,提出两个算法模型并实现一个方面级情感分析系统。主要包括以下几点贡献:(1)提出一种基于预训练和同义词替换的数据增强算法。为了解决方面级情感分析任务的标注数据匮乏问题,本文对数据增强算法进行了深入研究,对比分析了基于预训练模型生成语义信息的有效性,提出一种基于预训练和同义词替换的联合训练模型。通过预训练模型生成同义句,保证语义信息的一致性,再联合同义词替换算法进一步丰富样本数据,保证生成句子的唯一性。最后在Sem Eval 2014数据集上进行模型评估,利用方面级情感分析任务的经典基线模型进行对比实验,验证了本文所提数据增强算法的有效性。(2)提出一种知识增强的预训练模型。为了解决方面对应的特征提取不充分问题,本文前人成果进行深入研究,分析实验角度,发现研究者更多的是关注句子的全局上下文信息,利用领域内或领域外的情感信息增加辅助情感知识,从而忽略了方面词附近的情感信息对指定方面情感表达具有更大积极作用的特征。本文提出一种基于全局文本信息和方面词局部情感信息进行联合知识增强的预训练模型,全面考虑了方面词的语义信息。在Sem Eval 2014和Twitter数据集上对比实验,从多个角度进行分析,验证了模型的有效性。最后还与主流的迁移学习进行对比分析,更进一步说明了模型在数据集较少的领域内效果表现更佳。(3)设计并实现一个方面级情感分析系统。本文设计并实现一个方面级情感分析系统,将本文所提两个算法模型应用于该系统中。用户可以根据需要自训练一个领域内的方面级情感分析模型,快速进行方面级情感倾向预测和数据统计分析。
基于属性的情感分析方法的研究与实现
这是一篇关于情感分析系统,属性挖掘,细粒度,主题模型,LDA的论文, 主要内容为随着Web2.0的兴起和电子商务的飞速发展,通过网络在线购买商品已经成为人们日常生活的一部分。许多消费者习惯在购买商品之后,在电商网站上发表评论信息,表达自己对所购买商品的使用体验和看法。从这些产品评论数据中挖掘出用户对商品的评价信息,一方面可以引导其他潜在消费者选择合适的商品;另一方面商家可以通过这些用户反馈及时改进商品以满足市场需求。然而,对于网络上的海量用户评论,通过人工整理的方式从中获取信息并不现实。因此,使用情感分析技术挖掘用户评论中的有用信息已经成为了近些年来的热门研究课题。传统的情感分析方法难以针对产品属性进行细粒度的情感分析,只能给出产品评论的整体情感倾向。因此,本文在前人研究的基础上,通过对基于属性的情感分析方法进行详细研究,设计并实现了一个针对产品评论的情感分析系统。该系统能够实现对产品属性的情感分析任务。本文首先介绍了情感分析领域的相关技术,然后对情感分析系统做了具体的需求分析。接着介绍了系统的总体架构和详细设计及实现细节。最后通过系统测试,验证了系统功能。具体来说,本文的主要研究成果包括如下两个方面:(1)对现有的情感分析方法进行研究,针对中文产品评论,提出了基于属性的情感分析方法。本文通过基于关联规则的属性提取算法来挖掘产品属性,并利用基于LDA主题模型的情感分类算法对评论的情感倾向进行判别。(2)将基于属性的情感分析方法应用于实际,设计并实现了一个产品评论情感分析系统。使用该系统能够对产品评论进行属性级和评论级两种不同粒度的情感分析。此外,该系统还提供了产品对比和属性搜索等附加功能,使之更加贴近实际应用。通过系统测试,验证了系统的可用性。本文提出的基于属性的情感分析方法在属性挖掘和情感分类上都表现出不错的效果。以此为基础实现的情感分析系统能够较好的对评论文本进行细粒度的情感分析,具有较强的实用性和广阔的应用前景。
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