SIGHAN8-Task2上基于主题的中文消息极性分类系统

本文介绍了一种基于主题的中文消息极性分类系统，该系统由LCYS_TEAM团队提交至SIGHAN8-Task2。该分类系统主要由两部分组成：一部分是集成了局部和全局信息的基于图的排名模型，采用了一种新的权重方法和基于互信息（PMI）的随机跳转概率选择方法；另一部分是为了获得扩展的主题词和获取主题相关情感词，采用了词嵌入和句法依赖技术。实验结果证明了该系统的有效性。 情感分析是为了识别或确定人们表达某些内容时隐含的情感倾向、态度和意见，在网络监控中变得越来越重要，尤其是在微博中的应用。在传统的基于语义字典的情感分析方法中，主要是基于无监督的方法，如Ku（2005）、Shen（2009）、Vasileios（2000）和Turney（2002）等，但这些方法基于语义字典的局限性主要在于无法解决OOV（out-of-vocabulary，即词表外）词的问题。而机器学习模型，如朴素贝叶斯、最大熵和支持向量机等监督方法，则在Pang（2002）、Dasgupta（2009）和Li（2011）等研究中得到应用。 在中文微博中，话题通常以“#话题#”的标签形式广泛使用。对于与话题相关的工作，Wang（2011）和Jakob（2010）等对Twitter上的标签级情感分类进行了研究。在传统的情感分析中，人们表达情感的对象并未被考虑在内，而这些方法大多是忽略话题的，因此无法在很多话题下进行准确的情感分析。 针对上述问题，本文提出的系统主要包含两部分：一是基于图的排名模型，该模型集成了局部和全局信息，用以表示单词对于不同主题的分类能力。在构建图模型的过程中，提出了新的权重方法和基于PMI的随机跳转概率选择方法。该图模型是将每个词都视为图中的一个节点，而词与词之间的联系则通过边来表示，边的权重则反映了词之间的某种关联强度。新的权重方法能够更准确地反映单词在特定主题下的重要性，而基于PMI的随机跳转概率选择方法则有助于模型在全局范围内更好地捕捉主题的相关性，使得分类更加准确。 二是针对情感特征的处理，文中采用了词嵌入技术来获取扩展的主题词，利用词嵌入技术可以将每个词转换成一个稠密的实数向量，这些向量可以捕捉词之间的语义关系和词在不同上下文中的多义性。利用词嵌入技术能够有效地扩展词汇表，增强模型对于OOV词的处理能力。而句法依赖被用来获取与主题相关的情感词，即通过分析句子的语法结构，找到与主题相关的修饰词，这样可以更好地理解句子中表达的主题和情感倾向。句法依赖技术能够捕捉词与词之间的语法关系，从而在分析情感时考虑到句子的结构信息。 本文提出的基于主题的中文消息极性分类系统，综合了图模型、词嵌入技术以及句法依赖技术，旨在提高情感分析的准确性，尤其是在网络监控和社交媒体分析中的应用。通过实验验证，该系统在处理含有丰富情感色彩和复杂话题结构的中文文本时表现出了良好的性能。这说明在处理社交媒体数据时，综合考虑词汇的主题特性以及情感表达的句法结构，对于准确识别和分析网络文本中的情感倾向至关重要。随着自然语言处理技术的发展，此类方法在提升情感分析性能方面具有重要价值和广泛的应用前景。