陳自巖 黃 宇 王 洋 傅興玉 付 琨

1(中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)2(中國(guó)科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100190)

一種利用語(yǔ)義相似特征提升細(xì)粒度情感分析方法

陳自巖1,2黃 宇2王 洋2傅興玉2付 琨2

1(中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)2(中國(guó)科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100190)

情感分析主要研究人們正面或負(fù)面情感的表達(dá)。隨著網(wǎng)頁(yè)文本的爆炸式增長(zhǎng)，情感分析在學(xué)術(shù)研究和實(shí)際應(yīng)用中都成了熱門話題。細(xì)粒度的情感分析方法通常采用兩步策略，從而極易產(chǎn)生自底向上的層疊錯(cuò)誤問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究者們提出了一種基于馬爾科夫邏輯的細(xì)粒度的情感分析聯(lián)合框架。其中最常用的傳統(tǒng)全局特征是自底向上和自頂向下特征。為了更好地提升細(xì)粒度情感分析的聯(lián)合學(xué)習(xí)能力，一種新的語(yǔ)義相似特征被提了出來(lái)，中文情感分析數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明，此特征能對(duì)情感分析聯(lián)合框架帶來(lái)極大的改進(jìn)。

細(xì)粒度的情感分析 馬爾科夫邏輯 語(yǔ)義相似特征

0 引 言

情感分析也叫觀點(diǎn)挖掘，主要用來(lái)分析人們?cè)趥鬟_(dá)信息時(shí)所含的情緒觀點(diǎn)，以及對(duì)人們的態(tài)度、感情色彩進(jìn)行判別或者評(píng)估[1]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步，情感分析自2000年以來(lái)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的趨勢(shì)，支持向量機(jī)(SVM)、條件隨機(jī)場(chǎng)(CRF)和基于詞典等方法的提出，使得情感分析在輿情監(jiān)控、異常事件監(jiān)測(cè)、金融預(yù)測(cè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

通常，情感分析按粒度可以分為文檔級(jí)、句子級(jí)、子句級(jí)和短語(yǔ)級(jí)。文檔級(jí)的情感分析旨在對(duì)整個(gè)文檔分成正面、負(fù)面及中立，其主要應(yīng)用在微博等短文本中[2-3]，但在長(zhǎng)文本中則顯得比較粗糙，因此細(xì)粒度的情感分析應(yīng)運(yùn)而生。例如，文獻(xiàn)[4]針對(duì)句子級(jí)的情感分析提出了一系列的方法來(lái)挖掘產(chǎn)品評(píng)論；文獻(xiàn)[5]采用兩步策略分析短語(yǔ)的情感傾向。由于一個(gè)句子中可能表達(dá)不止一種情感傾向，因此本文選擇子句級(jí)的情感分析粒度。子句級(jí)的情感分析最重要的預(yù)處理工作是子句分隔，文獻(xiàn)[6]選擇語(yǔ)篇分隔理論作為基本的分類單元；文獻(xiàn)[7]則粗略地用漢語(yǔ)逗號(hào)進(jìn)行子句分隔。

傳統(tǒng)的細(xì)粒度情感分析方法經(jīng)常采用鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)的兩步策略，即主觀分類和極性分類。前者旨在識(shí)別出具有主觀性的句子或者短語(yǔ)，后者則對(duì)識(shí)別出的主觀性句子或短語(yǔ)進(jìn)行正面或負(fù)面的分類。這種鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)極易產(chǎn)生層疊錯(cuò)誤問(wèn)題，如果一個(gè)沒(méi)有情感傾向的句子或者短語(yǔ)在主觀分類中被誤判成主觀的，其不可避免地影響極性分類的性能。因此文獻(xiàn)[7]提出了一種基于馬爾科夫邏輯[8]的細(xì)粒度情感分析聯(lián)合框架，使用自底向上和自頂向下的全局特征將主觀分類和極性分類進(jìn)行聯(lián)合學(xué)習(xí)，從而減少了鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)帶來(lái)的層疊錯(cuò)誤。此文獻(xiàn)中還引入了一種二元結(jié)構(gòu)特征，認(rèn)為同一句子中相鄰的子句很有可能具有相似的情感極性，但這種假設(shè)在相互轉(zhuǎn)折的子句中就不再成立，如“這本書(shū)很貴，但內(nèi)容確實(shí)很精彩”中，兩個(gè)子句具有相反的極性。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出了一種新的語(yǔ)義相似特征，認(rèn)為兩個(gè)子句在語(yǔ)義上的相似度越高，越具有相同的極性。為了度量?jī)蓚€(gè)子句的語(yǔ)義相似度，本文提出了一種基于全局向量GloVe(Global Vectors)[9]模型的相似度計(jì)算方法。首先利用全局向量模型在大規(guī)模未標(biāo)注數(shù)據(jù)上訓(xùn)練詞向量，然后采用加權(quán)和的方法計(jì)算子句向量，最后計(jì)算子句向量之間的余弦相似度作為子句間的語(yǔ)義相似度。馬爾科夫邏輯是一種統(tǒng)計(jì)關(guān)系表征語(yǔ)言，其將一階邏輯融入到無(wú)向圖模型中，從而能使豐富的特征或領(lǐng)域知識(shí)融合在一起聯(lián)合學(xué)習(xí)推導(dǎo)。語(yǔ)義相似特征是一種全局特征，可以用馬爾科夫邏輯的全局表達(dá)式進(jìn)行表示，從而提升子句間情感分類的聯(lián)合學(xué)習(xí)能力。最后本文在譚松波的中文情感分析語(yǔ)料集(ChnSentiCorp)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，為了滿足本文的子句級(jí)的情感分析，我們引入了一種人工標(biāo)注計(jì)劃對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，從而獲得子句級(jí)上的標(biāo)注。

1 馬爾科夫邏輯聯(lián)合模型

本節(jié)將簡(jiǎn)要介紹基于馬爾科夫邏輯的子句級(jí)情感分析的聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，其基本思想是將主觀分類和極性分類進(jìn)行隔離，并分別用不同的局部特征集進(jìn)行獨(dú)立學(xué)習(xí)。然后利用全局特征再將主觀分類和極性分類整合到一個(gè)完整的網(wǎng)絡(luò)中統(tǒng)一學(xué)習(xí)，其基本原理可以用圖1表示。

圖1 子句級(jí)情感分析的聯(lián)合框架

1.1 馬爾科夫邏輯網(wǎng)

馬爾科夫邏輯網(wǎng)是一種強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)關(guān)系表征語(yǔ)言，其能將一階邏輯和馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)進(jìn)行結(jié)合。在一階邏輯中，一個(gè)表達(dá)式只代表一個(gè)布爾值，即成立與不成立。而馬爾科夫邏輯放松了這一限制，其對(duì)每個(gè)一階邏輯表達(dá)式賦一個(gè)權(quán)重，在訓(xùn)練階段，越多的數(shù)據(jù)滿足某一表達(dá)式，則其對(duì)應(yīng)的權(quán)重越大，對(duì)于不滿足的則通過(guò)懲罰減小權(quán)重。一個(gè)馬爾科夫邏輯網(wǎng)由一系列的(Fi,wi)對(duì)組成，其中Fi是一階邏輯表達(dá)式，而wi是此一階邏輯表達(dá)式對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，其聯(lián)合概率可以表示為：

(1)

其中，F(xiàn)是一階邏輯表達(dá)式的數(shù)目，ni(x)是滿足表達(dá)式Fi成立的數(shù)目。

每個(gè)表達(dá)式由一系列的一階變量，謂詞和邏輯連接符組成，如：

wicontainadj(s)?subjective(s)

此表達(dá)式隱含的意義是如果一個(gè)子句中存在形容詞，那么這個(gè)子句很有可能帶有主觀性，權(quán)重wi代表了表達(dá)式成立的可信度。表達(dá)式中s是一個(gè)變量，代表每個(gè)子句，containadj是已知謂詞，而subjective是隱含謂詞，需要從已知謂詞中推導(dǎo)出來(lái)。

1.2 局部表達(dá)式

局部表達(dá)式用來(lái)由已知謂詞推導(dǎo)隱含謂詞，本節(jié)通過(guò)定義一系列的局部特征來(lái)設(shè)計(jì)局部表達(dá)式，從而實(shí)現(xiàn)主觀分類和極性分類的分別訓(xùn)練。表1列出了所用到的謂詞，其中已知謂詞描述了所抽取的特征。極性分?jǐn)?shù)的計(jì)算方法可以參考文獻(xiàn)[10]。

表1 所用到的謂詞

表2和表3分別列出了主觀分類和極性分類中的局部表達(dá)式，其中加號(hào)“+”表示對(duì)于變量的不同取值賦以不同的權(quán)重值。從兩個(gè)表中看出分成兩個(gè)獨(dú)立步驟的好處是能根據(jù)具體的分類任務(wù)設(shè)計(jì)有效的局部特征。

表2 主觀分類中的局部表達(dá)式

表3 極性分類中的局部表達(dá)式

1.3 全局表達(dá)式

上節(jié)采用局部表達(dá)式分別學(xué)習(xí)了主觀分類和極性分類，而這兩個(gè)步驟之間存在著相輔相成的聯(lián)系，馬爾科夫邏輯通過(guò)定義全局表達(dá)式，可以使兩個(gè)獨(dú)立的局部分類器融入到統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)框架中，其中最常用的兩個(gè)全局特征是自底向上(式(2))和自頂向下(式(3))。

sentiment(s,sen+)?polarity(s,″non″)sentiment(s,sen+)?!polarity(s,″non″)

(2)

polarity(s,po+)?sentiment(s,sen+)

(3)

在自底向上的推導(dǎo)過(guò)程中，我們給主觀分類的變量賦予分離的權(quán)重，從而使主觀與客觀的子句都能進(jìn)入到極性分類階段。而自頂向下的推導(dǎo)為主觀分類提供了反饋信息，減少了因主觀分類傳播下來(lái)的層疊錯(cuò)誤問(wèn)題。

除了以上兩個(gè)全局特征，文獻(xiàn)[7]還引入了一種二元結(jié)構(gòu)特征，其認(rèn)為相鄰的子句之間具有相同的情感極性，相應(yīng)的表達(dá)式為：

bigram(s1,s2)∧polarity(s1,″pos″)?polarity(s2,″pos″)bigram(s1,s2)∧polarity(s1,″neg″)?polarity(s2,″neg″)

(4)

其中已知謂詞bigram(s1,s2)表示兩個(gè)子句之間的相鄰性。這種二元結(jié)構(gòu)特征只是單純地依賴結(jié)構(gòu)上的相鄰性，并沒(méi)有充分考慮子句間的語(yǔ)義描述，因此在遇到語(yǔ)義表達(dá)相反的子句時(shí)就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。

2 語(yǔ)義相似特征

馬爾科夫邏輯依靠全局表達(dá)式將各個(gè)子任務(wù)整合到一個(gè)完整的框架中，好的全局特征可以提升模型的聯(lián)合學(xué)習(xí)能力，本節(jié)將詳細(xì)介紹一種有效的全局特征，其能充分利用子句間的語(yǔ)義相似信息，提升各個(gè)子句間的相互推導(dǎo)能力。本節(jié)首先介紹怎樣利用全局向量模型獲得詞在語(yǔ)義空間上的線性表征(即詞向量)，然后根據(jù)詞向量來(lái)獲得子句向量，繼而計(jì)算子句之間的余弦相似度，并將其作為子句間的語(yǔ)義相似信息。

2.1 全局向量模型

在大規(guī)模未標(biāo)注數(shù)據(jù)中，詞與詞之間的共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)是非監(jiān)督學(xué)習(xí)詞向量的最直接也是最重要的特征。全局向量模型是一種能直接捕獲這種特征來(lái)訓(xùn)練詞向量的有效方法，其基本原理是首先通過(guò)詞的共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)形成一個(gè)共現(xiàn)矩陣Xij，其中每個(gè)元素代表詞i和j之間的共現(xiàn)程度，然后設(shè)計(jì)一系列的函數(shù)去近似共現(xiàn)概率，由于詞向量空間具有內(nèi)在的線性結(jié)構(gòu)，因此這些函數(shù)可以用下式表示：

(5)

其中，w∈d表示詞向量，Pik表示詞與詞之間的共現(xiàn)概率。為了訓(xùn)練詞向量，文獻(xiàn)[9]中提出了一種最小方差回歸模型作為代價(jià)函數(shù)，并用AdaGrad獲取最優(yōu)化結(jié)果。

2.2 語(yǔ)義相似度計(jì)算

通過(guò)詞向量的加權(quán)和，我們可以得到子句向量，由于情感詞在子句中的重要性，我們給其賦予較大的權(quán)重，用公式表示如下：

(6)

其中，M表示子句中情感詞的個(gè)數(shù)，N表示子句中其它詞的個(gè)數(shù)。由此可以得到子句間的語(yǔ)義相似度為：

(7)

假設(shè)子句間的相似度越高，其表達(dá)的感情色彩越相近。因此在聯(lián)合學(xué)習(xí)之前，我們?cè)谡麄€(gè)數(shù)據(jù)集中找到與每個(gè)子句語(yǔ)義相似度最高的子句，并將它們放在如下的全局表達(dá)式中：

similarity(s1,s2)∧polarity(s1,″pos″)?polarity(s2,″pos″)similarity(s1,s2)∧polarity(s1,″neg″)?polarity(s2,″neg″)

(8)

其中已知謂詞similarity(s1,s2)表示兩個(gè)子句之間在語(yǔ)義上的相似性。與公式中的二元結(jié)構(gòu)特征相比，語(yǔ)義相似特征更是一種真正意義上的全局特征，其不再單純依賴結(jié)構(gòu)上的相鄰性，而是在整個(gè)數(shù)據(jù)集中尋找語(yǔ)義上的相似信息，從而更好地提升聯(lián)合學(xué)習(xí)的能力。

3 實(shí) 驗(yàn)

3.1 數(shù)據(jù)集

選擇譚松波的中文情感分析數(shù)據(jù)集(ChnSentiCorp)[11]，并在子句級(jí)上進(jìn)行再次標(biāo)注。中文情感分析數(shù)據(jù)集主要來(lái)自攜程的賓館評(píng)論、當(dāng)當(dāng)?shù)臅?shū)籍評(píng)論和京東的筆記本電腦評(píng)論，共有一萬(wàn)多篇，每一篇都有文檔級(jí)的正負(fù)極性標(biāo)注。為了滿足子句級(jí)情感分析的需求，選取了覆蓋三個(gè)類別、長(zhǎng)短不齊的300篇文檔，同時(shí)邀請(qǐng)了三個(gè)與本研究無(wú)關(guān)的標(biāo)注者對(duì)這些文檔進(jìn)行子句判別，同時(shí)對(duì)每個(gè)子句賦予正面、負(fù)面、中立等類別的標(biāo)注。最終形成了4642個(gè)子句，其中34%為正面、47%為負(fù)面及19%為中立。為了評(píng)估三個(gè)標(biāo)注者的標(biāo)注可信度，我們引入了Fleiss’skappa[12]，其能有效地衡量多個(gè)標(biāo)注者標(biāo)注數(shù)據(jù)的一致性。對(duì)于我們的數(shù)據(jù)，獲得了0.78的Fleiss’skappa值，這個(gè)數(shù)值基本接近0.8的完美標(biāo)注。

3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

本實(shí)驗(yàn)的流程如圖2所示，其中采用現(xiàn)有的系統(tǒng)“ICTCLAS”[13]進(jìn)行分詞與詞性標(biāo)注，并采用基于詞典的方法檢測(cè)否定詞、程度副詞及觀點(diǎn)詞。詞向量的訓(xùn)練是在一萬(wàn)多篇原始數(shù)據(jù)集上進(jìn)行，詞向量的維度設(shè)置為50，迭代訓(xùn)練次數(shù)為100次。最后引入開(kāi)源工具“MarkovtheBeast”實(shí)現(xiàn)馬爾科夫邏輯的聯(lián)合學(xué)習(xí)與推導(dǎo)。為了驗(yàn)證語(yǔ)義相似特征的有效性，我們?cè)O(shè)計(jì)了兩個(gè)模型：Base_MLN和Similarity_MLN。其中前者采用二元結(jié)構(gòu)特征，而后者采用語(yǔ)義相似特征。

圖2 實(shí)驗(yàn)流程

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由于子句級(jí)的情感分析的標(biāo)注費(fèi)時(shí)費(fèi)力，因此數(shù)據(jù)量比較小，為了避免小樣本產(chǎn)生的過(guò)擬合現(xiàn)象，我們采用十折交叉驗(yàn)證。這個(gè)數(shù)據(jù)集被分成十等分，每一次測(cè)試，我們選擇其中9份作為訓(xùn)練集，另外一份作為測(cè)試集。我們采用正確率(A)、準(zhǔn)確率(P)、召回率(R)和F1值來(lái)評(píng)估方法的有效性。表4和表5分別列出了主觀分類和極性分類的結(jié)果。

表4 主觀分類結(jié)果

表5 極性分類結(jié)果

從以上兩個(gè)表中可以看出Similarity_MLN在主觀分類中提高了約2.23%的正確率，而在極性分類中則提高了約4.86%的正確率，這充分表明了語(yǔ)義相似特征的有效性。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文重點(diǎn)研究子句級(jí)的情感分析，傳統(tǒng)的方法往往采用兩步策略，這往往產(chǎn)生層疊錯(cuò)誤問(wèn)題?；隈R爾科夫邏輯的聯(lián)合模型使各個(gè)子任務(wù)融入到統(tǒng)一的框架下，從而有效地減少了層疊錯(cuò)誤。本文在此基礎(chǔ)上提出了一種新的全局特征，即語(yǔ)義相似特征，充分考慮了語(yǔ)義相似的兩個(gè)子句很有可能具有相同的情感傾向，有效地提升了聯(lián)合學(xué)習(xí)的能力。在中文情感分析數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明語(yǔ)義相似特征優(yōu)于前人的二元結(jié)構(gòu)特征。將來(lái)的研究會(huì)集中在兩個(gè)方面：子句分隔和更細(xì)粒度的分類(喜、怒、哀、樂(lè)等)[14]。

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A FINE-GRAINED SENTIMENT ANALYSIS METHOD USING SEMANTICSIMILARITY FEATURE

Chen Ziyan1,2Huang Yu2Wang Yang2Fu Xingyu2Fu Kun2

1(UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China)2(KeyLaboratoryofTechnologyinGeospatialInformationProcessingandApplicationSystem,InstituteofElectronics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China)

Sentiment analysis mainly focuses on the study of people’s emotional expressions including positive and negative sentiment. With the explosive growth of web texts, sentiment analysis has become a hot topic in both academic researches and practical applications.The method of fine-grained sentiment analysis traditionally adopts a 2-step strategy, which is extremely easy to result in stack-up bottom-up errors. A joint fine-grained sentiment analysis framework based on Markov logic is proposed to solve this problem. “Bottom-up” and “Top-down” are the two most commonly used traditional overall features. In order to improve the joint learning ability of fine-grained sentiment analysis, a new semantic similarity feature has been proposed. Experiments on the data set of Chinese sentiment analysis prove that the semantic similarity feature can bring a significant improvement to the joint fine-grained sentiment analysis framework.

Fine-grained sentiment analysis Markov logic Semantic similarity feature

2016-02-17。國(guó)家自然科學(xué)

61331017)。陳自巖，博士生，主研領(lǐng)域：文本信息抽取。黃宇，副研究員。王洋，助理研究員。傅興玉，助理研究員。付琨，研究員。

TP3

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.03.005