王冰　畢新偉

摘 要：情感分析屬于一項具有強大實用價值的分類技術(shù)，可以識別出文本中隱藏的觀點。為方便用戶獲取所需文學(xué)作品，本文提出基于SVM的文本情感傾向性智能分析方法。利用向量空間模型計算用戶模型與文本匹配度模型的向量相似程度，增強文本信息的結(jié)構(gòu)化特征，完成文本信息預(yù)處理;建立否定詞、條件詞等情感資源，確定特征提取規(guī)則，通過計算互信息值，以閾值高低為依據(jù)做特征提取，降低特征維數(shù);將文本特征作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，獲取分類線方程與分類間隔，求出最佳分類平面，明確情感傾向所屬類別，再采用Logistic回歸模型分析出情感傾向程度。仿真實驗證明，該方法的查準率與查全率較高，表現(xiàn)出較好的情感智能分類性能。

關(guān)鍵詞：支持向量機;文學(xué)文本;情感傾向;智能分析;特征提取

中圖分類號：TP391? 文獻標識碼：A? 文章編號：1673-260X（2021）10-0016-04

1 引言

文學(xué)文本表示組成文學(xué)語言藝術(shù)品的語言系統(tǒng)，是表達人生體驗的特殊語言結(jié)構(gòu)，可分為詩歌、小說、散文等形式。隨著科學(xué)技術(shù)的日新月異，如何從海量文學(xué)作品中選出優(yōu)秀的文本對讀者而言非常重要。文本情感傾向分析是計算機、智能信息與自然語言處理領(lǐng)域中較為活躍的分支。通過對文本主觀內(nèi)容進行過濾分析，識別并判斷該內(nèi)容表達的真正含義。在如今信息“沸騰”的時代背景下，每天會產(chǎn)生大量的新的文本數(shù)據(jù)，所以需要對這些內(nèi)容進行高效分析，識別出情感傾向，方便用戶獲取想要的文學(xué)作品。

為滿足上述需求，相關(guān)學(xué)者提出如下情感傾向分析方法。陳瀟^[1]等人以半監(jiān)督問答為基礎(chǔ)，對文本數(shù)據(jù)進行褒義、貶義的分類。對已經(jīng)標注過的文本與未經(jīng)標注的文本進行分析，建立異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，再通過該異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)獲取相關(guān)詞的向量，并將獲取的詞的向量在可分層匹配的情感分類模型中應(yīng)用。王立志^[2]利用改進粒子群優(yōu)化的方法實現(xiàn)文本情感分析。利用word2vec詞向量加權(quán)的方式量化信息，再將該信息作為可識別輸入;引入交叉算子將粒子群的算法進行改進，并且交叉算子還可對損失、懲罰與核等函數(shù)進行優(yōu)化，實現(xiàn)文本情感分類。

但是上述兩種方法沒有準確的提取文本特征，包括一些重要的情感詞與依賴關(guān)系等，影響情感傾向分析的準確性，給讀者帶來不便。為解決這一問題，本文的文本情感分析采用支持向量機（Support Vector Machine，SVM）進行。SVM是個較為智能的學(xué)習(xí)模型，具有監(jiān)督功能，如實際存在非線性情況，可采用映射函數(shù)利用現(xiàn)有文本建立線性函數(shù)分類。此種空間轉(zhuǎn)換可使該模型的分類能力大幅提高，有效解決了關(guān)于維數(shù)的災(zāi)難問題，本文模型還采用更有效的文本特征提取方法，進一步提高文本分析精度。

2 基于SVM的文本情感傾向性智能分析

2.1 文本數(shù)據(jù)預(yù)處理

文本通常表現(xiàn)為字符串，表達豐富的信息，但是不能直接用于情感分析。數(shù)據(jù)預(yù)處理是文本情感傾向分析的必經(jīng)階段，主要目的是將計算機不能識別的、海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行處理，使其滿足計算機處理要求。

本文對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理可采用向量空間模型（Vector Space Model，VSM）的方式^[3]。向量空間大都是利用自然語言查詢，基于此，可將查詢結(jié)果作為一個小信息處理，則在向量空間內(nèi)的某一信息項可被表示為：

公式中，n代表全部索引項，w_jn則表示信息項 內(nèi)索引項的權(quán)重。

設(shè)定D_j為文本項，k_i為索引項，k_i在D_j中的出現(xiàn)頻率為tf_i，j，逆文檔率為idf_i，文本項數(shù)量越多，逆文檔率越小，詞語w的區(qū)分能力就越好，其中對于索引項權(quán)重的計算利用TD-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）方法進行，其計算公式如下：

假設(shè)全部索引項k_i是相互獨立的，通過對上述相似度度量值的計算即可完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，使所有文本信息具有結(jié)構(gòu)化特性，為特征文本特征提取奠定基礎(chǔ)。

2.2 基于互信息值特征提取

根據(jù)文本數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果可知，處理后的文本的特征向量較多，如果不對其中的關(guān)鍵詞語進行選擇，則會產(chǎn)生維數(shù)災(zāi)難[5]，提高計算復(fù)雜性。所以需利用特征提取的方式去除關(guān)聯(lián)性不強的特征，降低特征維數(shù)。

2.2.1 情感資源建立

本文對文學(xué)文本中的部分否定詞、條件詞語轉(zhuǎn)折詞等進行分析，建立情感資源。

收集程度副詞，計算不同強度值，程度副值與強度如表4所示。

2.2.2 特征提取規(guī)則

本文共制定如下五條特征提取規(guī)則：

（1）文本中的關(guān)鍵詞特征，確定名詞、動詞、形容詞與副詞數(shù)量。

（2）否定詞特性，將總次數(shù)對2取余，如果值為1，此時情感詞的極性相反;如果值等于0，情感詞極性不發(fā)生變化。

（3）程度副詞特性，如果情感詞前面有程度副詞，則文本情感強度隨之變化。

（4）條件句式特性，若情感詞前面出現(xiàn)條件詞，則條件句式特性值等于1，反之為0。經(jīng)過對隨機語料的分析，條件詞對情感表達強度有弱化作用。

（5）轉(zhuǎn)折句式^[6]特性，當情感詞前面只有一種轉(zhuǎn)折詞時，則判定情感詞極性為反;如果為兩種，則表示不發(fā)生變化。

2.2.3 文學(xué)文本特征提取

特征提取利用數(shù)學(xué)形式表示即為從初始特征集合T={t_1，t_2，…，t_n}內(nèi)選擇一個真子集合T′={t_1，t_2，…，t_n′}，其中n′≤n，則提取后的特征數(shù)量小于初始特征數(shù)量。本文通過計算互信息值（Mutual Information，MI）的方法來進行文本特征提取。

互信息值實質(zhì)描述的是兩個事件集合之間存在的關(guān)聯(lián)性，針對特征提取而言，互信息表現(xiàn)出詞條t′與類別c_i存在的相關(guān)性，表達式如下：

公式中，i表示類別數(shù)，p（t）代表t在訓(xùn)練集合中出現(xiàn)的次數(shù)，p（t′|c_i）表示t′和c_i一同出現(xiàn)的概率。針對計算得的全部MI值，進行由高到低排序，將閾值較高的詞條當作特征詞。本文特征提取流程如圖1所示。

2.3 潛在語義分析

經(jīng)過上述特征提取后，能夠獲取文本較為顯著的特征，但是沒有考慮“一詞多義”的問題，因此，還需進一步對潛在語義進行研究。

首先確定如下概率變量：P′（D_j）表示文本集合中選取文本D_j的概率，P′（w_j|z_k）代表在潛在變量z_k約束下，某詞語w_j的條件概率，P′（z_k|D_j）為潛在變量^[7]中文本D_j的概率分布情況。

根據(jù)以上定義，經(jīng)過下述步驟可構(gòu)成一個生成模型：

步驟一：結(jié)合P′（D_j）隨機選取一個文本D_j。

步驟二：在文本D_j基礎(chǔ)上，通過P′（z_k|D^j）選取文本表達的潛在變量zk。

步驟三：獲得一個不具有潛在變量的觀察變量對（d_i，w_j），將生成過程變?yōu)槁?lián)合概率分布形式：

構(gòu)建完生成模型后，通過最大相似性表達式來確定參數(shù)，實現(xiàn)潛在語義挖掘。表達式如下：

2.4 情感傾向智能分析

將上述獲取的文本表明特征與潛在特征當作訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用SVM構(gòu)建分類器模型，即一個決策函數(shù)[8]。該模型可以接受沒有類別標簽的新樣本輸入。

基于SVM的情感傾向分析的實質(zhì)就是在n′維特征空間中確定最大間超平面，該平面能夠?qū)⒉煌N類數(shù)據(jù)最大程度進行區(qū)分?；舅悸穲D如圖2所示。

在圖2中，H為分類線，H_a與H_c為穿過各自分類線最近的數(shù)據(jù)點且和分類線相互平行的直線。

最優(yōu)分類線不但能正確劃分兩種不同類型的數(shù)據(jù)，還能最大程度劃分類間隔。獲取分類線的方程式如下：

公式中，w′表示斜率^[9]，屬于一個常數(shù)，x′是橫向坐標值，b為一個常數(shù)。

在對文本進行情感分析時，對公式（12）做歸一化處理，確保數(shù)據(jù)點集合（x′i，y′i）在滿足公式（12）的同時也符合下述公式要求：

Logistic回歸屬于一種數(shù)據(jù)挖掘[10]方式，其回歸函數(shù)不僅持續(xù)遞增，還和線性回歸方程存在遞減一致性，所以可通過該回歸函數(shù)表示文本情感強度。具體過程是：利用回歸函數(shù)使變量的無窮區(qū)間映射在[0，1]中，通過設(shè)置合理閾值來調(diào)節(jié)分類區(qū)間，構(gòu)成持續(xù)特征表示。

在反映文本情感傾向性強度過程中，在SVM分類基礎(chǔ)上，使用Logistic函數(shù)的持續(xù)性表示情感趨勢強度的走勢。假定g（x″）=a′x″+b′代表初始線性方程，g（x″）是文本分類函數(shù)，且滿足SVM分類面條件，則與其相對的Logistic回歸強度函數(shù)表示為：

3 仿真實驗分析

為評價不同方法對于文本情感分析的準確性，實驗語料庫利用Python開發(fā)的網(wǎng)頁從當當網(wǎng)中獲得文學(xué)文本信息。實驗環(huán)境中存在五個節(jié)點，分別為2個Master與3個Slave，操作系統(tǒng)是Ubuntu14.04。為準確評價出文獻[1]、文獻[2]與本文方法的分析性能，利用查準率、查全率和F值三個指標進行評價。

在已知不同文學(xué)分類文本特征情況下，文獻^[1]、文獻^[2]與本文方法的情感傾向分析結(jié)果如表5、6和7所示。

由實驗結(jié)果可知，隨著特征種類的增多分類結(jié)果表現(xiàn)出良好特性，指標值都有明顯提高。其中本文方法在無論在哪種特征組合下，都能表現(xiàn)出良好的情感傾向分析性能。這是因為支持向量機具有較強的學(xué)習(xí)能力，通過最優(yōu)分類平面準確劃分文本情感傾向，使情感分析更加智能化。

4 結(jié)論

本文利用SVM方法在多維特征空間中找出最大間隔超平面，通過該平面實現(xiàn)文學(xué)文本情感傾向分類，在Logistic基礎(chǔ)上確定每種情感強度，完成情感傾向智能分析。實驗證明所提方法的查準率、查全率與綜合評價值均較高，表現(xiàn)出良好的分析性能。但是也存在一些不足，有待進一步改進。結(jié)合已有成果，后續(xù)工作主要研究可以自動完善情感詞典，對于網(wǎng)絡(luò)不斷出現(xiàn)的情感詞，能夠及時更新，但是由于本文只考慮了簡單詞語對情感的影響，在今后研究中還需增加一些復(fù)雜句式。

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