[發(fā)明專利]一種知識(shí)感知的情感分析方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110572656.0
• 申請(qǐng)日: 2021-05-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113191160A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 柯尊旺;李哲;劉士坤;代立;韓華偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 新疆大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F40/30
• 分類號(hào): G06F40/30;G06F40/253;G06F40/242;G06F40/211;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安銘澤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61223
• 代理人: 張舉

本發(fā)明提供了一種知識(shí)感知的情感分析方法，屬于人工智能領(lǐng)域，包括：收集自然語(yǔ)言解釋e_i，并利用語(yǔ)義解析器將收集的自然語(yǔ)言解釋e_i生成一系列候選標(biāo)簽函數(shù)；將候選標(biāo)簽函數(shù)輸入到過(guò)濾器組中進(jìn)行過(guò)濾，剔除超過(guò)設(shè)定閾值的候選標(biāo)簽函數(shù)；將剩余的候選標(biāo)簽函數(shù)應(yīng)用于未標(biāo)注的樣本實(shí)例，并生成標(biāo)注矩陣，將標(biāo)注矩陣傳遞給標(biāo)注聚合器，所述標(biāo)注聚合器將標(biāo)注矩陣中存在潛在沖突和重疊的標(biāo)注集成到每個(gè)樣本中生成新的標(biāo)注；利用生成的新的標(biāo)注對(duì)情感分類器判別模型進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)所述情感分類器判別模型進(jìn)行情感分析。該方法在解決公開(kāi)情感分析數(shù)據(jù)集的標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺性和類別不平衡問(wèn)題方面具有潛在的效率和有效性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，具體涉及一種知識(shí)感知的情感分析方法。

背景技術(shù)

情感分析是輿情分析的關(guān)鍵，它可以為人們提供有價(jià)值的情感傾向。現(xiàn)有的情感分析方法依賴于從用戶生成的內(nèi)容中尋找情感元素。然而，為什么一個(gè)信息產(chǎn)生某種情感的原因在以前的作品中并沒(méi)有很好地探索或利用。

情感分析是自然語(yǔ)言處理中的一項(xiàng)重要任務(wù)，也是一些流行的下游任務(wù)的核心，如輿情分析。這項(xiàng)任務(wù)的重點(diǎn)是預(yù)測(cè)一個(gè)給定輸入句子的情感信息。然而，以前的工作通常需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)，這限制了它們?cè)跀?shù)據(jù)標(biāo)注昂貴的情況下的應(yīng)用。

提供監(jiān)督的傳統(tǒng)方法是通過(guò)人為生成的標(biāo)簽。例如，如果你說(shuō)一句話，“不管怎樣，食物不錯(cuò)，價(jià)格合適，他們的酒單不錯(cuò)”，標(biāo)注員應(yīng)該標(biāo)注為“積極”。然而，標(biāo)簽并沒(méi)有提供關(guān)于如何做出決定的信息。一種信息更豐富的方法是讓注釋器能夠用自然語(yǔ)言解釋他們的決定，這樣注釋就可以推廣到其他示例。

在上面的例子中，一種解釋可以是“積極的，因?yàn)樵~語(yǔ)‘食物’出現(xiàn)在‘非常好’之前，詞語(yǔ)‘價(jià)格出現(xiàn)在詞語(yǔ)‘合理之前，在兩個(gè)詞語(yǔ)中，這可以概括為“價(jià)格合理的美味食物”。自然語(yǔ)言解釋顯示了提供額外監(jiān)督的有效性，特別是在低資源環(huán)境下。此外，可以很容易地從人類注釋人員那里收集它們，而無(wú)需顯著增加注釋工作。

然而，由于人類語(yǔ)言的復(fù)雜性，利用自然語(yǔ)言解釋作為監(jiān)督是具有挑戰(zhàn)性的。首先，文本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)不是很好，因此必須將解釋解析為邏輯形式，以便機(jī)器能夠更好地利用它們。此外，語(yǔ)言變體是普遍存在的，這使得很難概括出一個(gè)自然語(yǔ)言解釋來(lái)匹配語(yǔ)義等價(jià)但單詞用法不同的句子。當(dāng)前面的例子解釋進(jìn)行精確匹配時(shí)，它可能無(wú)法給句子標(biāo)注“合理的價(jià)格”或“好面包”。

在用自然語(yǔ)言解釋訓(xùn)練分類器方面已經(jīng)做了一些嘗試。之前的作品依賴于識(shí)別相關(guān)的輸入部分，包括標(biāo)記特征，突出文本中的基本原理短語(yǔ)，或者標(biāo)記圖像中的相關(guān)區(qū)域。然而，某些類型的信息不能簡(jiǎn)單地歸因于注釋輸入的某一部分，例如缺少一個(gè)單詞或至少兩個(gè)單詞。因此，自然語(yǔ)言解釋的泛化能力尚未得到充分的探索。綜上所述，一個(gè)好的數(shù)據(jù)注釋方法應(yīng)該滿足一下兩點(diǎn)：1)能夠?qū)⒆⑨尫夯秸Z(yǔ)義相似的實(shí)例(超出詞干、詞性等)；2)對(duì)注釋中的不確定性進(jìn)行建模。

因此，本身提出一種知識(shí)感知的情感分析方法。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，本發(fā)明提出了一個(gè)用于情感分析的自然語(yǔ)言解釋框架，該框架為每個(gè)新的情感標(biāo)簽提供足夠的領(lǐng)域知識(shí)來(lái)生成額外的標(biāo)記數(shù)據(jù)。基于規(guī)則的語(yǔ)義解析器將這些解釋轉(zhuǎn)換為程序化標(biāo)記函數(shù)，為任意數(shù)量的未標(biāo)記情感信息生成噪聲標(biāo)簽，以訓(xùn)練情感分析分類器。

本發(fā)明提出SANLE框架，通過(guò)語(yǔ)義解析器對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行自然語(yǔ)言解釋作為外部知識(shí)，并將知識(shí)嵌入作為輸入，與詞嵌入共同訓(xùn)練情感分析模型。SANLE框架通過(guò)自然語(yǔ)言解釋將未標(biāo)記數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為帶有噪聲標(biāo)記的訓(xùn)練集。SANLE三個(gè)關(guān)鍵組件組成：語(yǔ)義解析器、標(biāo)簽過(guò)濾器和標(biāo)簽聚合器。語(yǔ)義解析器將自然語(yǔ)言解釋轉(zhuǎn)換成一系列表示標(biāo)記函數(shù)的邏輯形式。標(biāo)簽過(guò)濾器刪除一些可能超過(guò)所需閾值的不正確的標(biāo)簽函數(shù)。其余的標(biāo)記功能應(yīng)用于未標(biāo)記的實(shí)例，以生成標(biāo)記矩陣。這個(gè)標(biāo)記矩陣被傳遞給標(biāo)記聚合器，該聚合器將這些潛在沖突和重疊的標(biāo)記集成到每個(gè)示例的一個(gè)標(biāo)記中生成新的標(biāo)注。生成的新的標(biāo)注用于訓(xùn)練任何判別模型。