一種結(jié)合情感詞頻和主題拓展的情感分析方法

◆蘇開益 江 偉 余詩(shī)慧

(武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 湖北 430070)

一種結(jié)合情感詞頻和主題拓展的情感分析方法

◆蘇開益 江 偉 余詩(shī)慧

(武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 湖北 430070)

本文針對(duì)傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的情感分析方法的不足，提出情感詞頻和主題拓展相結(jié)合的方法（FETE方法）。該方法關(guān)注用戶評(píng)論的完整性，提高了情感詞極性分類的準(zhǔn)確率，相對(duì)于傳統(tǒng)的方法，效果有一定提升。

情感分析；FETE；極性分類

0 前言

傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的情感特征提取方法受到漢語(yǔ)“一詞多義”的干擾較大，無(wú)法結(jié)合用戶評(píng)論的上下文，并且在某些數(shù)據(jù)較為稀疏的樣本中，很難用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法提取其特征。本文提出一種融合情感詞頻和主題拓展的情感分析方法（FETE）。FETE方法首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分詞預(yù)處理，然后統(tǒng)計(jì)得到褒義、貶義詞頻，再將主題特征進(jìn)行拓展，并與情感詞頻結(jié)合，最后得到樣本的特征向量。該方法有效地改善了通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法提取特征而將評(píng)論整體性忽略模式。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

先進(jìn)行分詞，然后去停用詞是對(duì)自然語(yǔ)言文字序列的一般預(yù)處理方法，我們使用漢語(yǔ)分詞系統(tǒng) NLPIR對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞，具體處理步驟見圖1。

圖1 處理步驟流程圖

2 FETE算法介紹

在該算法中，首先對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、去停詞，然后通過(guò)事先定義好的褒義詞典和貶義詞典來(lái)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集中的情感詞詞頻，再將情感詞頻和主題維數(shù)拓展融合。

具體的算法步驟如下：

(1）對(duì)原數(shù)據(jù)集進(jìn)行分詞，去停詞。

（2）分詞結(jié)果事先準(zhǔn)備好的褒義詞典、貶義詞典進(jìn)行匹配，統(tǒng)計(jì)出數(shù)據(jù)集中褒義詞和貶義詞的詞頻，記錄為Cn和Pn。

（3）主題數(shù)K從5開始，以5為步長(zhǎng)，增加到50，對(duì)每一個(gè)K值，使用主題模型對(duì)樣本的主題特征進(jìn)行提取。

（4）將每個(gè)K值下的主題特征作為文檔集的特征向量，再通過(guò)LIBSVM進(jìn)行二分類。

（5）把K值按照準(zhǔn)確率進(jìn)行排序，取最高的兩維向量a和b，將b的最后一維連接在a的第一維，得到向量c。

（6）再將Cn和Pn作為兩個(gè)一維向量與c向量結(jié)合，得到融合了主題維數(shù)拓展和情感詞頻的特征向量。

（7）對(duì)融合后的特征向量進(jìn)行歸一化，再使用LIBSVM進(jìn)行二分類。

圖2 融合情感詞頻和主題拓展的情感分析方法（FETE）

本文使用LDA主題模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和分析。LDA的參數(shù)估計(jì)分為兩種，Gibbs采樣和EM最大熵，本文使用Gibbs采樣方法。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 數(shù)據(jù)集

本文使用某 VR公司的用戶對(duì)某款內(nèi)容的評(píng)論作為數(shù)據(jù)集（http://www.datatang.com/data/11857）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，一共有 2317條評(píng)論，包括1158條正面評(píng)論和1159條負(fù)面評(píng)論。

3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文采用精確度（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-mean）和準(zhǔn)確率（Accuracy）四個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)算法效果的指標(biāo)。具體計(jì)算公式見表1。

表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算公式和描述

3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

使用該算法在3.1中數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，如圖3所示，當(dāng)K等于15和30時(shí)，Accuracy取得極大值，實(shí)驗(yàn)結(jié)果最好，當(dāng)K持續(xù)增大時(shí)，Accuracy呈下降趨勢(shì)。

圖3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比圖

從表2中可以看出，實(shí)驗(yàn)中FETE-LDA方法比傳統(tǒng)的特征提取方法具有更高的MacroP、MacroR和F1值，取得了更好的實(shí)驗(yàn)效果；在融合情感詞頻和主題維數(shù)拓展的情感分析方法上LDA作為主題提取方法取得了很好的分類效果。

表2 各分析方法對(duì)比實(shí)驗(yàn)

4 總結(jié)

本文提出了一種結(jié)合了情感詞頻和主題拓展的情感分析方法，在傳統(tǒng)的分析方法的基礎(chǔ)上，更加注重評(píng)論的完整性，對(duì)上下文的把握更精準(zhǔn)。

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[3]李致.知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中的用戶興趣挖掘與推薦[D].北京交通大學(xué)，2013.

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