知识与数据驱动的多粒度中文文本情感分析

摘要：

近年来,中文文本情感分析研究取得了长足进步,但鲜有研究从语言间的差异性、领域知识的有效性和下游任务需求等方面进行探讨.鉴于此,针对中文文本的特殊性以及情感分析的实际需求,将情感知识三元组通过TransE模型得到的知识向量与双向门控循环单元、注意力机制等模型得到的特征向量进行深度融合,并在字、词特征的基础上,引入部首特征和情感词性特征,提出知识与数据协同驱动下融入字、词、部首、词性等多粒度语义特征的中文文本情感分析方法.豆瓣电影评论集和NLPECC数据集上的实验结果表明,所提方法能够有效利用情感知识与多粒度特征提升中文情感识别性能,其F1值分别达到了89.23%和84.84%,较好地完成了中文文本情感分析任务.

关键词：中文文本、知识图谱、多粒度语义特征、情感分析

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省社会科学基金项目;山西省研究生创新项目

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：177-186