基于跨语言分布式表示的情感分类研究

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随着互联网的发展,世界各地人们之间的距离正在被逐渐拉近,但语言不通的问题却作为一个主要因素阻碍了不同地区人们之间的沟通交流,自然语言处理也由于同样的原因造成了不同语言上的发展不平衡问题。近年来,跨语言技术的提出,很大程度上缓解了这一问题,跨语言情感分类作为其中的一个子任务,利用源语言中丰富的语料资源来帮助一些语言资源稀缺的目标语言构建起情感分类系统。常见的跨语言情感分类方法往往在构建两种语言之间的情感联系时需要使用到一些跨语言的情感监督信息,例如双语情感词典等,可对于一些资源稀缺的语言来说,构建这些情感监督信息本身就是一个有挑战性的问题;还有一些方法能够使用无监督的方式直接建立两种语言间的联系,但是这些方法关注的词汇往往是一些出现频次高的词汇,例如代词、名词等,这些词汇不具有典型的情感极性,在情感分类任务中无法发挥其作用。为了弥补上述不足,本研究首先提出了一种无监督构建跨语言情感词汇分布式表示的方法,这种方法只需要用到两种语言的单语词向量和在源语言上的一个情感词集合。方法首先使用对抗生成网络对齐两种语言的向量空间,得到两种语言间的映射关系,接着使用自学习框架,进一步调整这一映射关系,增强这一跨语言词向量对情感信息的表达能力;由于本研究着眼的情感分类方法是句子级别的,针对这一步得到的跨语言情感词向量,本研究探索尝试了多种句子表示方法,包括简单的池化结构和常用于文本编码的时间循环结构,并提出了一种基于自注意力结构和池化方法的句子表示结构,这一方法的目的是平衡句子表示能力和计算时间损耗。除了上述基于跨语言情感词向量的结构外,本研究进一步对当前在许多任务上有显著表现的大规模语言模型预训练方法进行了结构和方法层面的对比。并针对多个跨语言预训练方法,进行了对跨语言情感分类任务的微调,通过对不同类别和不同语言下数据集的实验测试,进行了充分的理论和实验分析。
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