【摘 要】
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[目的/意义]将跨语言文本情感分析分为跨语言向量对齐、文档向量生成和分类器迁移三个模块,探究不同模块对跨语言文本情感分析效果的影响。[方法/过程]选择亚马逊在书籍、音
【机 构】
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中南财经政法大学信息与安全工程学院; 武汉大学信息管理学院;
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究一般项目“多语言情境下基于深度表示与对齐的观点摘要研究”(项目编号:19YJC870029);国家自然科学基金面上项目“大数据环境下基于领域知识获取与对齐的观点检索研究”(项目编号:71373286);中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“大数据视角下的中美贸易战观点挖掘研究”(项目编号:2722019JX007)的成果
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[目的/意义]将跨语言文本情感分析分为跨语言向量对齐、文档向量生成和分类器迁移三个模块,探究不同模块对跨语言文本情感分析效果的影响。[方法/过程]选择亚马逊在书籍、音乐和DVD类目下的商品评论作为实验数据,首先采用生成对抗网络对源语言和目标语言进行语义映射,然后使用平均法获取文档向量,最后通过支持向量机进行情感分类。[结果/结论]当使用F1值作为评价指标时,与基线方法相比,本文所提出的跨语言情感分析方法受领域和语言变化的影响较小,具有较强的鲁棒性,在整体上取得了较高的准确率。实验结果表明跨语言情感分析方法能够有效应对目标语言标注语料资源匮乏问题,从而改善情感分类准确率。[局限]只在三种语言上进行了跨语言情感分析实验,后续将在更多的语言情境下探究本文方法的效果。
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