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《山东大学学报(理学版)》 ›› 2019, Vol. 54 ›› Issue (3): 46-55.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.1.2018.159

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基于用户情感倾向感知的微博情感分析方法

吴洁(),朱小飞*(),张宜浩,龙建武,黄贤英,杨武   

  1. 重庆理工大学计算机科学与工程学院, 重庆 400054
  • 收稿日期:2018-10-17 出版日期:2019-03-01 发布日期:2019-03-19
  • 通讯作者: 朱小飞 E-mail:wwjj@2017.cqut.edu.cn;zxf@cqut.edu.cn
  • 作者简介:吴洁(1995—),女,硕士研究生,研究方向为机器学习和自然语言处理.E-mail:wwjj@2017.cqut.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61702063);国家自然科学基金资助项目(61502064);国家自然科学基金资助项目(61502065);国家社会科学基金资助项目(17XXW005);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjBX0059);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2015jcyjBX0127);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0144);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0339);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0144);重庆市教委人文社科重点研究项目(17SKG136)

User sentiment tendency aware based Micro-blog sentiment analysis method

Jie WU(),Xiao-fei ZHU*(),Yi-hao ZHANG,Jian-wu LONG,Xian-ying HUANG,Wu YANG   

  1. School of Computer Science and Engineering, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China
  • Received:2018-10-17 Online:2019-03-01 Published:2019-03-19
  • Contact: Xiao-fei ZHU E-mail:wwjj@2017.cqut.edu.cn;zxf@cqut.edu.cn
  • Supported by:
    国家自然科学基金资助项目(61702063);国家自然科学基金资助项目(61502064);国家自然科学基金资助项目(61502065);国家社会科学基金资助项目(17XXW005);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjBX0059);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2015jcyjBX0127);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0144);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0339);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0144);重庆市教委人文社科重点研究项目(17SKG136)

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摘要：

微博言论往往带有强烈的情感色彩,对微博言论的情感分析是获取用户观点态度的重要方法。许多学者都是将研究的重点集中在句子词性、情感符号以及情感语料库等方面,然而用户自身的情感倾向性并没有受到足够的重视,因此,提出了一种新的微博情感分类方法,其通过建模用户自身的情感标志得分来帮助识别语句的情感特征,具体地讲,将带有情感信息的微博语句词向量序列输入到长短期记忆网络(LSTM),并将LSTM输出的特征表示与用户情感得分进行结合作为全连接层的输入,并通过Softmax层实现了对微博文本的情感极性分类。实验表明,提出的方法UA-LSTM在情感分类任务上的表现超过的所有基准方法,并且比最优的基准方法MF-CNN在F1值上提升了3.4%,达到0.91。

关键词: 情感分析, 长短期记忆网络, 用户情感倾向

Abstract:

Micro-blog's speech often has strong sentimental color, and the sentiment analysis of Micro-blog's speech is an important way to get users' opinions and attitudes. Many researchers conduct research via focusing on the parts of speech (POS), emotion symbol and emotion corpus. This paper proposes a novel method for Micro-blog sentiment analysis, which aims to identify the sentiment features of a text by modeling user sentiment tendency. Specifically, we construct a sentiment information embedded word embedding sequence, and input it into a long short term memory (LSTM) model to get a sentiment embedded output representation. Then we merge both the user sentiment tendency score and the output representation of LSTM, and use it as the input of a fully connected layer which is followed by a softmax layer to get the final sentiment classification result. The experiment shows that the performance of our proposed method UA-LSTM is better than all the baseline methods on the sentimental classification task, and it achieves the F1-score up to 0.91, with an improvement of 3.4% over the best baseline method MF-CNN.

Key words: sentiment analysis, long short term memory, user sentiment tendency

中图分类号: 

  • TP391

图1

模型UA-LSTM网络结构图"

表1

部分表情符情感倾向表"

图2

拼接用户情感特征图"

图3

不同用户特征权重召回率对比结果"

表2

模型参数设置表"

参数名 值
词向量维度 200
用户特征权重μ 0.8
权重正则限制 2
dropout 0.9

图4

训练迭代次数对模型的影响"

表3

不同模型在3个指标(准确率P、召回率R、F1)上的测试结果"

模型 指标 积极 消极 总体
P 0.77 0.68 0.71
CDLS R 0.42 0.91 0.70
F1 0.54 0.78 0.70
P 0.67 0.73 0.70
LR R 0.57 0.80 0.71
F1 0.61 0.76 0.70
P 0.76 0.80 0.78
SVM R 0.69 0.85 0.78
F1 0.72 0.82 0.78
P 0.85 0.81 0.83
W2V+CNN R 0.74 0.90 0.83
F1 0.79 0.85 0.83
P 0.91 0.80 0.85
Att-CTL R 0.72 0.94 0.84
F1 0.80 0.86 0.84
P 0.91 0.86 0.88
MF-CNN R 0.79 0.95 0.88
F1 0.84 0.90 0.88
P 0.92 0.91 0.91
UA-LSTM R 0.88 0.94 0.91
F1 0.90 0.92 0.91
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