一种策略融合的跨语言文本情感倾向判别方法  

A Multi-strategy Approach to Cross-Lingual Sentiment Analysis

作　　者：张鹏[1] 王素格[1,2] 李德玉[1,2] 

机构地区：[1]山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006 [2]山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西太原030006

出　　处：《中文信息学报》2016年第2期32-40,共9页Journal of Chinese Information Processing

基　　金：国家863高技术研究发展计划基金(2015AA01407);国家自然科学基金(61175067;61272095;61573231;61432011;U1435212);山西省科技基础条件平台计划(2015091001-0102);山西省回国留学人员科研项目(2013-014)

摘　　要：随着互联网的迅速发展,网络资源呈现领域开放性和语言多样性的特点。而语言多样性将造成网络信息交流上的障碍,整合多语言数据资源让用户快速了解其他语言信息具有重要的应用价值和现实意义。该文结合跨语言情感倾向判别的特点,提出策略融合的跨语言文本情感倾向判别框架。通过跨语言一致文本和跨语言混合概念空间的文本两种策略,构建基于双语协同文本情感倾向判别框架和基于跨语言特征混合文本情感倾向判别框架。在两种判别框架的基础上,融合两种框架判别结果,给出文本整体情感倾向性。实验表明,该文提出的融合策略在跨语言文本情感倾向判别上是有效的。The rapid development of Internet has built up a large number of cyber sources.This multi-lingual information come from a global environment with diversification.Considering the characteristics of cross-language sentiment identification,this paper proposes multi-strategy approach to perform cross-language sentiment analysis.The linguistic consistent sample and hybrid concept space are used to construct a bilingual cooperative framework and a sentiment feature mixture framework,respectively.Then results of tow framework are combined to decide the final sentiment label for a single sample.Experiments show that our strategy works well on cross-language sentiment analysis tasks.

关 键 词：跨语言 倾向分类 多策略融合 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]