基于多粒度用户偏好的文档级情感分析  

Multi-Granular User Preferences for Document-Level Sentiment Analysis

作　　者：陈洁[1,2,3] 王思雨[1,2,3] 赵姝 张燕平 余静莹[1,2,3] CHEN Jie;WANG Siyu;ZHAO Shu;ZHANG Yanping;YU Jingying(Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing,Ministry of Education,Hefei,Anhui 230601,China;School of Computer Science and Technology,Anhui University,Hefei,Anhui 230601,China;Information Materials and Intelligent Sensing Laboratory of Anhui Province,Hefei,Anhui 230601,China)

机构地区：[1]计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230601 [2]安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230601 [3]信息材料与智能感知安徽省实验室,安徽合肥230601

出　　处：《中文信息学报》2023年第7期122-130,共9页Journal of Chinese Information Processing

基　　金：国家社会科学基金(18ZDA032)。

摘　　要：不同的用户通常具有多粒度的用户偏好,即用不同的用词习惯来表达情感(单词级用户偏好);在不同的句子上表达出不同的情感强度(句子级用户偏好);用不同的评分特征对产品进行评价(文档级用户偏好)。现有情感模型在文本特征表示时并未考虑用户偏好的多粒度性,据此,该文提出了一种融合多粒度用户偏好的情感分析模型。首先,在单词粒度上,将用户信息融合到注意机制中来获取基于用户偏好的句子表示;然后,在句子粒度上,结合自注意机制获取基于用户偏好的文档表示;最后,在文档粒度上,将得到的文档表示与用户信息直接进行融合得到文档的特征表示,并利用该表示进行分类。在IMDB、Yelp13、Yelp14三个文档级数据集上的实验表明,该模型能更有效地提升分类性能。Different users tend to have multi-granular user preferences,i.e.different usage in word choice,sentence formation and text organization.To fully consider the user information,this paper proposes a sentiment analysis model considering multi-granular user preferences.Firstly,in terms of word granularity,user information is integrated into the attention mechanism to obtain sentence representation;Then,on the granularity of sentence,the document representation is obtained by using the self-attention mechanism.Finally,in terms of document granularity,the document representation is directly fused with the user information for classification.Experimental results on three document-level datasets,IMDB,Yelp13,and Yelp14,show that the model can effectively improve classification performance.

关 键 词：情感分类 文档级评论 用户偏好 多粒度注意网络 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]