【摘 要】
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随着互联网,尤其是移动互联网的快速发展,人们在互联网上留下了的大量包含情感信息的评论。对海量用户评论进行文本情感分析,可以挖掘出人们对产品、服务的真实情绪、态度和意见。这些信息有利于消费者做出选择以及商家、服务平台对产品服务进行优化,尤其是用户评论中被消极评价的意见目标,简称消极情绪意见目标。抽取用户评论中消极情绪意见目标,可以帮助商家更有针对性的改进自身产品或服务中的问题,帮助消费者了解产品或服
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随着互联网,尤其是移动互联网的快速发展,人们在互联网上留下了的大量包含情感信息的评论。对海量用户评论进行文本情感分析,可以挖掘出人们对产品、服务的真实情绪、态度和意见。这些信息有利于消费者做出选择以及商家、服务平台对产品服务进行优化,尤其是用户评论中被消极评价的意见目标,简称消极情绪意见目标。抽取用户评论中消极情绪意见目标,可以帮助商家更有针对性的改进自身产品或服务中的问题,帮助消费者了解产品或服务中存在的缺陷,更好的做出选择,还可以帮助服务平台对商家进行有效的监督。本文针对面向用户评论的消极情绪意见目标抽取,这项新的细粒度情感分析任务,提出了两个模型。（1）本文首先提出了基于字词混合嵌入与注意力机制的消极情绪意见目标抽取模型。该模型使用基于字词混合嵌入的单词表示方法,增强对较差文本质量用户评论数据的泛化能力。在此基础上,通过增加基于注意力机制的情感特征捕获方法,辅助对意见目标情感极性的判定。在三个数据集上的消融实验及与11个基线模型的对比实验中,本文提出的模型取得最佳效果,验证了字词混合嵌入和注意力机制的有效性。（2）基于多特征融合的消极情绪意见目标抽取模型。意见目标情感特征之间的相互干扰,影响了意见目标情感极性判定的准确性。本文进一步提出基于融合依存句法关系特征和多粒度局部特征的模型,该模型在缓解意见目标情感特征之间的相互干扰的同时,增强模型正确捕获意见目标情感特征的能力。在三个数据集上进行的对比实验和消融实验,验证了依存句法关系特征和多粒度局部特征的有效性。通过实验分析,本文提出的基于字词混合嵌入与注意力机制的方法可以提升消极情绪意见目标抽取性能,提出的基于多特征融合的方法相对于其他神经网络方法更加有效,相对于已有的神经网络方法可以挖掘出语句的非线性信息,有助于捕获意见目标及其情感特征之间的依赖关系。
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