文本情緒計算框架、模型和方法研究

《文本情緒計算框架、模型和方法研究》是依託哈爾濱工業大學，由徐睿峰擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：文本情緒計算框架、模型和方法研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：徐睿峰

項目摘要

結合心理學、認知科學和計算科學的文本情緒計算正成為自然語言處理研究的熱點。在對個體情緒產生、遷移及表達機制進行深入分析基礎上，本項目提出基於刺激認知-反射輸出機制的文本情緒計算框架和情緒場計算模型。在統一的框架和模型下，對文本情緒計算四個關鍵問題進行深入和相互促進的研究：1.情緒分析研究利用情緒文本表達常識、情緒轉移歷史相關性和期望相關性，識別個體情緒描述並分析其情緒狀態的方法；2.情緒歸因研究利用情緒認知常識和個體情緒遷移發現，從文本中識別個體情緒遷移原因的方法；3.情緒預測研究利用情緒認知知識，預測個體在接收到文本刺激後情緒狀態遷移的方法；4.情緒個性化建模研究利用社會化媒體文本對用戶個體的情緒特質進行建模的方法。最終實現結合預測的情緒分析、結合分析的情緒歸因、結合歸因結果的情緒預測以及結合情緒常識和個性化模型的情緒計算。本項目將推動文本情緒計算研究的深入，為相關套用研究奠定基礎。

結題摘要

本研究圍繞文本情緒計算的框架、模型與方法展開。在統一的語義表示框架下，研究文本情緒計算的幾個關鍵問題，包括文本情緒分析，特定對象文本情緒分析，文本情緒原因發現，文本情緒預測。針對現有資源不足的問題，本項目構建了目前世界上最大的中文文本情緒標註語料庫，雙語文本情緒原因標註語料庫，中文立場標註語料庫、中文文本情緒預測語料庫。在文本情緒分析研究中，本項目提出了一系列基於深度學習的模型與方法，同時研究了基於類噪音估計和負面遷移檢測的跨領域、跨語言情緒分析方法。在面向特定對象文本情緒分析研究中，研究了基於對象和用戶分散式表示的對象文本情緒分析，以及結合文本和話題對象的文本立場分析。在文本情緒原因發現研究中，建立了基於情緒表達與情緒認知的新型情緒詞典，並研究了基於多核支持向量機和卷積記憶網路的情緒原因抽取方法。在文本情緒預測研究中，研究了結合情緒詞典、主題、文本特徵的預測方法。在上述基礎上構建了基於情緒分析的智慧型金融信息服務系統。此外，將項目研發的一系列機器學習方法套用於其他相關領域，取得良好效果。研究成果包括出版學術專著一本，發表SCI檢索期刊論文19篇，其他期刊論文8篇，國際會議論文32篇。申報國家發明專利10項，申請並授權軟體著作權30項。培養博士研究生4人，畢業2人，碩士研究生畢業19人。套用項目建立的語料資源，組織了4次文本情緒計算相關國際評測，推動了領域研究的發展。