基于情感语义表示的隐式情感分析

As one of the important challenges in the field of sentiment analysis, implicit sentiment expression has become an important factor affecting the precision and development of sentiment analysis. Therefore, the goal of this project is to establish the framework and model of implicit sentiment analysis, in order to improve the accuracy of sentiment analysis. First of all, under the guidance of cognitive linguistics, we establish the principle of sentiment knowledge inclusion principle, quality assurance and expansion mechanism, then construct the sentiment common sense knowledge database and the corpus of sentiment metaphor, which are the necessary semantic resource for the implicit sentiment analysis; Base on the representing learning and deep learning, we try to add topic and sentiment factors into the process of text distributed representation , to achieve a deep understanding of the text and implicit sentiment expressions; Finally, based on the representation of sentiment and semantic, we analyze the characteristics of implicit emotion expressions, and then propose the sentiment analysis mechanism for implicit sentiment expression recognition based on conflict detection. After combining concept space division and topic attention mechanism model, we achieve to sentiment classification of the metaphor, and it is helpful to improve the accuracy of sentiment analysis research.

隐式情感表达作为情感分析研究领域重要挑战之一，已成为影响情感分析精度和发展的重要因素，因此本课题的目标是建立隐式情感分析的框架和模型，旨在提升情感分析的精度。首先，以认知语言学为指导，确立情感语义知识收录原则、质量保障及扩展机制，进而构建情感常识及情感隐喻的资源，为文本的隐式情感分析研究奠定必要的语义资源基础；以表示学习和深度学习为基础，在文本分布式表示过程中融入主题及文本中蕴含的情感因素，实现对文本的深层理解与表示，为文本的隐式情感分析研究提供必要的情感语义表示单元；最后，以情感语义资源和情感语义表示为基础，深入分析不同类型隐式情感表达的特点，提出基于冲突检测的隐式情感表达发现机制，再结合概念空间划分及主题注意力机制模型实现对隐喻型和事实型隐式情感表达的情感分类，从而实现提高情感分析研究精度的目的。

社交媒体用户时常会通过采用特定的修辞手法隐晦地表达自身的情感，这类情感表达往往不包含明显的情感词语，属于隐式的情感表达。目前对于隐式情感表达的分析已成为情感分析研究领域的重要挑战之一，是影响情感分析任务精度和发展的重要因素，因此本课题的目标是建立隐式情感分析的框架和模型，旨在提升情感分析的精度。. 课题主要以社交媒体文本作为研究对象，首先以认知语言学为指导，确立情感语义知识收录原则、质量保障及扩展机制，进而构建情感语义资源，为后续面向文本的隐式情感分析研究奠定必要的语义资源基础；在上述资源的基础上，以表示学习和深度学习模型为主要研究方法，提出了面向文本的隐式情感分析方法，实现了隐喻、双关语等隐式情感表达的情感分析；最后，基于课题研究所提出的方法在具体的应用领域进行了应用，验证了所提出方法的有效性，可以有效地应用于相关领域。. 围绕着课题的研究内容及工作，发表或录用学术论文25篇，其中SCI检索论文11篇，EI检索论文8篇，北大核心期刊论文6篇，获得软件著作权2项，申请专利3项。