一种基于情感特征表示的跨语言文本情感分析模型

基于深度学习的跨语言情感分析模型需要借助预训练的双语词嵌入(Bilingual Word Embedding,BWE)词典获得源语言和目标语言的文本向量表示.为了解决BWE词典较难获得的问题,该文提出一种基于词向量情感特征表示的跨语言文本情感分析方法,引入源语言的情感监督信息以获得源语言情感感知的词向量表示,使得词向量的表示兼顾语义信息和情感特征信息,用于跨语言文本的情感预测.实验以英语为源语言,分别以汉语、法语、德语、日语、韩语和泰语6种语言为目标语言进行跨语言情感分析.实验结果表明,该文所提模型与机器翻译方法、不采用情感特征表示的跨语言情感分析方法比较,能够分别提高约9.3％和8.7％预测准确率.该模型在德语上的跨语言情感分析效果最好,英语与德语同属日耳曼语族,在语法和语义上更为接近,符合实验预期.实验部分对影响跨语言情感分析模型的相关因素进行了分析.