中文微博情感分析系统 -LTLAB 上海交通大学中德语言技术联合实验室

1. 中文微博情感分析系统-LTLAB上海交通大学中德语言技术联合实验室中文微博情感分析系统-LTLAB上海交通大学中德语言技术联合实验室 报告人：周霄

2. 简介 • 在本届评测设立的3个评测任务中，LTLAB分别参加了任务1（观点句识别）和任务3（情感要素抽取）。 • 对于任务1：采用了基于分类器的方案，特征抽取时考虑到了多种词性和句法特征。 • 对于任务3：参评系统结合了基于分类器的抽取和基于模板的抽取两种方案，考虑到了词的统计信息和微博特有的话题信息。

3. 1. 预处理 • 预处理过程主要进行句子的分词、句法分析、以及评价词抽取。 • 鉴于微博文本的特殊性，预处理不直接对整句操作，而是将每个句子划分成四种不同的成分： • URL • 用户名及转发标志：变现为：“@+ 用户名”，或“|| @ + 用户名” • 话题：即一对“#”包裹的非空格字符 • 正常文本信息 • 分词和句法分析 • 分词使用了中科院的分词系统ICTCLAS，句法分析使用了Stanford Parser。 • 为了改善分词效果，评测小组成员从网络和评测样例数据中收集了一部分常用网络用语，加入用户词典中。

4. 1. 预处理 • 评价词抽取 • 基于评价词词典对词或词组进行匹配 • 分为正面评价词词典和负面评价词词典 • 词典来源由3部分构成：Hownet情感词集合、NTUSD情感词集合、来自网络和评测数据样例的评价词 • 词典加入正则表达式模板，如“丢.{1,4}的脸”可以匹配“丢我的脸” • 对于抽取出的评价词，首先设定初始评价极性为词典中的极性；然后向前一个范围内寻找是否含有表否定的词语，如“不”、“没有”等，每找到一个词就对当前评价极性进行一次反转。

5. 2. 观点句识别 • 基于VFI（Voting Feature Interval）分类器进行二值分类，正例即为观点句： • 人工标注了评测样例数据作为训练数据。 • VFI分类器的原理较简单，它假设各维特征独立，每维特征对所有类标识进行投票，每类的得分正比于该类得到的票数。 • VFI分类器不显式考虑先验概率。由于训练数据不平衡（正例较少），因此有助于提高结果的召回率。下表是我们在小范围数据上使用各种分类器得到的结果。

6. 2. 观点句识别 • 对于微博中的每一句，抽取如下几种特征： • 基于词性的特征。选取了在观点句中常出现的词性或词性组合作为特征，如：连词个数、代词个数、副词+形容词个数、“不”+形容词个数等等 • 基于标点符号的特征：问号的数量和感叹号的数量 • 句中评价词的个数 • 纯粹表达主观意愿词的个数。评测要求纯粹表达主观意愿的句子不算作观点句。针对这一要求，我们人工收集了一些纯粹表达主观意愿词（如“祝愿”），并将句中该类词的数量作为一个特征 • 根据实验结果，人工调整了个别特征的权重，调低了分类器判分的阈值

7. 3. 情感要素抽取 • 主要使用基于分类器的方法，辅以基于模板的方法。使用评价对象与评价词间的位置关系判别极性。 • 分类器同样采用VFI分类器。对于一条微博，首先抽取其中的候选评价对象，然后对于微博中的每个观点句，分别判断每个候选评价对象是否是其正确评价对象。

8. 3. 情感要素抽取 • 候选评价对象抽取 • 有两种情况：句子中长度小于阈值的、句法成分为NN、NR、NP、IP、FW之一的词组；当前话题的关键词之一。 • 使用了两种方法抽取话题关键词： • 方法一：使用话题中的名词。如“#假和尚搂女子#”，则抽取关键词“和尚”、“女子” • 方法二：使用话题中的名词词组，以及整个话题。即“假和尚”、“女子”、“假和尚搂女子” • 第二种方法的评测结果略好于方法一

9. 3. 情感要素抽取 • 构建分类实例 • 对于每一个候选评价对象t，将其与微博中的每一句s分别组合构成分类实例<t, s>。系统需要对每个分类实例判断true/false，对应t 是/不是 s的评价对象 • 每个分类实例抽取以下特征： • t的句法成分 • t与s的距离，即t与s间隔的字数。若t在s中，则距离为0；若t在s之前，则为一负值；若t在s之后，则为一正值 • t是否是话题关键词 • t是否出现在一对“#”之间 • t在话题相关微博中出现的频次

10. 3. 情感要素抽取 • 基于模板的方法 • 评测小组借鉴了史兴等人在COAE 2011论文集中使用的方法，对微博中所有<依存关系，评价对象句法成分，评价词句法成分>都满足下表的三元组进行抽取 • 评价对象的极性判别 • 对每个评价对象，在一个窗口范围内寻找最近的评价词，若找到则使用该评价词的极性 • 若窗口内无评价词，则计算句子中正负评价词的个数，以此判断评价对象极性

11. 4. 总结

12. 谢谢！