基于“期望情感”的情感分类方法研究

摘要

目前，情感分类是自然语言处理领域的一个热点研究问题，该任务旨在对文本所表达的情感色彩信息(例如，褒或贬，支持或反对)进行分类。本文重点研究一种新型的情感分类任务，关注一种特殊情感的分析，即人们对未上市产品或未上映电影等尚未出现事物的评论所表达的倾向情感分析。同已有工作所关注的对存在事物的情感(我们称之为“体验情感”)相比，这种新型情感(我们称之为“期望情感”)有着自身的情感表达特性，从而需要自身独特的资源进行自动分类。为了进行“期望情感”分析的研究，我们收集了未上映电影评论，并考察基于不同特征及不同分类方法的机器学习方法在这种任务中的表现。实验结果表明机器学习方法对于这种情感的分类能够取得非常好的分类效果。同时我们发现基于期望情感的分类与基于体验情感的分类有着明显差别，仅仅使用体验情感的资源不能胜任期望情感的分类任务，进而验证了本文收集语料和单独分析这种情感的必要性。