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    面向自然語言處理的情感標(biāo)注:回顧與展望

    2018-02-07 19:38:13荊禮楠曹永紅
    安徽文學(xué)·下半月 2018年1期
    關(guān)鍵詞:自然語言處理情感分析

    荊禮楠 曹永紅

    摘 要:語料庫標(biāo)注是發(fā)現(xiàn)語料庫潛在價值的重要方法。本文回顧已有語料庫標(biāo)注,總結(jié)分析語料庫標(biāo)注的作用及標(biāo)準(zhǔn)化趨勢,綜述國內(nèi)外重要情感標(biāo)注資源,針對情感標(biāo)注過程中的主要問題,提出初步解決方案,以便更好地開展面向自然語言處理的情感標(biāo)注研究。

    關(guān)鍵詞:自然語言處理 標(biāo)注 情感標(biāo)注 情感分析

    一、引言

    自然語言處理是計算機科學(xué)及語言學(xué)關(guān)注計算機和人類語言間相互作用的領(lǐng)域。馮志偉(2006)[1]指出“隨著語料庫語言學(xué)崛起,大規(guī)模真實文本處理成為自然語言處理的主要目標(biāo)。自然語言處理越來越多地使用機器自動學(xué)習(xí)獲取語言知識。”

    實現(xiàn)自然文本機器可讀關(guān)鍵在于標(biāo)注。隨著機器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用,標(biāo)注的重要性日益顯現(xiàn)。本文結(jié)合國內(nèi)外研究成果,總結(jié)情感標(biāo)注研究概況,針對問題提出初步解決方案,便于今后面向自然語言處理的情感標(biāo)注研究的開展。

    二、標(biāo)注概述

    盡管學(xué)界對“標(biāo)注”的定義不盡相同,但大都反映了語料標(biāo)注實質(zhì)——語言符號的轉(zhuǎn)換(邢富坤,2015 [ 2 ] )。

    (一)作用

    標(biāo)注價值主要體現(xiàn)在:

    1.語言學(xué)研究

    通過統(tǒng)計分析大規(guī)模語料,可發(fā)現(xiàn)僅靠少數(shù)例子無法發(fā)現(xiàn)的語言現(xiàn)象,使語言知識顯性化,輔助語言規(guī)律研究,從而推動語言學(xué)深入研究。

    2.自然語言處理

    標(biāo)注使語言實現(xiàn)計算機可讀,推動建立大型語料庫,促進開發(fā)基于語料庫的應(yīng)用系統(tǒng),推動信息檢索、機器翻譯及情感分析等新興領(lǐng)域發(fā)展。此外,機器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用廣泛,標(biāo)注語料庫可用來訓(xùn)練檢測及改進機器學(xué)習(xí)算法,經(jīng)改進的算法可推動建立大型優(yōu)質(zhì)語料庫,節(jié)省人力物力,極大推動自然語言處理發(fā)展。

    (二)標(biāo)注模式標(biāo)準(zhǔn)化

    自語料庫語言學(xué)誕生以來,標(biāo)注模式多種多樣(見表一)。有些逐漸淘汰,如COCOA,有些則成為主流。ISO/TC37/SC4負責(zé)建設(shè)管理語言資源的國際標(biāo)準(zhǔn)。LAF是其工作核心,是協(xié)調(diào)現(xiàn)有語言資源及開發(fā)新資源的基礎(chǔ)。

    三、情感標(biāo)注及研究概況

    目前語料庫正處于以互聯(lián)網(wǎng)為語料的第四個發(fā)展階段。隨著Web2.0興起,尤其微博、論壇、社交及購物網(wǎng)站等崛起,用戶自由表達觀點情感。因此,海量主觀文本迅速涌現(xiàn),其中蘊含豐富情感。為方便信息查找,情感分析應(yīng)運而生?;谡Z料庫的統(tǒng)計學(xué)習(xí)是情感分析的常用方法。因此,為實現(xiàn)自動情感分析,需要情感標(biāo)注,構(gòu)建大型語料庫作為數(shù)據(jù)支撐。情感分析結(jié)果很大程度取決于情感語料庫的規(guī)模與質(zhì)量。

    目前國外情感標(biāo)注資源相對豐富,而國內(nèi)研究剛剛起步,資源匱乏。情感標(biāo)注資源主要包括:博客;新聞;書評;影評;產(chǎn)品評論;文學(xué)作品(見表二)。

    情感標(biāo)注大致可劃分為四類:

    (1)主客觀分類(Wiebe, 2005[3]; Aman & Szpakowicz, 2007[4])

    (2)情感極性分類:正面/負面(/中性)(Pang, 2002[5])

    (3)情感分類(按范疇、維度或語言學(xué)理論分類)(Michal Ptaszynski, 2014[6]; 張冬瑜等, 2015[7])

    (4)細致觀點劃分:實體;情感;觀點持有者等(Liu, 2012[8])

    不難發(fā)現(xiàn):為滿足應(yīng)用,情感標(biāo)注趨于細粒度化。

    四、問題及解決方案

    情感標(biāo)注主要存在以下問題:

    (一)情感分類

    情感分類是情感分析領(lǐng)域的核心問題,旨在解決情感極性自動判斷問題(陳龍,2017[9])。對情感標(biāo)注而言,情感分類一定程度上決定標(biāo)注體系,影響標(biāo)注質(zhì)量和應(yīng)用(Ide & Romary, 2004[10])。周明(1994[11])認(rèn)為“若類別劃分過粗, 則難以全面描述復(fù)雜現(xiàn)象;若類別劃分過細,則增加標(biāo)注難度、降低標(biāo)注效率, 細微差別導(dǎo)致結(jié)果差異巨大。

    如何選擇合適情感分類,是語料庫領(lǐng)域亟待解決的重點問題之一。此外,不同領(lǐng)域包含不同情感,同一詞匯在不同領(lǐng)域可能表達不同情感含義。

    (二)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)

    缺乏統(tǒng)一建設(shè)標(biāo)準(zhǔn),尤其是標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致語料庫建設(shè)各自為政,阻礙資源共享。標(biāo)注隨意性體現(xiàn)在:

    (1)標(biāo)注模式:COCOA / TEI / CES

    (2)標(biāo)記語言:SGML / XML / 自定義置標(biāo)語言

    (3)標(biāo)簽集:同一標(biāo)簽在不同語料庫中有不同含義

    (4)標(biāo)注形式:分離式標(biāo)注/ 內(nèi)嵌式標(biāo)注

    針對以上問題,可從兩方面改善:

    (三)黃金標(biāo)準(zhǔn)情感語料庫

    黃金標(biāo)準(zhǔn)語料庫可為語料庫建設(shè)提供借鑒標(biāo)準(zhǔn),提高互用性;也可用來訓(xùn)練改進機器學(xué)習(xí)算法,使機器實現(xiàn)自動學(xué)習(xí),推動構(gòu)建規(guī)模更大,質(zhì)量更高的情感語料庫,為相關(guān)自然語言處理及語言研究提供充足語料。

    (四)情感詞匯表

    不同領(lǐng)域包含不同情感,需要專門情感分類體系。此外,同一詞匯在不同領(lǐng)域可表達不同情感。因此,今后研究應(yīng)嘗試建立專門領(lǐng)域情感分類體系。

    當(dāng)前語料庫建設(shè)趨向小型化、專門化,亟須建立合理完善的專門領(lǐng)域情感詞匯表,以滿足語料庫建設(shè)需求。

    五、總結(jié)與展望

    目前情感標(biāo)注工程在國內(nèi)外如火如荼地開展。然而情感分類混亂,標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)缺乏,導(dǎo)致情感語料庫建設(shè)各自為政,阻礙資源共享。亟需創(chuàng)建黃金標(biāo)準(zhǔn)情感語料庫及合理完善的專門領(lǐng)域情感詞匯表,以滿足語料庫建設(shè)需求,從而更好地開展面向自然語言處理的情感標(biāo)注研究。

    參考文獻

    [1] 馮志偉.當(dāng)前自然語言處理發(fā)展的幾個特點[J].暨南大學(xué)華文學(xué)院學(xué)報,2006(1):34-40.

    [2] 邢富坤.面向語言處理的語料庫標(biāo)注:回顧與反思[J].解放軍外國語學(xué)院學(xué)報, 2015,38(3):8-13.endprint

    [3] Wiebe,J & Wilson,T.& Cardie,C.Annotating expressions of opinions and emotions in language[J].Language Resource and Evaluation,2005,39(2-3):164-210.

    [4] Aman,S.& Szpakowicz,S.Identifying expressions of emotion in text[C].In:Proceedings of the 10th International Conference on Text,Speech,and Dialogue(TSD-2007),Lecture Notes in Computer Science,Springer-Verlag.

    [5] Pang B.& Lee,L.Cornell movie-review corpus[DB/OL].http://www.cs.Cornell.edu/People/pabo/movie-review-data,

    2002.

    [6] Michal Ptaszynski et al.Automatically annotating a five-billion-word corpus of Japaneseblogs for sentiment and affect analysis[J].Computer Speech and Language,2014,28:38-55.

    [7] 張冬瑜.林鴻飛等.情感隱喻語料庫構(gòu)建與應(yīng)用[J].中國科學(xué):信息科學(xué),2015,45(12):1574-1587.

    [8] Bing Liu.Sentiment analysis and opinion mining[M].San Francisco:Morgan Claypool Publishers,2012:12.

    [9] 陳龍.管子玉.何金紅.彭進業(yè).情感分類研究進展[J].計算機研究與發(fā)展,2017,54(6):1150-1170.

    [10] Ide,N.& L,Romary.International standard for a linguistic annotation framework[J].Journal of Natural Language Engineering,2004,10(3):211-225.

    [11] 周明.黃昌寧.面向語料庫標(biāo)注的漢語依存體系的探討[J].中文信息學(xué)報, 1994,8(3):35-52.endprint

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