别方法 ; 第三部分介绍任务三评级搭配抽取及其倾向性判别方法 ; 第四部分介绍评测结果和 对结果的简单分析 ; 第五部分介绍本文的小结 2. 领域观点词抽取 2.1. 任务分析本任务要求分别从电子产品 影视娱乐和财经三个不同领域数据集中抽取观点词, 并判断该观点词的极性 ( 褒义 贬义 ) 即考虑领

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1 HIT_SCIR_OMS: 情感分析系统 唐都钰, 胡燊, 赵妍妍, 秦兵, 刘挺 哈工大社会计算与信息检索研究中心, 哈尔滨, 摘要 : 情感分析是自然语言处理领域的重要问题 本文主要研究了 COAE 2011 中的两项任务, 领域观点词的抽取和评价搭配抽取 针对任务一, 首先自动构建观点词词典, 继而生成依存句法路径库, 最终使用句法路径匹配的方法抽取领域观点词 ; 针对任务三, 首先构建短语句法路径库, 进而通过句法路径泛化 评价搭配合并等方法抽取评价搭配, 同时赋予其极性 评测结果验证了我们方法的有效性, 同时也为我们指明了未来的研究方向 关键词 : 情感分析 ; 观点词 ; 评价搭配 ; 依存句法 ; 短语句法 HIT_SCIR_OMS: An Opinion Mining System Duyu Tang, Shen Hu, Yanyan Zhao, Bing Qin, Ting Liu Research Center for Social Computing and Information Retrieval, Harbin Institute of Technology, Harbin, dytang@ir.hit.edu.cn Abstract: The research of sentiment Analysis is a important part in naturel language processing.this paper studies two tasks in COAE 2011, which are polarity word identification and polarity collocation extraction. For the first task, this paper automatically build polarity word lexicon, and then identify the domain polarity word via the method of matching denpendency syntactic relation route. For the third task, this paper construct the phrase syntactic relation library, and then extract polarity collocation and its polarity via the generalization of syntactic route, combination of polarity collocation, etc. Evaluation results show that our method is effective, and it also indicates the direction of our research work in the future. Keywords: Sentiment Analysis; Polarity Word; Polarity Collocation; Dependency Syntactic Relation; Phrase Syntactic Relation 1. 引言 情感分析又称意见挖掘, 按照处理文本的粒度不同可以分为词语级 短语级 句子级和篇章级等 [1], 通过结合文本挖掘 信息抽取 机器学习 自然语言处理等文本处理技术对主观性文本进行分析 处理和归纳 情感分析近几年持续成为自然语言处理领域研究的热点问题, 可以广泛应用到很多的自然语言处理问题中, 如信息抽取 自动问答 产品口碑等 [2] TREC 评测 NTCIR 评测以及前两届中文倾向性分析评测推动和加速了倾向性分析研究的发展 而随着文本倾向性分析研究的深入, 国内外的研究发现领域知识和上下文语境 (Context) 对倾向性判别至关重要, 吸引了国内外研究学者的广泛关注, 并纷纷开展诸如领域观点词表构建 跨领域倾向文本分类等研究 为了探索中文倾向性分析的新技术 新方法, 推动中文倾向性分析理论和技术的研究及应用,COAE2011 为中文倾向性分析提供了一个很好的平台 本次评测包括下面四个子任务 : (1) 领域观点词的抽取及极性判别 (2) 中文观点句抽取 (3) 评价搭配抽取 (4) 观点检索哈工大社会计算与信息检索研究中心开发了 HIT_SCIR_OMS 情感倾向性分析系统, 主要参与了 COAE 2011 的任务一和任务三 本文的第二部分介绍任务一领域观点词抽取的识

2 别方法 ; 第三部分介绍任务三评级搭配抽取及其倾向性判别方法 ; 第四部分介绍评测结果和 对结果的简单分析 ; 第五部分介绍本文的小结 2. 领域观点词抽取 2.1. 任务分析本任务要求分别从电子产品 影视娱乐和财经三个不同领域数据集中抽取观点词, 并判断该观点词的极性 ( 褒义 贬义 ) 即考虑领域对观点词表达的影响, 不同领域之间所使用的观点词不同, 同一观点词在不同领域也有不同的倾向性 此外, 观点词是表达对外评价的褒贬观点词, 不是表达人物自身情绪的倾向词, 也不包括评价短语 任务要求每个领域返回 2000 个观点词, 并按照置信度降序排列 本任务的难点在于如何从不同领域抽取观点词, 并如何综合上下文信息对观点词赋予置信度 如, 包含 圆滑 的两个句子 : (1) 该相机的外形边角十分圆滑 (2) 他的性格很圆滑 句子 (1) 中 圆滑 修饰 外形边角, 表现褒义的情感 ; 句子 (2) 中 圆滑 修饰 性格, 表达贬义的情感 在句子 (1) 中, 圆滑 表达作者的情感, 我们称之为观点词 ; 外形边角 是观点词修饰的主体, 我们称之为目标词 本文使用依存句法路径表示观点词和目标词之间的关系, 使用依存句法路径匹配的方法抽取领域观点词, 同时根据观点词的句法路径信息以及上下文信息进行置信度排序 2.2. 方法介绍针对领域观点词抽取的任务, 我们首先构建一个大规模的观点词词典, 并获取所有包含观点词的句子 继而对于每个包含观点词的句子, 使用观点词和目标词之间的依存句法关系计算该观点词含有极性的可能, 最终对抽取的观点词及其上下文进行置信度排序 构建观点词词典观点词词典的构建共有三个步骤, 如下所示 : Step1: 借助知网情感分析用词语集 (beta 版 ) 中的中文正面评价词典和中文负面评价词典, 形成原始观点词词典 D 1 ( 包含观点词及其极性 ) Step2: 使用 HowNet 1 对原始观点词词典 D 1 进行同义词扩展, 扩展出的观点词沿袭原始观点词的极性, 形成观点词词典 D 2 Step3: 合并原始观点词词典 D 1 和扩展观点词词典 D 2, 手工过滤后得到最终的观点词词典 D 通过观点词词典构建, 最终获得观点词 9892 个, 其中褒义观点词 5021 个, 贬义观点词 4871 个 构建目标词词典为了获取准确的依存句法路径库, 我们针对电子产品 影视娱乐和财经三个领域分别构建目标词词典 这里我们认为目标词是名词, 目标词词典的构建共有三个步骤, 如下所示 : Step1: 预处理 获取所有包含观点词的句子, 对每个句子使用 LTP 2 (Language Technology Platform) 进行分词和词性标注

3 Step2: 对于每个领域, 统计每个名词在该领域出现的频率, 并按照该频率降序排列, 获取 所有词频大于 100 的名词, 形成目标词词典 T 1 Step3: 对 T 1 进行手工过滤, 获得最终的目标词词典 T 通过对三个领域构建目标词词典, 我们最终获得的目标词词典规模如表 1 所示, 部分领 域目标词及其出现频率如表 2 所示 表 1 领域词典规模 领域 目标词词典规模 依存句法路径库规模 数码 娱乐 金融 表 2 目标词词典样例 领域数码娱乐金融 目标词样例产品 (24465) 功能(12538) 价格(9977) 视频(8449) 手机(8103) 接口 (7098) 外观(6625) 性能(6301) 机身(6018) 屏幕(5808) 音乐 (3592) 明星(2907) 电影(2500) 八卦(2241) 视频(2113) 电视剧 (1679) 演唱会(1534) 导演(1442) 歌手(1421) 演员(1350) 节目(1258) 财经 (9577) 公司(9269) 市场(3959) 股价(3276) 基金(2920) 交易 (2635) 经济(2135) 证券(1974) 港币(1913) 企业(1892) 构建依存句法路径库我们将观点词和目标词之间的句法关系用句法路径的形式表示, 并使用 LTP 对句子进行依存句法分析 以 这是一个很漂亮的相机 为例, 使用 LTP 进行句法分析的结果如图 1 所示 图 1 依存句法分析样例 Fig.1 Sample for Dependency Syntactic Relation 依存句法路径库构建共包含四个步骤, 如下所示 : Step1: 预处理 对各领域数据进行分句 分词 词性标注和依存句法分析 其中以短句为单位进行分句, 即以,?! 等作为分隔符 Step2: 为了确保生成句法路径库的准确性, 减少依存句法分析的错误, 我们仅保留同时包含观点词和目标词的句子, 并要求句子中的词语长度小于 70 这是因为随着句子长度的增加, 依存句法分析的准确率有所下降, 而且长度大于 70 的句子占所有句子总量的 2% Step3: 对与数据集中的每个句子, 将句中的每个观点词和目标词进行匹配, 并使用句法路径的形式表示二者之间的依存句法关系 以图 1 中的句子为例, 漂亮 是观点词, 相机 是目标词, 二者满足 ATT 修饰关系, 句法路径表示为 DE+ ATT+ back, 其中 back 表示目标词的位置在路径的最后面 Step4: 对于每个领域, 统计每条依存句法路径出现的频率, 并按照频率降序排列 最终, 我们选取每个领域的前 10 条句法路径, 手工过滤后形成各领域句法路径库 经过以上四个步骤, 我们分别获得三个领域的依存句法路径库, 各领域规模如表 1 所示

4 领域观点词抽取和极性识别基于观点词词典和依存句法路径库, 领域观点词抽取主要包含四个步骤, 如下所示 : Step1: 预处理 同 中 Step1 的预处理操作相同 Step2: 遍历观点词词典, 获取包含观点词的句子 Step3: 对每一个包含观点词的句子, 获取该句中所有观点词和候选目标词 ( 名词 ) 之间的依存句法路径, 若依存句法路径库中包含该路径, 则认为该观点词在句中表现极性, 抽取该观点词同时赋予其在观点词词典中的极性 Step4: 对于每个抽取出的观点词, 获取其上下文信息 通过上面四个步骤, 我们获取了领域观点词及其上下文, 在此基础上进行置信度排序 置信度排序为了对所获取的观点词及其上下文进行排序, 我们为每一个观点词及其上下文设置置信度, 具体置信度设置规则如下 : (1) 置信度 C 0 =2000 观点词的修饰对象在目标词词典中, 观点词在上下文中是形容词 (2) 置信度 C 0 =1000 观点词的修饰对象在目标词词典中, 观点词在上下文中不是形容词 (3) 置信度 C 0 =800 观点词的修饰对象不在目标词词典中, 观点词在上下文中是形容词 (4) 置信度 C 0 =700 观点词的修饰对象不在目标词词典中, 观点词在上下文中不是形容词 在上述四条规则的基础上, 最终置信度计算公式为 : C = C * #token 其中 #token 为该观点词在抽取结果中总共出现的次数 3. 评价搭配抽取 3.1. 任务分析本任务关注上下文语境对观点识别和倾向性判断的影响 要求抽取出观点句中的评价对象 评价短语, 并判断其倾向性 其中评价对象是指评论针对的对象或对象的属性 ; 评价短语是指修饰成分, 评价对象和评价词语共同组合成评价单元 ; 修饰成分指加强 减弱或置反观点的语言成分, 如程度副词和否定词等 本任务的难点在于如何针对不同领域正确抽取评价对象, 继而抽取评价搭配并同时赋予其极性 如, 句子 这款相机拥有出色的画质 中, 画质 为评论针对的对象, 在句中是评价对象 ; 出色 是评价对象的修饰成分, 在句中是评价词语 ; 出色 和 画质 共同组成了评价搭配, 并且在该上下文中表现极性为褒义 本文使用短语句法分析表示评价词和评价词语之间的句法关系, 使用句法路径匹配的方法抽取评价搭配 3.2. 方法介绍针对评价搭配抽取任务, 我们借助 2.2 中构建的观点词词典, 获取所有包含观点词的句子 对于每一个句子, 获取句中所有的候选评价词语和评价对象, 并使用评价词语和评价对象之间的短语句法路径表示二者之间的关系, 最终通过短语句法路径匹配抽取评价搭配, 同时综合考虑其上下文信息对评价搭配赋予极性 构建短语句法路径库短语句法路径库构建主要分为句法路径生成和句法路径泛化两个步骤 句法路径生成模块需要确定句子中的评价词语和评价对象, 其中的评价词语来自 中的观点词词典, 由

5 于评价对象一般为名词 ( 例如 : 屏幕亮度 电池寿命 ), 因此本文设定评价对象为名词, 在短语句法中表示为 NN 基于上述分析, 若一个观点句中包含 n 个评价词语,m 个候选评价对象, 则会产生 n*m 个候选句法路径 短语句法路径库构建共包含四个步骤, 如下所示 : Step1: 预处理 对各领域数据进行分句 分词 词性标注和短语句法分析 分句以短句为 单位, 即以,?! 等作为分隔符, 获取数据集 R Step2: 对 R 中的每个句子, 将任意评价词语和候选评价对象 (NN) 进行搭配, 获取二者之间 的短语句法路径 以句子 这是一个很漂亮的相机 为例, 相机 和 漂亮 之间的短语 句法路径为 VA+ VP+ VP+ IP + CP+ NP- NP- NN- back, 其中 back 表示评价对象在句 法路径的最后面 Step3: 句法路径泛化 某些句法成分标签表达相似的含义, 我们用一个规范化的标签将它 们代替 这里我们将 CD 和 NN 统一用 NN 表示 ; 将 VV 和 VB 统一用 VB 表示 Step4: 对每个领域生成的句法路径按照出现频率降序排列, 并选取前 10 条进行人工过滤, 最终生成短语句法路径库 评价搭配抽取和极性识别 基于短语句法路径库, 评价搭配抽取及其极性识别共包含四个步骤, 如下所示 : Step1: 预处理 与 中 Step1 的预处理步骤相同 同时遍历评价词词典, 获取包含评价 词的句子 Step2: 抽取评价搭配 将待处理句子中所有的名词 (NN) 作为候选评价对象, 获取每个句子 中任意评价词语和候选评价对象之间的短语句法路径, 若短语句法路径库中包含该路径, 则 抽取该评价搭配 Step3: 合并评价搭配 我们分别对评价词语和评价对象进行了合并操作 即如果两个评价 搭配具有相同的评价词语并且评价对象相邻, 那么将这两个评价对象合并 ; 类似地, 如果两 个评价搭配具有相同的评价对象同时评价词语相邻, 则将评价词语进行合并 Step4: 合并修饰成分 我们人工构建了修饰词典, 通过人工挑选修饰词种子 同义词扩展 和人工过滤, 最终生成修饰词典, 共包含 140 个修饰词语, 其中正面修饰词 103 个, 反面修 饰词 37 个 修饰词典样例如表 3 所示 对于一个评价搭配, 若评价词语与修饰词典中的修 饰词语相邻, 则将修饰词语和评价词语进行合并 Step5: 对最终的评价搭配赋予极性 评价搭配的极性计算公式为 :C = C pol * C mod, 其中 C pol 是评价词语在评价词典中的极性, 褒义为 +1, 贬义为 -1; 类似的,C mod 是修饰词语在修饰词 典中的极性, 正面修饰词为 +1, 反面修饰词为 -1 表 3 修饰词典样例 修饰词语类型 正面修饰词语 反面修饰词语 修饰词语样例 非常 分外 相当 格外 特别 更 更加 很 极其 略微 并非 并未 不够 从不 决不 绝不 绝非 没 不 没有 4. 评测结果 表 4 列出了观点词识别任务一的评测结果 评测采用 pooling 的方式, 即每个提交结果 提取前 1000 条组成评测池, 经过人工判断后作为答案, 评测指标为 P@1000 P( 准确率 ) R( 召回率 ) F1 和 Raccuracy 表示

6 在实验中, 我们使用 LTP 依存句法分析器完成句法分析任务 表 4 观点词识别评测结果对比 宏平均 微平均 标识 P@1000 F1 Raccuracy P@1000 F1 Raccuracy HIT-SCIR Median Best 表 5 和表 6 列出了评价对象 评价短语以及总体极性识别的评测结果 通过标注完全答 案集, 采用自动评价方法进行评测, 主要指标为 F 值, 其他指标包括 P R 等 在实验中, 我们使用 Charniak[3] 短语句法分析器来完成句法分析任务 表 5 各领域评价搭配抽取和极性识别评测结果 run-tag domain P@1000 Precision Recall F1 Raccuracy HIT-SCIR D HIT-SCIR E HIT-SCIR F 表 6 评价搭配抽取和极性识别评测结果对比 宏平均 微平均 run-tag P@1000 F1 Raccuracy P@1000 F1 Raccuracy HIT-SCIR average max 通过分析评测结果, 我们发现, 任务一中的 P@1000 和 F 值都处于平均值水平, 说明通 过依存句法路径匹配可以解决部分观点词挖掘问题, 尚有提升的空间 ; 任务三中电子产品领 域的准确率达到 %,F 值为 4.24%, 而财经领域和影视娱乐领域 F 值均不足 2%, 导 致最终的宏平均和微平均 F 值不高 5. 小结 HIT_SCIR_OMS 情感分析系统主要参与了 COAE2011 评测的任务一和任务三两项任务 针对任务一领域观点词抽取任务, 我们通过自动构建观点词词典, 生成依存句法路径库, 最终使用句法路径匹配的方法抽取领域观点词 ; 针对任务三评价搭配抽取任务, 我们通过构建短语句法路径库 句法路径泛化 评价搭配合并等方法抽取评价搭配, 同时赋予其极性 此外, 评测过程中, 我们总结发现, 评价对象 ( 领域目标词 ) 的抽取对领域观点词和评价搭配抽取起着至关重要的作用, 准确地获取大量领域评价对象可以有效地提高领域观点词和评价搭配抽取的效果 同时, 我们的方法还存在一些不足, 如 : 领域观点词识别的准确率不高, 这将是我们未来工作的重点 参考文献 [1] 赵妍妍, 秦兵, 刘挺. 文本情感分析 [J]. 软件学报, [2] B.Pang, L.Lee. Opinion Mining and Sentiment Analysis[M] [3] Eugene Charniak A maximum-entropy-inspired parser. In Proceedings of NAACL-2000, pages

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