典型文献
一种基于情感特征表示的跨语言文本情感分析模型
文献摘要：
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.
文献关键词：
跨语言情感分析;情感感知;生成对抗网络
中图分类号：
作者姓名：
徐月梅;施灵雨;蔡连侨
作者机构：
北京外国语大学 信息科学技术学院,北京 100089
文献出处：
引用格式：
[1]徐月梅;施灵雨;蔡连侨-.一种基于情感特征表示的跨语言文本情感分析模型)[J].中文信息学报,2022(02):129-141
A类：
跨语言情感分析,Bilingual,BWE,情感监督
B类：
情感特征,特征表示,文本情感分析,预训练,双语,语词,词嵌入,Word,Embedding,词典,源语言,目标语言,文本向量,向量表示,词向量,监督信息,情感感知,语义信息,特征信息,情感预测,法语,德语,日语,韩语,泰语,机器翻译,翻译方法,方法比较,预测准确率,同属,日耳曼语,语族,语法,语义上,生成对抗网络
AB值：
0.245887
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