摘 要 隨著藏文信息技術(shù)的發(fā)展，藏文文本情感分析是近年來迅速興起的一個研究課題，而藏文情感詞典的構(gòu)建是藏文文本情感分析與文本挖掘領(lǐng)域中重要的基礎(chǔ)性工作。情感類別手工標(biāo)注不但費時費力，且容易受到主觀性的影響，同時對領(lǐng)域性的過分關(guān)注也大大限制了情感詞典的適用性。因此，本文在分析國內(nèi)外情感詞典擴充方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合藏文本身的特點，提出了“基于詞向量的藏文情感詞典的構(gòu)建方法”，其核心思想是在人工標(biāo)注的基礎(chǔ)上定義基準(zhǔn)詞；然后基于詞向量來擴充情感詞典，并實踐和驗證了幾種不同的擴充情感詞典的方法，并選取最優(yōu)的KNN擴充法從語料中自動擴充藏文情感詞，建立了一部比較實用的藏文情感詞典。

【關(guān)鍵詞】詞向量 藏文情感詞典 情感詞典擴充 K近鄰方法

1 引言

在通常情況下，藏文文本情感分析主要通過藏文情感詞來體現(xiàn)，而藏文情感詞典的好壞直接影響情感分析的結(jié)果，因此，一個有效的情感詞典至關(guān)重要。徐琳宏等人于2008年發(fā)布了大連理工情感本體，該本體將情感分為樂、好、怒、哀、惡、懼、驚7類。全昌勤等人構(gòu)建了博客情感語料庫，其中共提取了8類情緒，并通過矩陣空間的方式運用支持向量機實現(xiàn)情感分類。以上研究對藏文情感詞典的構(gòu)建起到了巨大的推動作用。

情感類別手工標(biāo)注不但費時費力，且容易受到主觀性的影響，同時對領(lǐng)域性的過分關(guān)注也大大限制了情感詞典的適用性。因此，本文在分析國內(nèi)外情感詞典擴充方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合藏文本身的特點，提出了“基于詞向量的藏文情感詞典的構(gòu)建方法”，并依次構(gòu)建藏文情感詞典，這不僅藏文本身的語言特點，而且能提高藏文文本情感分析的結(jié)果，為藏文文本情感計算奠定一定的基礎(chǔ)。

2 構(gòu)建藏文情感詞典的方法

藏文情感詞典的構(gòu)建是藏文文本情感分析和文本挖掘領(lǐng)域中重要的基礎(chǔ)性工作，且情感詞典的質(zhì)量在很大程度上影響了文本情感分析的結(jié)果。隨著網(wǎng)絡(luò)詞語的流行和使用，完全依靠人工完善和擴充情感詞典的方法是不可行的。為了建立一部較完整、實用、準(zhǔn)確的藏文情感詞典，需要分兩部分來完成：構(gòu)建藏文基準(zhǔn)情感詞典和動態(tài)擴充藏文情感詞典。首先人工收集和整理了一部藏文基準(zhǔn)情感詞典，在此基礎(chǔ)上，基于詞向量擴充情感詞典，最終能建立一部比較實用的藏文情感詞典。

2.1 構(gòu)建藏文基準(zhǔn)情感詞典

本文參照大連理工大學(xué)信息檢索研究室構(gòu)建的中文情感詞匯本體庫的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)來構(gòu)建藏文情感詞典，利用詞語、詞性種類、情感類別、情感強度及極性等信息來描述情感詞，同時借助中文情感詞典，并結(jié)合藏文本身的特征構(gòu)建了藏文情感計算的詞匯構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)。其中，情感分為7大類21小類；情感強度分為1、3、5、7、9等五檔，9表示強度最大，1為強度最?。磺楦袠O性分為0、1、-1三種，0為中性詞，1為褒義詞、-1為貶義詞。程度副詞和轉(zhuǎn)折詞在藏文情感詞分析中起著非常重要的作用。否定詞和雙重否定詞在基于規(guī)則的藏文情感分析中有著至關(guān)重要的地位。若是只考慮情感詞而不考慮否定詞計算，情感傾向與實際的情感傾向不一致，甚至結(jié)果完全相反。因此，本文構(gòu)建的藏文基準(zhǔn)情感詞典主要包括兩個方面，即基礎(chǔ)情感詞和輔助詞表，具體內(nèi)容如表1所示。

2.2 基于詞向量擴充藏文情感詞典

近年來，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，詞向量被廣泛應(yīng)用自然語言處理領(lǐng)域中。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出來的詞語向量，能夠方便、快速的挖掘詞與詞之間的語義關(guān)系，詞語的相似度越高，其向量距離越近，情感詞典的擴充正是基于這一理論。

2.2.1 傳統(tǒng)的相似度擴充法分析

傳統(tǒng)相似度擴充法是按照詞語的相似度來擴充情感詞典，相似的詞語其詞向量的余弦距離會很接近，基于這一理論，研究者們提出了計算相似度擴充情感詞典的方法。其核心思想是對種子詞庫Train_Set中的每一個種子詞語w，計算w與目標(biāo)詞庫Test_Set中的所有目標(biāo)詞的相似度，選取相似度大于某一閾值的詞語，如果這些詞語不在種子詞庫中，那么按照w的情感類別進行標(biāo)注。然后將這些新詞作為新的種子詞放入種子詞庫Train_Set中。相似度越高，說明兩個詞語的距離越近。模型框架如圖1所示。

這種方法是詞典擴充中最基本、最常用的方法，但它存在三個方面的問題：第一，對基準(zhǔn)詞典的廣度和精度要求高，對語料的廣度要求高。種子詞庫的質(zhì)量和相似度計算的優(yōu)先順序都會對詞典質(zhì)量產(chǎn)生影響，而迭代擴充會逐步加大誤差的范圍；第二，沒有進行一詞多考察，可靠性不高；第三，針對一般語義的詞向量本身具有一定的局限性。如“????????/??????????/??/????”（扎西喜歡德吉）和“????????/??????????/??/???????”（扎西討厭德吉）兩個句子中的“???”（喜歡）和“???????”（討厭）具有相同的上下文語境，如果訓(xùn)練語料比較單一，有可能將“喜歡”和“討厭”歸為近義詞。為了改進和優(yōu)化以上問題，本文結(jié)合KNN思想對基于詞向量擴充情感詞典的方法進行了研究。

2.2.2 KNN方法

KNN（K最近鄰居）算法的基本思想是在距離空間里，如果一個樣本的最接近的k個鄰居中，絕大多數(shù)屬于某個類別，則該樣本也屬于這個類別。俗稱為“隨大流”。針對情感新詞的識別，還要增加距離閾值的限制，保證找到的鄰居確實為“近鄰”，如果一個詞語與所有種子詞的相似度都低于閾值，則認為該詞不屬于情感詞。該理論用于情感詞典擴充中，首先對目標(biāo)詞庫Test_Set中的每一個目標(biāo)詞w，計算其與種子詞庫Train_Set中所有種子詞的相似度，選取與該目標(biāo)詞w相似度大于閾值的前k個詞語存入top_k_set中；然后通過匹配情感詞典找出這k個詞語中出現(xiàn)次數(shù)最多的情感類別，將該目標(biāo)詞標(biāo)注為這個類別；最后將w放入種子詞庫Train_Set作為新的種子詞繼續(xù)進行擴充。模型框架如圖2所示。

該方法不同于傳統(tǒng)的相似度擴充法，KNN方法一次只能確定一個詞語的情感，雖然降低了效率，但可以有效避免傳統(tǒng)方法的迭代誤差，提高情感標(biāo)注的準(zhǔn)確率。另一方面，該方法對中性詞和非情感詞有較好的識別效果。特別是非情感詞，因為有了距離閾值的限制，非情感詞經(jīng)過相似度計算，理論上應(yīng)該找不到與其相似的種子詞，從而不對其進行情感標(biāo)注。endprint

3 基于詞向量擴充藏文情感詞典的實現(xiàn)

基于以上理論，本文將KNN方法應(yīng)用于藏文情感詞典的構(gòu)件中。為了驗證方法的有效性，本文同時實現(xiàn)了基于詞向量擴充情感詞典的另外兩種方法：權(quán)重增益法和SVM方法。權(quán)重增益法是基于目標(biāo)詞與整個種子詞庫的相似度來確定其情感分類；SVM方法是利用種子詞庫訓(xùn)練分類器從而對目標(biāo)詞進行情感分類。以便于實驗結(jié)果的對比和評估。

3.1 實驗準(zhǔn)備

3.1.1 種子詞庫建立

從基準(zhǔn)情感詞典中按照情感極性（正、負、中）和情感強度（1、3、5、7、9）分為15個類，從每個類別中各選取具有代表性的100個詞語，共1500個詞語作為種子詞。

3.1.2 目標(biāo)詞庫建立

首先對訓(xùn)練語料進行去噪、分詞。藏文字符編碼范圍為“0F00～0FFF”，其中包括了九十個藏文特殊符號。然后用‘/作為分詞標(biāo)記，對文本進行分詞。然后針對分詞結(jié)果，查詢基準(zhǔn)詞典，如果當(dāng)前詞語不在基準(zhǔn)情感詞典中，則可以作為目標(biāo)詞。

從語料中得到的目標(biāo)詞在實際擴充的時候才使用。在實驗階段要計算準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)以衡量三種方法的效果，因此選擇了400個已知情感傾向的詞語作為目標(biāo)詞，其中褒義詞150個，貶義詞150個，中性詞100個。為了使模型具有較好的實際應(yīng)用效果，實驗中除了要衡量幾種方法對情感詞的識別效果，還要衡量方法對非情感詞的識別效果。因此，目標(biāo)詞庫中還包括了100個非情感詞。

3.2 KNN方法在藏文情感詞典擴充上的應(yīng)用

本文主要通過計算詞語間的余弦距離來實現(xiàn)藏文情感詞的擴充，其計算公式如（1）所示。

如以上公式所示，y是目標(biāo)詞的向量表示，xi種子詞的向量表示，主要計算y和xi的cos值，如果cos值越大，說明兩個詞語越相似，經(jīng)過多次試驗，發(fā)現(xiàn)閾值大于0.6時效果最佳。實驗的步驟如圖3所示。

核心算法描述如圖4所示。

由于詞向量是從語料中獲取詞語的語義關(guān)系，因此skip-gram的輸入為已分詞訓(xùn)練語料，藏文語料的編碼格式為Unicode或UTF-8。本文在一萬多個已分詞的藏文文本上進行實驗，使用Word2vec工具訓(xùn)練詞向量，經(jīng)過多次試驗，發(fā)現(xiàn)詞向量維度為100，詞窗口大小為5的時候結(jié)果最優(yōu)，共得到45469條藏文詞向量，將其以文本文檔的格式進行存儲。結(jié)果如表2所示。

3.3 實驗結(jié)果分析

本文對基于詞向量擴充情感詞典的幾種方法進行驗證，并選取最優(yōu)的KNN擴充法，并使用該方法從語料中自動擴充藏文情感詞，實驗結(jié)果如表3所示。

該方法與SVM方法和權(quán)重遞增法的結(jié)果對比如圖5所示。

實驗結(jié)果表明，本文提出的方法綜合效果最佳，有效避免了SVM方法對非情感詞識別效果差的問題，同時解決了權(quán)重遞增法不能支持情感多分類的問題。

3.4 KNN方法擴充得到的藏文情感詞典

基于以上的探討和實驗分析，本文選擇KNN方法在一萬多個藏文文本上進行擴充藏文情感詞。共得到了2000個正向情感詞，2000個負向情感詞，1739個中性情感詞。部分結(jié)果的截圖如圖6所示。

4 總結(jié)

本文在分析國內(nèi)外情感詞典擴充方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合藏文本身的特點，提出了“基于詞向量的藏文情感詞典的構(gòu)建方法”，并選取最優(yōu)的KNN方法，其準(zhǔn)確率為71.22%，與另外兩種方法相比高出七到十個百分點，這充分說明KNN方法比較適用于擴充藏文情感詞。今后將進一步完善基準(zhǔn)詞典的質(zhì)量，擴大訓(xùn)練語料的范圍和類別，從而增加詞向量的規(guī)模和質(zhì)量，以便獲得更實用的藏文情感詞典。

（通訊作者：高定國）

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作者簡介

巴桑卓瑪（1991-），女，研究生，主要研究方向為藏文信息處理。

李苗苗（1988-），女，研究生，主要研究方向為藏文信息處理。

高定國（1972-），男，藏族，教授，碩士，主要研究方向為藏文信息處理。

作者單位

西藏大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 西藏自治區(qū)拉薩市 850000endprint