田 芳，孫 曉，孫本旺

(1.青海大學(xué) 信息化技術(shù)中心，青海 西寧 810016;2.合肥工業(yè)大學(xué) 計算機與信息學(xué)院，安徽 合肥 230009;3.青海大學(xué) 計算機技術(shù)與應(yīng)用系，青海 西寧 810016)

0 引 言

為了使計算機理解人類語言，自然語言處理研究越來越得到研究者的重視。自然語言處理技術(shù)的基礎(chǔ)是語料知識庫，如詞匯語義。語義信息概念最早由Bar-Hillel教授和Carnap教授在1953年提出[1]。隨后，1992年John F. Sowa教授明確了語義網(wǎng)絡(luò)(semantic network)[2]。從二十世紀(jì)九十年代中期，世界各國研究者研究開發(fā)了語義詞典[3]，包括美國普林斯頓大學(xué)的WordNet[4]、美國微軟的MindNet[5]、意大利信息研究所情感詞典SentiWordNet[6]等。中文語義詞典比較著名的有中科院董振東先生提出的知網(wǎng)HowNet[7]、哈爾濱工業(yè)大學(xué)的同義詞詞林[8]、北京大學(xué)計算語言研究所的中文概念詞典[9]、現(xiàn)代漢語語義詞典[10]、中國科學(xué)院聲學(xué)研究所黃曾陽教授提出的HNC概念層次網(wǎng)絡(luò)等[11]。1997年情感計算的概念由MIT媒體實驗室Picard教授提出[12]，情感詞典的構(gòu)建研究起步。情感語義詞典是文本情感分析研究的基礎(chǔ)。情感語義詞典注重情感詞的義元和各類語義關(guān)系。基于情感語義詞典的詞匯間關(guān)系，可以更好地分析文本情感信息。但現(xiàn)有的情感語義詞典缺乏情感語義關(guān)系，如何自動構(gòu)建情感語義關(guān)系顯得非常重要。

1 相關(guān)研究

國外情感詞方面獲取研究主要集中在情感傾向詞匯獲取和極性判斷。WIEBE等基于少量標(biāo)注的詞匯種子，根據(jù)種子分布相似性對主觀形容詞進行聚類，實現(xiàn)對未標(biāo)注主觀形容詞的分類提取[13]。RILOF等采用基于模式匹配利用步步為營算法實現(xiàn)主觀性名詞抽取[14]。BARONI和KAJI等基于網(wǎng)絡(luò) 概念共現(xiàn)互信息識別主觀性形容詞[15]。MOILANEN等基于語素進行情感新詞發(fā)現(xiàn)并標(biāo)注等[16]。文獻(xiàn)[17]使用英文連詞關(guān)系，抽取形容詞情感傾向。Turney等利用情感種子在網(wǎng)絡(luò)搜索引擎查詢片段，基于情感詞匯的互信息PMI判別詞匯的情感傾向的極性[18]。

中文情感詞典構(gòu)建主要的研究思路為基于語料統(tǒng)計以及語義詞典等方法?；谡Z料的情感詞典構(gòu)建方法通過統(tǒng)計詞語間的共現(xiàn)頻率信息或語義情感詞典利用詞語相似度來計算詞語的語義傾向[19]。主要使用的中文語義詞典包括HowNet和同義詞詞林等。朱嫣嵐等提出基于語義相似度和語義相關(guān)的計算詞匯語義傾向性方法，通過計算目標(biāo)詞匯與HowNet中已標(biāo)注褒貶性詞匯間的相似度得到目標(biāo)詞匯的傾向性[20]。李軍等采用機器學(xué)習(xí)方法進行語義分類[21]。大連理工大學(xué)信息檢索研究室采用人工標(biāo)注和自動分類的方法構(gòu)建情感詞匯本體[22]。柳位平等采用人工挑選情感詞匯結(jié)合HowNet語義相似度計算的方法構(gòu)建了中文基礎(chǔ)情感詞詞典[23]。臺灣大學(xué)整理構(gòu)建了中文情感詞典NTUSD。張成功等整理了包含基礎(chǔ)情感詞典及領(lǐng)域詞典、網(wǎng)絡(luò)詞詞典及修飾詞詞典的綜合詞典[24]。周詠梅等考慮情感詞在不同語義環(huán)境的情感傾向，基于HowNet和Senti-WordNet建立中文情感詞典SLHS[25]。林江豪等利用SO-PMI技術(shù)構(gòu)建中文情感詞典[26]。陳建美等基于情感詞匯語法特征和CRF自動獲取情感詞[27]。金宇等提出基于直推式學(xué)習(xí)的中文情感詞極性判別方法，情感詞的詞源來自《現(xiàn)代漢語大辭典》[28]。很多學(xué)者對現(xiàn)有語義詞典構(gòu)建中文情感詞典的研究正說明了現(xiàn)有情感詞典的不足[29-30]。

互聯(lián)網(wǎng)匯集了很多人的智慧和知識積累，包括各類網(wǎng)站和知識百科(維基百科、互動百科、百度百科等等)。利用互聯(lián)網(wǎng)的海量知識獲取概念及語義關(guān)系，已得到很多學(xué)者的共識[31-32]。研究者主要利用互聯(lián)網(wǎng)的海量信息，基于情感種子詞匯或現(xiàn)有詞典，利用搜索引擎返回的共現(xiàn)抽取情感詞匯，計算情感詞傾向和權(quán)值等。如陽愛民等在利用NTUSD和HowNet詞典構(gòu)建基礎(chǔ)詞典的基礎(chǔ)上，選用情感種子詞，基于搜索引擎構(gòu)建情感詞典[33]。搜索引擎是面向全網(wǎng)搜索，需要經(jīng)過分詞、規(guī)則、互信息等過濾詞匯，算法復(fù)雜度高。

綜上所述，目前情感詞典的自動構(gòu)建研究中，主要是面向詞匯的發(fā)現(xiàn)、情感分類和情感傾向標(biāo)注，缺乏情感詞匯的語義關(guān)系抽取。相對全網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取，尚沒有利用知識百科針對情感詞匯語義關(guān)系抽取的相關(guān)研究。由此提出基于網(wǎng)絡(luò)知識百科，獲取情感詞匯和詞匯間語義關(guān)系的方法，同時利用抽取的情感同義詞語義關(guān)系，自動擴展標(biāo)注情感詞匯傾向。

2 情感語義自動抽取

人類情感有復(fù)雜性，描述同類情感可選擇很多相近詞匯來表達(dá)，由此提出一個假設(shè)：每個情感概念一般都有同義詞和反義詞?；谶@個假設(shè)，提出利用情感種子詞匯基于同義詞和反義詞關(guān)系抽取情感詞匯，并遞歸抽取新的情感詞匯同義詞和反義詞關(guān)系的算法。

2.1 抽取流程

情感語義關(guān)系抽取采用的是遞歸算法，選用網(wǎng)絡(luò)百科數(shù)據(jù)源為百度漢語。網(wǎng)絡(luò)百科是志愿者填寫，缺乏審核，選擇兩類標(biāo)簽抽取，目的是驗證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)源標(biāo)簽具體第一個是情感種子詞匯的近義詞和反義詞標(biāo)簽，第二個是情感詞匯的釋義標(biāo)簽。

詞匯的同義詞集合和反義詞集合不同，所以這兩個集合分別利用遞歸算法抽取，即每個新抽取詞匯被視為新的種子進入遞歸抽取其同義詞或反義詞。算法的輸入為情感種子詞匯Seed(x)，用Seed(x)作為同義詞種子Syn-Seed(x)和反義詞種子Ant-Seed(x)。抽取結(jié)果為新的情感詞匯R(x)，及其同義詞集合Syn(x)和反義詞集合Ant(x)。抽取算法對于每一個情感詞匯種子，首先在過濾規(guī)則1和規(guī)則2(過濾規(guī)則見2.2)的條件下，利用數(shù)據(jù)源百度漢語中抽取其近義詞Syn(x)和反義詞Ant(x)，同時抽取在數(shù)據(jù)源百度漢語中的釋義Exp(x)。然后，對于抽取獲得的近義詞Syn(x)和反義詞Ant(x)經(jīng)過規(guī)則3過濾，并分別和百度漢語抽取Exp(x)結(jié)果進行合并去重，獲得的結(jié)果添加到Syn-Seed(x)和Ant-Seed(x)。最后，算法返回到第一步實現(xiàn)遞歸，直到種子集合的所有都使用過，將情感詞匯種子R(x)、同義詞集合Syn(x)和反義詞集合Ant(x)輸出為抽取結(jié)果。

2.2 抽取規(guī)則

抽取規(guī)則設(shè)計主要是為了減少噪音數(shù)據(jù)被抽取，提高抽取精度和效率。抽取方法采用遞歸算法，錯誤的語義和詞匯可視為噪音數(shù)據(jù)。噪音數(shù)據(jù)不僅消耗時間，且影響抽取精度。由于數(shù)據(jù)源百度漢語由非專業(yè)人士填寫，其中不乏詞匯的語義、拼寫等錯誤。如檢索詞匯“驚訝”，其近義詞里發(fā)現(xiàn)拼寫錯誤“驚呀”，“驚訝”又出現(xiàn)為自己的近義詞。經(jīng)過多次測試，提出的抽取過濾規(guī)則如表1所示。

一個詞匯自身不可以定為同義詞或反義詞，由此設(shè)計規(guī)則1；一個詞不可能既是一個詞的同義詞又是反義詞，由此設(shè)計規(guī)則2；根據(jù)假設(shè)，非感情詞匯相對的同義詞和反義詞較少，此外，錯誤拼寫詞和錯誤語義在所有的數(shù)據(jù)源里出現(xiàn)可能性低，由此設(shè)計規(guī)則3。

表1 抽取算法過濾規(guī)則

2.3 抽取測試與分析

抽取算法測試階段，任選五個種子詞匯抽取了情感語義詞匯。表2是從1 532個詞中連續(xù)取出了30個詞示例，表中第2列為不通過規(guī)則3抽取出來的詞匯，第3列為詞匯拼寫正確結(jié)果(不標(biāo)注的為抽取結(jié)果書寫正確的詞匯)，第4列標(biāo)注了錯誤類型，包括5類錯誤拼寫、地方話、非詞、不常用詞和其他，表中標(biāo)注“1”表示是該類型，不標(biāo)表示不是該類型。拼寫錯誤詞基本都是情感詞匯，這些詞對情感詞匯抽取沒任何意義；地方話基本上是情感詞匯如“懆急”；非詞主要是由單字和詞匯組合構(gòu)成，這些結(jié)果基本上也不是情感詞匯；不常用詞基本是情感詞匯；其他主要包括非情感詞如“仙游”、“微博”，專業(yè)用詞如“解亻亦”是醫(yī)學(xué)專用詞，還有很少量情感詞匯。經(jīng)過統(tǒng)計，被過濾的1 532詞匯中近48.7%為拼寫錯誤，3%為地方話，16.9%不是常規(guī)詞匯，4%為不常用詞，其他為27.4%。

表2 無過濾規(guī)則3算法抽取的詞匯示例

利用40個情感詞匯種子，抽取算法結(jié)果經(jīng)過合并去重，最終抽取結(jié)果記作中文情感語義詞匯集合CASL(Chinese affective semantic lexicon)。CASL總計22 068個詞匯。CASL實現(xiàn)包括中文情感詞匯以及這些詞匯的同義和反義兩個語義關(guān)系。

對于CASL中22 068個詞匯，通過和現(xiàn)在常用的情感詞典做了比較(詳見表3)，結(jié)果說明抽取算法有效地抽取了情感詞匯。選擇4個詞典,包括1個語義詞典HowNet(使用情感傾向詞匯)和3個常用情感詞典：清華大學(xué)褒貶義詞典、臺灣大學(xué)NTUSD和大連理工大學(xué)的情感本體。表3中“覆蓋詞量”指CASL與比較詞典重合的詞匯數(shù)量，最高覆蓋數(shù)量為10 829個詞匯。結(jié)果表明，CASL有效地抽取了中文情感詞匯，及其同義詞和反義詞等兩種語義關(guān)系；此外，也表明現(xiàn)有的中文情感詞典對情感詞匯的認(rèn)定不同。

表3 CASL對現(xiàn)有情感詞典覆蓋的詞匯量

3 情感傾向標(biāo)注及結(jié)果分析

情感詞匯的傾向標(biāo)注詞典對情感計算和分析十分重要，標(biāo)注詞匯的完整性和情感傾向分析精度直接相關(guān)。對CASL詞匯的情感傾向標(biāo)注方法是基于現(xiàn)有的情感詞典和CASL中詞匯的語義關(guān)系。抽取算法獲得的CASL包括大量的情感詞匯、詞匯的同義詞和反義詞關(guān)系。基于情感語義關(guān)系，近義詞的褒貶性一致，反義詞的褒貶性相反?；谕x詞和反義詞關(guān)系，利用現(xiàn)有的情感詞典(前面4個詞典)標(biāo)注及擴展標(biāo)注抽取詞匯的情感傾向。基于情感語義關(guān)系的CASL詞匯的情感傾向標(biāo)注結(jié)果如表4所示。CASL的情感傾向標(biāo)注方法為：首先標(biāo)注CASL覆蓋現(xiàn)有詞典的情感詞匯，結(jié)果為表4中“詞典標(biāo)注詞匯數(shù)量”。然后，基于CASL中情感詞匯的同義詞集合，對于CASL中的未標(biāo)注的詞匯Wi進行標(biāo)注。擴展標(biāo)注方法是從前向后循環(huán)檢索Wi的同義詞Si，如果發(fā)現(xiàn)有情感標(biāo)注的詞匯，則設(shè)置Wi的情感傾向和Si一致；然后，基于CASL中情感詞匯的反義詞集合，對于CASL中的未標(biāo)注的詞匯Wi，從前向后循環(huán)檢索Wi的反義詞Ai，如果發(fā)現(xiàn)有情感標(biāo)注的詞匯，則設(shè)置Wi的情感傾向和Ai一致；在傾向擴展標(biāo)注中，如果在Si和Ai都沒有找到，就不標(biāo)注Wi的情感傾向。

基于4個基本詞典，CASL的情感傾向擴展標(biāo)注實驗結(jié)果如表4所示，結(jié)果說明基于情感語義關(guān)系的情感詞匯的傾向標(biāo)注方法有效。表中第3列為基于語義關(guān)系標(biāo)注詞匯數(shù)量和標(biāo)注正確的數(shù)量；表中第4列說明方法對CASL擴展標(biāo)注了178.7%、167.3%、261.2%和59.1%的詞匯情感傾向。情感標(biāo)注的準(zhǔn)確率分別是88.1%、86.9%、86.2%和79.1%?；?個現(xiàn)有詞典，實現(xiàn)CASL詞匯平均擴展166.6%情感傾向標(biāo)注，78.1%準(zhǔn)確標(biāo)注。

表4 基于情感語義關(guān)系的CASL詞匯情感傾向標(biāo)注結(jié)果

4 結(jié)束語

基于情感的復(fù)雜性，提出了一個情感詞匯的假設(shè)，實驗結(jié)果證明這個假設(shè)是可靠的。利用中文網(wǎng)絡(luò)知識百科，提出了一種簡單、高效的方法抽取中文情感詞匯，并成功地抽取了詞匯的兩個重要語義關(guān)系即同義詞關(guān)系和反義詞關(guān)系。通過和現(xiàn)有情感詞典的比較，該方法抽取結(jié)果基本覆蓋現(xiàn)有情感詞典的詞匯數(shù)量較高。同時，基于現(xiàn)有情感詞典和抽取的情感詞匯間語義關(guān)系，實現(xiàn)了快速地擴展情感詞語的傾向標(biāo)注。

該方法的局限性是過于依賴網(wǎng)絡(luò)詞匯的準(zhǔn)確度。雖然可以通過規(guī)則去過濾，但規(guī)則過濾會減少情感詞匯的抽取。抽取數(shù)據(jù)源的語義錯誤、錯別字等問題影響了數(shù)據(jù)的抽取結(jié)果。情感語義關(guān)系詞匯CASL的構(gòu)建，更加方便情感語義詞典的構(gòu)建和文本的情感分析。研究中已經(jīng)基于情感語義關(guān)系，進行了情感詞匯傾向自動擴展標(biāo)注。今后的研究，還可以進行情感詞匯情感權(quán)值自動擴展標(biāo)注和計算、情感詞語語義相關(guān)度計算等等。此外，基于規(guī)則抽取算法過濾出來的詞匯有很大一部分是錯誤拼寫，這一部分詞匯將被考慮生成一個中文的錯誤拼寫詞典。