呂韶華，楊 亮，林鴻飛

（大連理工大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，遼寧 大連116024）

1 引言

隨著Web2.0的快速發(fā)展，主觀文本數(shù)量呈指數(shù)增長，對主觀文本進行傾向性判斷是情感計算領(lǐng)域的熱點問題。傳統(tǒng)的傾向性分析［1－2］均是判斷特定領(lǐng)域的情感傾向性，投入大量時間和資金對文本進行標(biāo)注，然后利用監(jiān)督分類方法對標(biāo)注后的文本進行訓(xùn)練，得到傾向性分析的模型，然后用此模型來對新的文本進行傾向性判斷。但是面對不同領(lǐng)域的文本，如果直接利用由監(jiān)督分類方法實驗所得出的模型進行傾向性分析，準(zhǔn)確率偏低。面臨這個難題，各種跨領(lǐng)域情感傾向性分析方法應(yīng)運而生。

跨領(lǐng)域情感傾向性分析是指利用源領(lǐng)域中已標(biāo)注情感傾向性的文本，得到新目標(biāo)領(lǐng)域中未標(biāo)注情感傾向性的文本的傾向性。文獻［3］利用圖排序算法處理跨領(lǐng)域情感傾向性分析問題，文中同時考慮了新舊兩個領(lǐng)域之間文檔的相似度從而對其進行賦值：首先，在舊領(lǐng)域和新領(lǐng)域文本之間建立內(nèi)容相似矩陣；再對該矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化后得到與新領(lǐng)域每個文檔的相似度最大的前K個舊領(lǐng)域中的文檔；然后，使用同樣的方法找到新領(lǐng)域中文檔內(nèi)容之間相似的文檔；最后，依據(jù)標(biāo)注文本的傾向性和得到的K個相似文檔，計算各個文檔的情感傾向性分?jǐn)?shù)，對上述兩個分?jǐn)?shù)進行線性加和后得到文檔的最后情感分，進而依據(jù)最后的得分確定新領(lǐng)域中各個文本的情感傾向性。但該方法在多個實驗中所得到的結(jié)果相比于本文提出的方法所得到的實驗結(jié)果好。文獻［4］借助與領(lǐng)域相獨立的詞語作為連接源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的橋梁，運用文中所提出的SFA算法，把不同領(lǐng)域的詞語映射到統(tǒng)一的潛在空間，從而對目標(biāo)領(lǐng)域的文本進行情感傾向性判斷?？墒牵涮幚淼奈谋緝H包括英語語料，未考慮中文文本的情感傾向性分析問題。文獻［5］利用基于圖的算法判斷不同語言中詞語的傾向性，實驗表明文中的方法比傳統(tǒng)的SO－PMI方法效果好，但是該方法只考慮了形容詞的傾向性，處理的是跨語言的情感傾向性分析問題，與本文中處理的跨領(lǐng)域情感傾向性不同。

本文在前人工作的基礎(chǔ)上，提出基于SimRank的跨領(lǐng)域情感傾向性分析算法，具體步驟如下：首先，參照文獻［4］，將源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域中的詞語分為領(lǐng)域相關(guān)詞和領(lǐng)域無關(guān)詞，并把領(lǐng)域無關(guān)詞作為兩個領(lǐng)域情感傾向判定的種子詞；然后，利用Sim－Rank算法和情感詞典，計算領(lǐng)域相關(guān)詞與種子詞的相似度并擴展種子詞的規(guī)模，從而找出潛在情感空間；最后得到的潛在情感空間中的詞作為特征詞，借助SVM對已經(jīng)標(biāo)注情感傾向性的源領(lǐng)域文本進行訓(xùn)練，利用得到的模型對未知情感傾向性的目標(biāo)領(lǐng)域文本進行情感傾向性判定。

本文的組織結(jié)構(gòu)如下：第2節(jié)是相關(guān)工作介紹；第3節(jié)介紹基于SimRank的跨領(lǐng)域情感傾向性分析算法；第4節(jié)是本文的實驗結(jié)果計算及分析；最后一節(jié)對本研究進行了總結(jié)和展望。

2 相關(guān)工作

2.1 情感傾向性分析

有關(guān)情感傾向性分析的研究成果眾多［1－2，6］，但是，當(dāng)面對不同的領(lǐng)域文本，如果直接利用有監(jiān)督模型進行傾向性分析，準(zhǔn)確率不高，因為不同領(lǐng)域的文本在詞的分布上難以一致，這就造成在訓(xùn)練階段得到的模型難以用于預(yù)測新的領(lǐng)域的文本的情感傾向性。例如，文獻［1］利用句子之間的連詞等信息作為突破口來判定詞語的情感傾向性；文獻［2］把傳統(tǒng)的有監(jiān)督分類方法用在情感傾向性分析方面，利用多種分類器對文本的傾向性進行判斷，并在電影語料上做實驗，結(jié)果表明有監(jiān)督的方法得到的準(zhǔn)確率最高達(dá)到82.9%；文獻［6］則利用 WordNet中形容詞的同義詞集和反義詞集判斷情感詞的傾向性，進而在句子級別上判定情感傾向性。

雖然實驗結(jié)果表明有監(jiān)督的方法對情感傾向性判定比較有效，但是該方法需要大量的標(biāo)注語料，耗時費事，代價頗大，且其準(zhǔn)確性難以保證。同時，當(dāng)面對不同的領(lǐng)域文本，如果直接利用有監(jiān)督模型進行傾向性分析，準(zhǔn)確率不高，因為不同領(lǐng)域的文本在詞的分布上難以一致，這就造成在訓(xùn)練階段得到的模型難以用于預(yù)測新的領(lǐng)域的文本的情感傾向性。

2.2 SCL算法

SCL［7］算法是一種有效的跨領(lǐng)域情感傾向性分析算法。它的主要思想是：利用源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域中多次出現(xiàn)的帶有明確情感傾向性的種子詞作為樞紐特征，然后通過訓(xùn)練得出非樞紐特征與樞紐特征的權(quán)值模型，最后利用所得到的模型對目標(biāo)領(lǐng)域的文本進行情感傾向性預(yù)測分析。

2.3 遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)是指把源領(lǐng)域的知識遷移到相關(guān)的目標(biāo)領(lǐng)域。許多文獻對此問題進行了研究［8－10］，文獻［8］采用重新對源領(lǐng)域的實例進行賦予權(quán)值的方法，達(dá)到對目的領(lǐng)域遷移的目的；文獻［9］用新的特征表示來處理遷移學(xué)習(xí)問題；文獻［10］提出一種“兩段法”來解決遷移學(xué)習(xí)問題。廣義上，本文的跨領(lǐng)域情感傾向性分析研究也屬于遷移學(xué)習(xí)，所以近年來出現(xiàn)一些用遷移學(xué)習(xí)的方法來解決跨領(lǐng)域情感傾向性分析研究成果［7，11］。

2.4 SimRank算法

SimRank［12］是利用圖模型計算圖上各點之間的相似度，其主要思想是：一個點與其本身的相似度最高，相同或相似的節(jié)點的鄰節(jié)點也相似。具體定義如下：

對圖G上的任意兩點a和b，假定相似度為s（a，b），那么

其中C（0＜C＜1）為衰減系數(shù)，表示相似度在傳遞過程中的衰減速度。I（V）表示節(jié)點V的入度集，Ii（V）表示第i個入邊相鄰節(jié)點。

SimRank算法及其改進算法已廣泛應(yīng)用于計算對象之間的相似性［13］。本文把源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域文本中包含的所有詞視為圖上的節(jié)點，并分別構(gòu)建由源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的詞組成的圖，若兩個詞語在一個句子中共現(xiàn)，那么兩者之間就存在一條邊，利用SimRank算法計算該圖上任意兩個點之間的相似度。

SimRank算法及其改進算法已廣泛應(yīng)用于計算對象之間的相似性［13］。文獻［12］的實驗顯示SimRank算法在挖掘節(jié)點相似性的結(jié)果相對于對比實驗?zāi)軌蛱岣?6%到45%。本文把源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域文本中包含的所有詞作為圖的節(jié)點，借助潛在情感空間，利用SimRank算法計算該圖上任意兩個點之間的相似度，從而實現(xiàn)源領(lǐng)域到目標(biāo)領(lǐng)域的情感傾向性分析。

3 基于SimRank的跨領(lǐng)域情感傾向性分析算法

為了后文敘述方便，把基本術(shù)語在此做集中介紹。

源領(lǐng)域（Ds）：已經(jīng)標(biāo)注情感傾向性的文本，可以利用這些標(biāo)注信息作為跨領(lǐng)域情感傾向性分析進行訓(xùn)練；

目標(biāo)領(lǐng)域（Dt）：未標(biāo)注情感傾向性文本，即待判定情感傾向性文本，且該領(lǐng)域的文本與源領(lǐng)域（Ds）不屬于同一領(lǐng)域；

種子詞（Seeds）：在源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域出現(xiàn)次數(shù)最多的情感詞，這些種子詞有明確的傾向性，它們需要借助情感詞典進行判斷，這些種子詞對計算SimRank有重要影響；

潛在情感空間（Latent Emotional Space）：在源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域中，獲取與同一個種子詞的Sim－Rank最大的詞，將這些詞構(gòu)成詞空間，該空間中的這些“詞”即可作為連接源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的橋梁，這就解決了2.1節(jié)提到的跨領(lǐng)域情感傾向性分析中源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域不同而引起的問題。例如，若源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域中與種子詞w的SimRank值最大的詞分別是ws和wt，那么ws＿wt即為潛在空間里的一個詞，可用作分類特征；

情感詞典（Dic）：用于判定詞的傾向性，從而形成種子詞，判定的方法為：正向為1，負(fù)向為－1，無情感為0。

具體而言，跨領(lǐng)域情感傾向性分析問題可用上述術(shù)語表達(dá)如下：對給定的源領(lǐng)域Ds和目標(biāo)領(lǐng)域Dt，有

其中Ds由ns對標(biāo)注情感傾向性的評論組成，xsi是第i個文本內(nèi)容，ysi是xsi對應(yīng)的情感傾向性，其取值范圍為｛1，0，－1｝，分別表示評論的情感傾向性為正向、無情感和負(fù)向，Dt僅由nt個文本組成。

跨領(lǐng)域情感傾向性分析的任務(wù)是利用Ds中的文本和情感傾向性標(biāo)注信息，預(yù)測Dt中每個文本的傾向性。相對于特定領(lǐng)域的情感傾向性分析研究，跨領(lǐng)域情感傾向性分析涉及的難點有以下兩點。

1）同一個詞語在一個領(lǐng)域中的情感傾向性相對固定，但是它在不同領(lǐng)域中表達(dá)的情感傾向性不一定相同。這類問題與詞所在的領(lǐng)域相關(guān)，所以不能直接使用傳統(tǒng)的情感傾向性分析方法。比如表1所示的關(guān)于酒店評論和電子產(chǎn)品評論。

表1 評論舉例

在這兩個出自不同領(lǐng)域的句子中“小”在各自領(lǐng)域中的傾向性比較固定，但是當(dāng)它出現(xiàn)在不同的領(lǐng)域中的時候，則表達(dá)了兩種相反的傾向性，前者表示否定，而后者表示肯定。如何在跨領(lǐng)域情感傾向性分析中準(zhǔn)確判斷領(lǐng)域內(nèi)的詞語的情感傾向，并把它遷移到不同領(lǐng)域是跨領(lǐng)域情感傾向分析的一個難點。

2）一些詞語只在特定領(lǐng)域中有情感傾向，在不同領(lǐng)域中可能不包含情感，甚至不出現(xiàn)，這樣也導(dǎo)致了傳統(tǒng)的情感傾向性分析方法無法判斷傾向性，因為這兩個領(lǐng)域的詞空間分布不同。例如，針對電子產(chǎn)品的評論——“這個相機很好，耐用”，“耐用”在電子產(chǎn)品評論中經(jīng)常出現(xiàn)，表示評論者認(rèn)為該產(chǎn)品結(jié)實，表達(dá)肯定情感，但是在酒店領(lǐng)域的評論中出現(xiàn)的幾率很小，如果直接使用特定領(lǐng)域中情感傾向性分析的方法，那么會丟失很多特征，準(zhǔn)確率也隨之降低。

類似SCL，本文的算法也同樣利用多次出現(xiàn)的帶有明確情感傾向性的種子詞作為連接源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的樞紐特征，進而構(gòu)建由這兩個領(lǐng)域中樞紐特征和非樞紐特征形成的圖，計算圖中所有點之間的SimRank值，從而找到潛在情感空間，最后，把潛在情感空間中的詞語作為特征，對源領(lǐng)域中已經(jīng)標(biāo)注情感傾向性的全部文本和目標(biāo)領(lǐng)域中未標(biāo)注情感傾向性的部分文本進行訓(xùn)練，得到傾向性分類模型，再利用此模型對目標(biāo)領(lǐng)域中未標(biāo)注情感傾向性的文本進行傾向性分析判斷。下面通過例句具體說明一下：

Elec領(lǐng)域：“Nokia 8800外觀漂亮，十分大氣”

Stock領(lǐng)域：“綜合看今天強勢的反彈，筆者認(rèn)為節(jié)前的調(diào)整已經(jīng)全部結(jié)束，多頭將在最后一個交易日展開全面反擊，以一個漂亮的紅色周K線迎接國慶的可能很大。”

來自不同領(lǐng)域的傾向性詞匯“大氣”和“強勢”在“漂亮”作為樞紐特征即種子詞的“鏈接”下，通過SimRank方法計算相似度，用于分析未標(biāo)注文本的情感傾向性。

具體算法如下：

（1）構(gòu)造樞紐特征集合P以及Ds和Dt的詞語組成的圖G。

tf（w）為詞語在某個領(lǐng)域中出現(xiàn)次數(shù)，Maxk表示出現(xiàn)次數(shù)最多的前k個詞。源領(lǐng)域和目的領(lǐng)域的圖G中節(jié)點代表詞語，同時出現(xiàn)在一個句子中的各個詞語之間存在一條邊。

（2）選擇種子詞Seeds。利用Dic標(biāo)注出P中有明顯情感傾向性的詞作為Seeds。本文所用的Dic是由文獻［14］的情感詞匯本體和 HowNet［15］中情感詞構(gòu)成。

（3）計算圖G中的各個詞語之間的SimRank值，構(gòu)建潛在情感空間。

LES表示潛在情感空間，其是由滿足上式的ws和wt詞語對ws＿wt組成，MaxSim（i，j）表示與詞語i的SimRank值最大的詞。

（4）把LES和Seeds中的詞語作為特征詞，對Ds的文本和部分Dt文本進行SVM訓(xùn)練，Seeds中的權(quán)值為1，LES的權(quán)重為其所屬領(lǐng)域的SimRank值，利用得到的模型對Dt中的文本進行傾向性預(yù)測。

（5）該算法能夠解決前文提到的兩個問題。對于第一個問題，在酒店領(lǐng)域的評論“我很討厭這個酒店，房間太小”中，“小”與具有否定傾向的“討厭”共現(xiàn)，根據(jù)算法判斷其傾向性為否定，同理，在電子領(lǐng)域的評論“我就喜歡這么小的電池”中，“小”的傾向性為肯定。同樣，由于上述算法計算了所有共現(xiàn)詞之間的SimRank值，在選擇特征時能夠考慮到特定領(lǐng)域的詞，從而解決（1）提到的第二個問題。例如，在如圖1所示中，Ds表示對酒店的評論文本，Dt表示電子產(chǎn)品的評論文本，由算法所得到的源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域中與種子詞“完美”的SimRank最大的詞分別是“不錯”和“耐用”，故“不錯＿耐用”成為潛在情感空間中的一個詞，可以用在后續(xù)的分類特征。

圖1 LES示意圖

4 實驗結(jié)果與分析

4.1 語料來源

實驗語料來自文獻［3］，該語料的規(guī)模如表2所示（“詞典長度”表示數(shù)據(jù)集中不同詞的數(shù)量），語料中包括三個領(lǐng)域的評論，分別是：電子評論Elec（來源于：http：／／detail.zol.com.cn／），財經(jīng)評論Stock（來源于：http：／／blog.sohu.com／stock／）及酒店評論 Hotel（來源于：http：／／www.ctrip.com／）。所有評論均已由專家進行了傾向性標(biāo)注。

表2 實驗語料規(guī)模

4.2 對比實驗的描述

本文對實驗語料所包括的三個領(lǐng)域，兩兩之間分別作跨領(lǐng)域傾向性分析實驗，共計6組實驗。本文的實驗進行了如下的預(yù)處理：首先，使用中國科學(xué)院ICTCLAS分詞系統(tǒng)［16］對所有語料文本進行分詞，然后去停用詞，并針對各領(lǐng)域進行詞頻統(tǒng)計，去除出現(xiàn)次數(shù)小于3次的低頻詞。最后利用詞頻統(tǒng)計結(jié)果和Dic得到Seeds。

本文所用的Dic的規(guī)模如表3所示。

分別計算Ds和Dt中經(jīng)處理后得到的詞之間的SimRank值，按照本文上述算法，得到LES。對Ds和部分Dt文本使用SVM－light工具包［17］進行訓(xùn)練，使用其中的線性核，所有參數(shù)都使用默認(rèn)值。針對Dt文本，利用訓(xùn)練后得到的模型進行傾向性預(yù)測。

表3 Dic的規(guī)模

4.3 實驗結(jié)果

本文使用準(zhǔn)確率（Accuracy）作為評價指標(biāo)，準(zhǔn)確率是指預(yù)測的文本傾向性和經(jīng)專家標(biāo)注的文本的傾向性一致的文本數(shù)目占所預(yù)測文本總數(shù)的比例。

文獻［3］中把用SVM訓(xùn)練分類作為Baseline，同時使用SCL和文中算法進行了實驗，本文以文獻［3］的實驗結(jié)果作為對比實驗。本文實驗結(jié)果如表4所示。

表4 實驗結(jié)果對比

4.4 實驗結(jié)果分析

本文提出的基于SimRank的方法（以下簡稱SR算法）在實驗（1）（2）（3）（5）中取得了最佳的結(jié)果，體現(xiàn)了本文方法的有效性及魯棒性，但在實驗（4）（6）中沒有文獻［3］中的SentiRank方法突出，以下部分將對實驗結(jié)果進行深入的分析。

SentiRank方法以SCL算法作為對比算法，結(jié)果顯示：在（1）（2）（3）上使用SCL算法得到的結(jié)果都優(yōu)于SentiRank方法，可見種子詞即同時出現(xiàn)在源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的高頻詞匯對跨領(lǐng)域情感分析起著重要作用。

正如第3節(jié)所述，本文的算法本質(zhì)上和SCL算法的思想一致，均是利用兩個領(lǐng)域中與領(lǐng)域無關(guān)的詞語作為橋梁，從而解決跨領(lǐng)域情感傾向性分析問題，但是原始的SCL算法考慮的較為簡單，僅僅是對矩陣進行SVD分解，不能夠準(zhǔn)確、深入地挖掘出兩個領(lǐng)域的潛在情感空間，進而影響了實驗結(jié)果的準(zhǔn)確度，SR算法是對其的一個改進，考慮到利用SimRank算法挖掘共現(xiàn)的詞語的相似性，將源領(lǐng)域及目標(biāo)領(lǐng)域中與種子詞SimRank值最大的詞形成詞對，從而更準(zhǔn)確地構(gòu)成潛在情感空間，實現(xiàn)了利用種子詞把兩個領(lǐng)域更好地聯(lián)系了起來，所以在實驗（1）（2）（3）中都取得了最好的效果，從實驗結(jié)果我們可以看到，本文使用SimRank算法進行潛在情感空間的選擇在一定程度上能夠提高SCL算法的性能，因此本文的SR算法在這個三組實驗的結(jié)果要優(yōu)于SCL算法。

文獻［3］的實驗結(jié)果表明SentiRank方法在實驗（4）（5）（6）中得到的結(jié)果好于SCL算法，分析原因可知，由于SCL算法的思想主要考慮詞匯的共現(xiàn)信息且分析對象粒度為整個篇章（在本文實驗中即為整條評論），很大程度上會受到低頻詞及數(shù)據(jù)集大小影響，同時樞紐特征的選擇也對SCL算法有至關(guān)重要的影響。

而本文的SR算法同時也有一定局限性，在后三個實驗中只有一組結(jié)果優(yōu)于對比實驗的結(jié)果，即在（5）上結(jié)果要好于SCL及SentiRank方法，而在實驗（4）（6）中的結(jié)果沒有SentiRank方法表現(xiàn)的好，分析原因可知，從另一個方面是因為SR算法類似于SCL算法，但是要優(yōu)于SCL算法，其同樣會受到低頻詞、數(shù)據(jù)集大小及種子詞選擇的方面的影響，這一點可以從三個數(shù)據(jù)詞典的長度得出（Elec：6 200，Stock：13 012，Hotel：11 336）。在實驗（4）（6）中都是由于Stock和Hotel領(lǐng)域的數(shù)據(jù)詞典長度都約為Elec的2倍，其不可避免的引入了一定的噪音，影響了實驗的結(jié)果，而實驗（5）由于Hotel與Stock領(lǐng)域數(shù)據(jù)大小相似，故SR方法的結(jié)果在三種方法中表現(xiàn)最好。

同時較之SentiRank提出的方法，未考慮源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域之間文本的相似性，也是SR算法的結(jié)果在（4）（6）兩組實驗上不如SentiRank結(jié)果的原因之一，其也是以后的研究中進一步需要考慮的問題，將SR算法結(jié)合不同領(lǐng)域間文本相似性這一重要信息深入挖掘跨領(lǐng)域文本的情感傾向性。

5 總結(jié)與展望

本文提出一種基于SimRank的跨領(lǐng)域傾向性分析算法用于解決不同領(lǐng)域中情感傾向性分析的問題。該算法使用源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域中出現(xiàn)次數(shù)最多的情感詞作為連接兩者的樞紐特征，利用兩個領(lǐng)域中詞語構(gòu)成的圖上計算這些樞紐特征的SimRank值，進而構(gòu)建潛在情感空間，把潛在情感空間中的詞語作為分類特征，使用SVM分類器對源領(lǐng)域進行訓(xùn)練，用得到的分類模型對目標(biāo)領(lǐng)域的文本進行情感傾向性判斷。6組實驗的結(jié)果表明本文算法是有效的。下一步的工作可以考慮融入語法分析，對算法加入與領(lǐng)域相關(guān)的情感傾向性判定因素，同時，本文僅僅考慮兩個領(lǐng)域之間的情感傾向性遷移問題，以后的工作可以在多個領(lǐng)域間進行情感傾向性判定。

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