黎家寧

（大連民族大學(xué) 外國(guó)語學(xué)院，遼寧 大連 116600）

世界各地的人們都在大量使用Twitter和Facebook等社交媒體平臺(tái)來表達(dá)自己的觀點(diǎn)。這些平臺(tái)的廣泛應(yīng)用使得文本數(shù)據(jù)豐富，為自然語言處理領(lǐng)域的研究提出了各種挑戰(zhàn)。在這些挑戰(zhàn)中，檢測(cè)文本中傳達(dá)的情感在各個(gè)領(lǐng)域都具有重要意義。分析社交媒體文本內(nèi)容中表達(dá)的情感，對(duì)于評(píng)估人們?cè)诋a(chǎn)品評(píng)價(jià)、電影評(píng)價(jià)、對(duì)新出臺(tái)政府政策的接受等應(yīng)用中的理解力非常有用，這就增加了檢測(cè)它的必要性。在社交媒體中，人們傾向于使用不遵循標(biāo)準(zhǔn)句法結(jié)構(gòu)的非正式表達(dá)方式，使分類成為一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

首先，理解文本中表達(dá)的核心觀點(diǎn)僅限于情感分析[1]，其中基于句子中極性矛盾的分類，即是否表達(dá)任何積極、消極或中性的行為，也可以稱為觀點(diǎn)挖掘。在后期階段，它已經(jīng)進(jìn)化到識(shí)別更精細(xì)的情緒水平。這種情緒檢測(cè)和分類的目的是識(shí)別精煉的情緒，如快樂、悲傷、憤怒。由于大量的單語語料庫的可用性，大多數(shù)有關(guān)情感檢測(cè)的研究分析都是在單語數(shù)據(jù)上進(jìn)行的。然而，公眾屬于多語言領(lǐng)域，當(dāng)他們涉足社交媒體時(shí)，通常使用代碼混合語言[2]。碼混疊識(shí)別是將一種語言的形態(tài)成分嵌入另語言話語中的語義表達(dá)現(xiàn)象。這種用法在多語言社會(huì)中非常常見，人們?cè)谑褂蒙缃幻襟w平臺(tái)時(shí)，將一種語言的單詞翻譯成另一種語言，而不遵循任何標(biāo)準(zhǔn)的語義結(jié)構(gòu)。

印度是一個(gè)多元化的國(guó)家，在文化、語言和時(shí)尚方面，異質(zhì)性在全國(guó)普遍存在。13億人在印度使用大約1 600種語言。受至少2種語言的影響，印度公民往往在社交媒體上經(jīng)常使用混合語言。印地語是這個(gè)國(guó)家使用最多的語言。超過45%的人口以印地語為母語，這使得印度英語（印地語+英語）混合的社交媒體文本內(nèi)容過多。下面是一些直接從社交媒體上根據(jù)一些流行事件提取的印度-英語代碼混合文本樣本及其翻譯。

文本1：Aaj ye government ek shaandar decision le liya Article 370 koscarp karke.

翻譯：今天，本屆政府做出了一個(gè)偉大的決定，廢除了第三百七十條。

文本2：Indian team ke liye bura lag raha hai，they should have won.

翻譯：真為印度隊(duì)難過，他們本該贏的。

文 本3：Pulwama attack ki news dekh kar bahut gussa aa gaya.Hamare armed forces jaroor retaliate karna hein.

翻譯：當(dāng)我看到普瓦馬襲擊的新聞時(shí)，我非常生氣。本文的武裝部隊(duì)一定要報(bào)復(fù)。

正如給的例子所描述的，在代碼混合文本中，印地語單詞被音譯成羅馬文字，并與英語單詞一起書寫。在文本1中，快樂的情緒是通過贊揚(yáng)政府作為shandara決定所采取的步驟來表達(dá)的；在文本2中，短語bura lag raha haisigne表達(dá)的悲傷的情緒；在文本3中bahut gussa aa gayain表達(dá)憤怒情緒。這類句子的語義復(fù)雜性和句法結(jié)構(gòu)的異常變化使得在代碼混合的文本數(shù)據(jù)中進(jìn)行情感檢測(cè)非常困難。由于數(shù)據(jù)的缺乏，該情感檢測(cè)任務(wù)在印地語-英語代碼-混合語言領(lǐng)域的研究程度較低。

本文的目標(biāo)是檢測(cè)和分類這些代碼，混合文本表達(dá)的情感。為了解決這一問題，將Vijay等[3]人的印地語-英語代碼混合文本情緒檢測(cè)任務(wù)作為工作的基線。作為初步的努力，本文主要集中在數(shù)據(jù)的收集。因此，在他們提供的數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，還從各個(gè)平臺(tái)上抓取了codemixed social media內(nèi)容，共收集了12 000條文本。工作考慮的情緒類別是快樂、悲傷和憤怒，每個(gè)文本都手工注釋與之相關(guān)的情緒。

1 數(shù)據(jù)收集及描述

Vijay等[3]人完成了印地語-英語代碼混合數(shù)據(jù)中情感檢測(cè)的基本工作。他們提供的數(shù)據(jù)集是這項(xiàng)工作的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，基于此，開始了語料庫的創(chuàng)建，收集更多的代碼混合文本的數(shù)據(jù)，意圖更好地統(tǒng)計(jì)意義的分類。Twitter API用于提取代碼混合的tweet。本文使用了一個(gè)python庫tweepy，并在程序生成文本數(shù)據(jù)。除了Twitter API外，F(xiàn)acebook和Instagram的評(píng)論也被匯集在一起以獲取所需的數(shù)據(jù)。內(nèi)容提取使用了很多關(guān)鍵詞，一些熱門的是三重塔拉克，巴拉克襲擊，CWC2019，Chandrayaan2，Election2019，克什米爾問題，外科手術(shù)式打擊，莫迪，Jio Fiber，PV Sindhu。由于這些活動(dòng)吸引了如此多的公眾關(guān)注，可以很容易地獲得多種情感內(nèi)容。通過對(duì)Vijay等人數(shù)據(jù)集的收集和分析，共收集了12 000個(gè)印地語-英語代碼混合文本。數(shù)據(jù)類和每個(gè)數(shù)據(jù)類中出現(xiàn)句子數(shù)量的詳細(xì)描述見表1。每堂課的課文數(shù)量保持統(tǒng)一，避免班級(jí)失衡問題。每一篇文章都有相應(yīng)的情感注解。實(shí)驗(yàn)中考慮的情感類有快樂、悲傷和憤怒。注釋是由2個(gè)擁有2種語言知識(shí)的人通過指定的指令手工完成的。

表1 數(shù)據(jù)集的詳細(xì)描述

2 研究方法

在這一節(jié)中，將詳細(xì)描述適用于實(shí)驗(yàn)的方法。方法的流程如圖1所示。預(yù)處理：從社交媒體平臺(tái)提取的數(shù)據(jù)中包含了大量不需要的信息，如url、用戶名、標(biāo)簽、表情符號(hào)和其他特殊字符。為了刪除它們并使文本干凈，可以采用以下步驟：

圖1 方法流程圖

（1）從文本中刪除url。

（2）從文本中刪除所有用戶名和特殊字符。

（3）從整個(gè)文本中刪除所有額外的空格。

（4）將每個(gè)文本轉(zhuǎn)換為小寫。

這些步驟以Jose等[4]人的工作為基礎(chǔ)，在使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類時(shí)，預(yù)處理技術(shù)的作用提供了明確的支持。

重新訓(xùn)練模型和特征提?。涸谔卣魈崛」ぷ髦?，使用預(yù)先訓(xùn)練的領(lǐng)域特定的詞嵌入模型[5]。使用這個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型的原因是，它是由250K碼混合推文構(gòu)建而成的，這樣大的語料庫生成的訓(xùn)練模型可以提供更好的特征向量。本文用Word2Vec重新訓(xùn)練了這個(gè)模型。Word2Vec的核心思想是通過分析所有被標(biāo)記的詞，了解它們之間的語義關(guān)系，根據(jù)詞的相似度來實(shí)現(xiàn)向量相似度。

在Word2Vec中，有2種方法生成單詞向量。這2種方法分別是連續(xù)詞袋法和跳躍圖法。CBOW在工作中的作用是用本文清理的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行再培訓(xùn)。CBOW的主要功能是借助鄰接詞預(yù)測(cè)一個(gè)詞的前景，即根據(jù)上下文預(yù)測(cè)單個(gè)詞。Word2Vec是一個(gè)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中存在2組權(quán)值。當(dāng)周圍的單詞作為輸入時(shí)，它預(yù)測(cè)單個(gè)單詞，如果在預(yù)測(cè)中有錯(cuò)誤，它將通過反向傳播進(jìn)行修正，以調(diào)整權(quán)重。在更好的預(yù)測(cè)之后，CBOW給出隱藏層和輸出層之間的權(quán)值作為單詞的數(shù)值向量。綜上所述，特征提取過程如下：

（1）對(duì)預(yù)處理獲得的已清洗文本進(jìn)行標(biāo)記。

（2）使用標(biāo)記化的單詞對(duì)模型進(jìn)行再訓(xùn)練。

（3）從重新訓(xùn)練的模型中為每個(gè)單詞生成數(shù)值向量，從而獲得每個(gè)句子的特征向量。

將從模型接收到的特征向量提供給各種深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行文本分類。

單詞向量一旦生成，所有的單詞向量都被堆疊到一個(gè)嵌入矩陣中，并使用各自的行數(shù)作為索引。將令牌化句子中的每個(gè)詞替換為詞索引，并將其作為模型的輸入，傳遞給嵌入層。由于每個(gè)句子的長(zhǎng)度都是唯一的，所以使用零填充使它們的長(zhǎng)度統(tǒng)一。在嵌入層中，每個(gè)輸入整數(shù)作為索引訪問包含所有可能特征向量的嵌入矩陣。在獲取每個(gè)句子的特征向量后，將其傳遞給深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。從相關(guān)工作中可以明顯看出，CNN和CNN為首的序列模型，如LSTM、BiLSTM已經(jīng)證明在許多文本分類任務(wù)中提供了更好的結(jié)果。CNN層捕獲的必要特征對(duì)于LSTM進(jìn)行序列預(yù)測(cè)非常有用。它減少了LSTM上的負(fù)載，使計(jì)算速度更快。LSTM對(duì)順序數(shù)據(jù)的處理效果非常好，因?yàn)樗鼈兛梢赃x擇性地記住所需的模式，這在分類任務(wù)中起著至關(guān)重要的作用。雙向LSTM層也被使用，因?yàn)樗鼈兛梢栽?個(gè)LSTM上訓(xùn)練，而不是第1個(gè)LSTM對(duì)輸入序列進(jìn)行訓(xùn)練，第2個(gè)LSTM對(duì)其反向拷貝進(jìn)行訓(xùn)練。簡(jiǎn)而言之即提出再訓(xùn)練一個(gè)雙語預(yù)訓(xùn)練模型來生成單詞嵌入特征向量和CNN頭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于印式英語碼混合文本分類。

3 實(shí)驗(yàn)和結(jié)果

收集的12 000條代碼混合的社交媒體文本被考慮用于實(shí)驗(yàn)。每一個(gè)清理的文本被標(biāo)記，并給予再訓(xùn)練的模型，以生成單詞向量。語料庫中的每個(gè)詞都有索引并從嵌入層訪問其各自的向量。調(diào)查結(jié)果表明，一維CNN在NLP分類任務(wù)中取得了一些顯著的結(jié)果，因?yàn)樵~語的鄰近性可能并不總是一個(gè)良好的指示可訓(xùn)練模式的指標(biāo)。因此第1個(gè)實(shí)驗(yàn)是用1D-CNN做的。當(dāng)僅使用CNN時(shí)，從模型中去掉LSTM層。LSTM和BiLSTM可以記憶在分析文本時(shí)具有重要意義的順序模式，因此也通過省略CNN層來利用它們。最后，采用CNN-LSTM和CNNBiLSTM模型，因?yàn)镃NN具有提取特征的能力，降低了LSTM或BiLSTM訓(xùn)練的復(fù)雜性。對(duì)CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM、CNN-BiLSTM這5個(gè)模型進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)。對(duì)每個(gè)模型進(jìn)行了15代的訓(xùn)練，并利用10倍交叉驗(yàn)證進(jìn)行模型評(píng)價(jià)。各分類模型的性能指標(biāo)見表2。

表2 分類模型的性能指標(biāo)

CNN-BiLSTM的分類準(zhǔn)確率達(dá)到了83.21%，從所得結(jié)果可以看出，與其他模型相比，CNN-BiLSTM的分類性能更好，CNN-BiLSTM模型列于表3，以直觀地展示其性能。從所提供的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以理解，CNN-BiLSTM在每一個(gè)類的分類中都有顯著的表現(xiàn)，總體上的準(zhǔn)確性都是最優(yōu)的。

表3 CNN-BiLSTM分類性能

4 結(jié)論

社交媒體平臺(tái)的普及為每個(gè)人通過文字或圖片來表達(dá)自己對(duì)各種話題的情感鋪平了道路。在印度，人們混合使用英語和當(dāng)?shù)卣Z言（代碼混合語言）來表達(dá)他們的情感。自動(dòng)識(shí)別那些通過代碼混合語言表達(dá)的情緒是一項(xiàng)乏味的任務(wù)，因?yàn)樗?種（或更多）完全不同的語言的特征。本文提出了一種深度學(xué)習(xí)方法，用于識(shí)別各種社交媒體平臺(tái)（如Twitter和Facebook）中通過印地語-英語代碼混合語言表達(dá)的情緒。為了實(shí)現(xiàn)檢測(cè)模型，本文從不同的來源收集并清理了12 000條包含快樂、悲傷、憤怒等情緒的印地語-英語代碼混合句子。為了將句子轉(zhuǎn)換成向量，使用了雙語預(yù)訓(xùn)練模型，該模型再使用為該任務(wù)收集的語料庫進(jìn)行再訓(xùn)練。在檢測(cè)情感的各種深度學(xué)習(xí)模型中，CNN-BiLSTM模型的檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，達(dá)到83.21%。該模型在分類智能檢測(cè)方面也有良好的性能。由于典型的單語預(yù)訓(xùn)練模型不包含其他語言的詞匯，為了從代碼混合數(shù)據(jù)中檢測(cè)情感或其他信息，需要雙語預(yù)訓(xùn)練模型。此外，應(yīng)用CNN層可以從單詞嵌入中生成更有意義的信息，這些信息可以作為輸入傳遞給BiLSTM，BiLSTM捕獲句子的語義。未來，通過在印度語言代碼混合文本領(lǐng)域創(chuàng)建大型語料庫，這項(xiàng)任務(wù)可以擴(kuò)展到更精細(xì)的情感水平。