基于情感指数与双语相似度的跨语言情感分类

作     者：康广泽 李娜娜 KANG Guangze;LI Nana

作者机构：河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北工业大学河北省大数据重点实验室天津300401 

出 版 物：《信息技术与信息化》 (Information Technology and Informatization)

年 卷 期：2021年第6期

页      面：261-267页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河北省高等学校科学技术研究青年基金项目(QN2016217) 

主　　题：跨语言情感分类 双语词嵌入 情感指数 双语相似度 

摘      要：目前的跨语言情感分类大多借助双语词嵌入构建语言间的映射,此类方法只考虑语义关系,忽略了情感信息,影响了模型的性能。针对上述问题,提出一种基于情感指数与双语相似度的跨语言情感分类模型(cross-language sentiment classifi cation based on sentiment index and bilingual similarity,SIBS),先计算英文的情感指数,再通过基于双语词嵌入和TF-IDF算法的双语相似度算法计算中英两种语言的相似度,得到中文的情感指数,最后使用SVM进行情感分类。实验结果表明,该方法能有效解决情感信息缺失问题,提高了分类的准确率。