融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法

作     者：王耀琦 万中英 曾雪强 左家莉 WANG Yaoqi;WAN Zhongying;ZENG Xueqiang;ZUO Jiali

作者机构：江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 

出 版 物：《清华大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tsinghua University(Science and Technology))

年 卷 期：2024年第64卷第5期

页      面：789-800页

核心收录：

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：国家自然科学基金地区科学基金项目(62266021) 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2200330) 

主　　题：情感分布标签增强 情感分布学习 VAD情绪空间 情感词典 

摘      要：情感分布学习(emotion distribution learning, EDL)采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度,在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布,可以解决EDL缺乏已标注情感分布的实验数据集的问题。然而,已有的情感分布标签增强方法采用离散空间情绪模型表示情绪,存在情绪间的相关信息丢失和情绪表达不连续等问题。针对上述问题,该文引入基于连续维度的效价-唤醒-支配(valence-arousal-dominance, VAD)心理学情绪模型,提出融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法(VAD emotion knowledge-based text emotion distribution label enhancement, VADLE)。VADLE方法基于先验的VAD情绪模型中的情绪距离,先为英文句子的真实情绪标签和句中情感词的情绪标签分别生成先验情感分布,再通过分布叠加将2种先验情感分布统一。通过英文单标签文本情感数据集的对比实验表明:VADLE方法在情绪预测任务方面的性能优于已有的情感分布标签增强方法。