跨语言情感分析：情感特征表示的新模型

"本文介绍了一种基于情感特征表示的跨语言文本情感分析模型，由徐月梅、施灵雨和蔡连侨共同研究完成。该模型旨在解决深度学习跨语言情感分析中预训练的双语词嵌入（BWE）词典难以获取的问题。通过引入情感监督信息，该模型能生成兼顾语义和情感特征的词向量表示，用于跨语言文本的情感预测。在以英语为源语言，汉语、法语、德语、日语、韩语和泰语为目标语言的实验中，模型表现优于传统方法，提高了9.3%至8.7%的预测准确率，尤其在德语上的效果最佳，这可能归因于英语和德语的语系相似性。实验还探讨了影响跨语言情感分析模型性能的相关因素。关键词包括跨语言情感分析、情感感知和生成对抗网络。" 文章详细内容： 这篇论文关注的是跨语言情感分析，这是一个在人工智能领域中的重要任务，目的是理解和评估不同语言文本中的情感倾向。传统的跨语言情感分析方法依赖于预训练的双语词嵌入，但这些词典的获取通常很困难。因此，作者提出了一个创新的模型，该模型利用情感特征表示来克服这一挑战。 模型的核心是情感感知的词向量表示。通过对源语言的文本添加情感监督信息，模型能够在学习词向量时同时捕捉语义和情感特征。这使得词向量不仅包含了词汇的基本含义，还包含了与其相关的情感色彩，从而更好地适应跨语言情感分析的需求。 为了验证模型的有效性，研究者进行了一系列实验，选取英语作为源语言，选择了汉语、法语、德语、日语、韩语和泰语作为目标语言。实验结果显示，该模型相比于依赖机器翻译方法或者不使用情感特征的模型，其预测准确率显著提升，大约提升了9.3%和8.7%，显示出模型的优越性能。 特别地，当英语作为源语言，德语作为目标语言时，模型的性能最优。这可能是因为英语和德语都属于日耳曼语族，它们在语法结构和词汇上有一定的共通性，这使得情感特征的转移更加顺畅。 此外，论文的实验部分还深入探讨了影响跨语言情感分析模型性能的各种因素，这可能包括词汇的对应关系、语言间的语义差异以及情感词汇的覆盖范围等。这些发现对于进一步优化模型和理解跨语言情感分析的难点提供了有价值的见解。 这篇论文提出的模型为跨语言情感分析提供了一个新的视角，通过整合情感特征，它有效地提升了模型在不同语言间情感预测的准确性，对于多语言环境下的情感理解和应用具有重要的理论和实践价值。