2021 CCAC夏睿：属性级情感分析新突破——海量评论文本的深度洞察

属性级情感分析是近年来自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究分支，特别是在2019年至2021年间，它在 ACL、EMNLP 和 NAACL 等顶级会议上引起了广泛关注。南京理工大学的研究者夏睿于2021年7月11日在第一届中国情感计算大会上分享了这一领域的最新进展。随着互联网技术的发展，从Web1.0时代的门户网站到Web2.0时期的博客和论坛，再到新型社交网络如SNS、微博、微信和电子商务，用户产生的大量主观评论文本使得情感计算面临前所未有的挑战和机遇。 属性级情感分析的核心目标在于从这些海量评论中精确地挖掘出评价对象，并对针对该对象的情感进行细致分类。这包括多个子任务，如Aspect-Based Sentiment Analysis（基于方面的情感分析），旨在识别评论中的特定实体或特性所对应的情感倾向；Emotion Analysis（情感分析）则关注整体情绪的识别；Sentiment-Aware Generation（情感感知生成）让机器生成带有适当情感色彩的内容；Stance Detection（立场检测）辨别评论者对于特定观点的态度等。 此外，还有多种应用场景涉及谣言/假新闻检测、仇恨言论分析、意见总结、多模态情感分析、讽刺识别、跨域情感分析、幽默分析、句子级别情感分析、文档级别情感分析、评论有用性预测、时间序列情感分析、Twitter情感分析、情绪事件检测、对话行为分类以及抑郁症和压力检测等。这些任务不仅限于文本，还涉及到跨语言处理、对话理解、文献评审决策等多个维度，反映出研究者们正努力使情感计算技术更加全面和深入。 值得注意的是，随着数据集的扩展和深度学习技术的引入，神经网络主题模型（Neural Topic Models）、论文审稿人匹配、评论理解与阅读理解等技术也在提升情感分析的效率和准确性。而终身学习和多语言情感分类则体现了研究者对适应不断变化的语言环境和解决跨文化情感理解问题的关注。 总体来说，属性级情感分析作为文本情感计算领域的一大热点，其研究进展正以前所未有的速度推动着自然语言处理技术的发展，为社交媒体监控、产品推荐、市场分析等实际应用提供了强大的工具。随着技术的深化和更多跨学科融合，我们期待看到更多创新和突破在这一领域出现。