跨语言情感分析：情感特征表示的新模型

"一种基于情感特征表示的跨语言文本情感分析模型" 本文主要探讨了一种新的跨语言文本情感分析模型，该模型旨在解决基于深度学习的跨语言情感分析中依赖预训练的双语词嵌入（Bilingual Word Embedding, BWE）词典的问题。在传统的跨语言情感分析中，BWE词典对于源语言和目标语言的文本向量表示至关重要，但获取这类词典往往较为困难。为此，研究者提出了一种创新的方法，利用情感特征表示来增强词向量。 该模型的核心是引入源语言的情感监督信息，以生成具有情感感知的词向量表示。通过这种方式，词向量不仅保留了语义信息，还包含了情感特征信息，从而更好地适应跨语言情感分析任务。具体实现过程中，模型可能采用了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）等深度学习技术，以学习并融合情感特征。 实验部分以英语作为源语言，选取了汉语、法语、德语、日语、韩语和泰语六种不同的目标语言进行跨语言情感分析。实验结果显示，与依赖机器翻译方法或不使用情感特征表示的传统跨语言情感分析模型相比，该模型的预测准确率提升了大约9.3%和8.7%，显示出明显的性能优势。 在所有目标语言中，模型在德语上的表现最优。这可能是因为英语和德语同属于日耳曼语族，它们在语法结构和词汇意义上具有较高的相似性，因此情感特征的迁移更为有效。实验还对影响跨语言情感分析模型性能的各种因素进行了深入分析，为进一步优化模型提供了依据。 关键词涉及的主题包括跨语言情感分析、情感感知以及生成对抗网络，这些关键词突出了研究的主要关注点和技术手段。中图分类号和文献标识码则表明了该研究属于计算机科学与技术领域，特别是信息处理技术的子领域。 这项研究为跨语言情感分析提供了一个新的视角，通过情感特征表示克服了传统方法中的瓶颈，提高了模型的预测准确性和泛化能力，对多语言环境下的情感理解具有重要意义。