双向语言模型驱动的半监督属性识别提升情感分析精度

本文主要探讨了融合双向语言模型的半监督属性识别方法在海量互联网信息情感分析中的应用。随着信息化时代的进步，社交媒体成为人们分享观点的重要平台，情感分析技术应运而生，其目标是通过数据挖掘和自然语言处理手段，对带有情感倾向的文本进行深入分析，以便于决策者了解网络舆情。 属性级情感分析作为情感分析的一个子任务，关注的是文本中特定属性的情感倾向，而属性识别则是这个过程中的关键环节，它通常被视为一个序列标注问题。近年来，深度学习特别是神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），因其在处理序列数据方面的优势，被广泛应用于诸如分词等任务中，表现出优异的表现。 文章的核心贡献在于提出了一种新型的半监督序列化标记网络模型——ST-BiLM（半监督序列化标记双向语言模型）。该模型首先通过CNN提取单词的形态特征，将其转化为字符级向量；接着，结合具有语义信息的词向量，作为模型的输入。ST-BiLM模型在此基础上进行实体属性的识别，能够有效地捕捉文本中的情感属性。 实验部分展示了ST-BiLM模型在两个具有代表性的数据集上的性能：SemEval2014Task4和Twitter不同领域的数据集。具体来说，模型在SemEval2014Task4上的F1值达到了88.27%，在Twitter数据集上的F1值为83.15%和86.36%，这表明了模型在实际应用中具有很高的准确性和泛化能力。 关键词包括属性识别、序列化标记、双向语言模型和半监督方法，这些都是论文研究的核心技术点。本文的研究对于提升情感分析的精度和效率，以及在大数据环境下进行更精细的网络舆情监测具有重要的理论和实践价值。