情感分析中的细粒度句子压缩框架

本文是一篇发表在《IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing》2015年12月第23卷第12期的研究论文，标题为"基于方面的句子压缩：面向情感分析的新方法"（SentenceCompressionforAspect-BasedSentimentAnalysis）。该研究关注的是细粒度的、基于方面的意见挖掘任务，与传统的文档级情感分类相比，它旨在识别用户评论中的特定方面以及这些方面的极性。传统的情感分析往往依赖于语法特征，但自然语言中的自发性和复杂性对句法解析提出了挑战。 论文的主要贡献在于提出了一种新的框架，即在进行基于方面的意见分析前，先进行情感句子压缩（Sent_Comp）。这种压缩模型不同于传统的新闻句子压缩，它更加注重处理在社交媒体文本或非正式语境中可能出现的更复杂句式和情感表达。通过Sent_Comp，研究人员试图降低对完美句法结构的依赖，提高在实际应用中的准确性和鲁棒性。 Sent_Comp可能包括以下关键技术： 1. **情感敏感的词汇识别**：识别文本中带有强烈情感色彩的词语和短语，以便在压缩过程中保留关键情感信息。 2. **句子结构分析**：理解句子内部的语义关系，如主谓宾结构、修饰关系等，同时保留关键实体和情感修饰成分。 3. **语义核心提取**：通过深度学习或统计方法，确定句子的核心意思，减少冗余和无关信息。 4. **情感极性编码**：在压缩后的句子中明确标注每个被提及方面的极性，使后续的情感分析更为精准。 通过这种方法，作者期望能在保持信息完整性的同时，简化句子结构，使得基于方面的意见分析更加高效。这不仅有助于提升情感分析的准确性，还可能为其他自然语言处理任务，如问答系统、对话理解等提供有力支持。这篇论文在处理情感分析中的句子复杂性问题上，提出了创新性的解决方案，并为未来的研究提供了有价值的参考点。