|
广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2019, Vol. 37 ›› Issue (1): 50-61.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.01.006
余传明1, 李浩男2, 安璐3*
YU Chuanming1,LI Haonan2,AN Lu3*
摘要: 多任务学习利用不同任务之间的相似性辅助决策,与单任务学习相比,多任务学习能够利用更多的信息,从而可以弥补单任务学习信息利用不足的缺陷。本文选择NTCIR-ECA数据集中的中文和英文文本数据作为实验数据,以情感原因分析作为研究任务,提出了一种结合多任务学习和深度学习的模型 MTDLM(multi-task deep learning model),实现不同语种下的情感原因分析。实验结果表明,在数据不平衡的情况下,MTDLM模型对英文语种的情感原因识别的最优F值为39%,优于单任务学习(F值为0)和传统基线模型(LR的F值为33%),从而验证了模型的有效性。
中图分类号:
[1] 袁丽. 基于文本的情绪自动归因方法研究[D].深圳: 哈尔滨工业大学深圳研究生院, 2014. [2] 李然, 林政, 林海伦,等. 文本情绪分析综述[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(1):30-52. [3] YANG C, LIN H Y, CHEN H H. Emotion classification using web blog corpora[C]//International Conference on Web Intelligence. Washington, DC:IEEE Computer Society, 2007:275-278. [4] RAO Y. Contextual sentiment topic model for adaptive social emotion classification[J]. IEEE Intelligent Systems, 2016, 31(1):41-47. [5] BANDHAKAVI A, WIRATUNGA N, PADMANABHAN D, et al. Lexicon based feature extraction for emotion text classification[J]. Pattern Recognition Letters, 2016,93(1):133-142. [6] KWON H J, HONG K S. A framework of human emotion prediction based on a multi-dimensional emotion model[C]//Proceedings of the 7th International Conference on Information Security and Assurance. [S.l.]:SERSC, 2013: 171-174. [7] LIU H H, LI S S, ZHOU G D, et al. Joint modeling of news reader’s and comment writer’s emotions[C]//Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Stroudsburg, ACL, 2013: 511-515. [8] LEE S Y M, CHEN Y, HUANG C R, et al. Detecting emotion cause with a linguistic rule-based approach[J]. Computational Intelligence, 2013, 29(3):390-416. [9] GAO K, XU H, WANG J. A rule-based approach to emotion cause detection for Chinese micro-blogs[J].Expert Systems with Application, 2015, 42(9):4517-4528. [10] GUI L, YUAN L, XU R, et al. Emotion cause detection with linguistic construction in Chinese Weibo text[M]. Natural Language Processing and Chinese Computing. Berlin: Springer, 2014, 496 (s3/4):457-464 [11] XU R, HU J, LU Q, et al. An ensemble approach for emotion cause detection with event extraction and multi-kernel SVMs[J]. Tsinghua Science and Technology, 2017, 22(6): 646-659. [12] CHEN Y, LEE S Y M, LI S, et al. Emotion cause detection with Linguistic constructions[C]//Proceedings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics. Stroudsburg, ACL, 2010:179-187. [13] 李逸薇, 李寿山, 黄居仁,等. 基于序列标注模型的情绪原因识别方法[J]. 中文信息学报, 2013, 27(5):93-99. [14] 梁斌, 刘全, 徐进,等. 基于多注意力卷积神经网络的特定目标情感分析[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(8):1724-1735. [15] 何炎祥,孙松涛,牛菲菲, 等. 用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型[J].计算机学报,2017,40(4):773-790. [16] MOESKOPS P, WOLTERINK J M, VELDEN B H M V D, et al. Deep learning for multi-task medical image segmentation in multiple modalities[C]//International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Cham, Switzertand: Springer, 2016:478-486. [17] FOURURE D, EMONET R, FROMONT E, et al. Multi-task, multi-domain learning: application to semantic segmentation and pose regression[J]. Neurocomputing, 2017, 251(1): 68-80. [18] BANSAL T, BELANGER D, McCALLUM A. Ask the GRU:Multi-task learning for deep text recommendations[C]//Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems. New York:ACM, 2016: 107-114. [19] TIAN Y, WANG H, WANG X. Object localization via evaluation multi-task learning[J]. Neurocomputing, 2017, 253(1):34-41. [20] YU B, LANE I. Multi-task deep learning for image understanding[C]//Soft Computing and Pattern Recognition. Washington DC:IEEE, 2015:37-42. [21] 王晓栋, 严菲, 洪朝群. 一种基于半监督多任务学习的特征选择模型[J]. 厦门大学学报(自然科学版), 2017, 56(4):567-575. [22] 范正光,屈丹,闫红刚,等. 基于深层神经网络的多特征关联声学建模方法[J]. 计算机研究与发展,2017,54(5):1036-1044. [23] CHEN T, GUESTRIN C. XGBoost: a scalable tree boosting system[C]//ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York: ACM, 2016:785-794. |
[1] | 张明宇, 赵猛, 蔡夫鸿, 梁钰, 王鑫红. 基于深度学习的波浪能发电功率预测[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2020, 38(3): 25-32. |
[2] | 李维勇, 柳斌, 张伟, 陈云芳. 一种基于深度学习的中文生成式自动摘要方法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2020, 38(2): 51-63. |
[3] | 刘英璇, 伍锡如, 雪刚刚. 基于深度学习的道路交通标志多目标实时检测[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2020, 38(2): 96-106. |
[4] | 张金磊, 罗玉玲, 付强. 基于门控循环单元神经网络的金融时间序列预测[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2019, 37(2): 82-89. |
[5] | 黄丽明, 陈维政, 闫宏飞, 陈翀. 基于循环神经网络和深度学习的股票预测方法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2019, 37(1): 13-22. |
[6] | 岳天驰, 张绍武, 杨亮, 林鸿飞, 于凯. 基于两阶段注意力机制的立场检测方法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2019, 37(1): 42-49. |
[7] | 王祺, 邱家辉, 阮彤, 高大启, 高炬. 基于循环胶囊网络的临床语义关系识别研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2019, 37(1): 80-88. |
|
版权所有 © 广西师范大学学报(自然科学版)编辑部 地址:广西桂林市三里店育才路15号 邮编:541004 电话:0773-5857325 E-mail: gxsdzkb@mailbox.gxnu.edu.cn 本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 |