多語言情感分析及其應用

第1章緒論1
1.1多語言信息的研究背景1
1.2情感分析概述3
1.2.1情感分析的定義3
1.2.2情感分析的分類4
1.2.3情感分析的任務6
1.3情感分析的挑戰(zhàn)9
1.4參考文獻10
上篇單語語言情感分析
第2章單語情感分析任務15
2.1單語情感分析的研究背景15
2.2單語情感分析的應用場景16
2.2.1商業(yè)智能16
2.2.2推薦系統(tǒng)17
2.2.3互聯(lián)網(wǎng)輿情20
2.2.4醫(yī)療健康領域21
2.3單語情感分析的實現(xiàn)步驟23
2.4本章小結(jié)24
2.5參考文獻24
第3章情感分析的技術(shù)基礎——文本表示27
3.1傳統(tǒng)向量空間模型27
3.1.1基本概念27
3.1.2Onehot模型27
3.1.3TFIDF模型28
3.2文本主題模型29
3.2.1基本概念29
3.2.2PLSA模型30
3.2.3LDA模型33
3.2.4主題模型示例37
目錄多語言情感分析及其應用3.3詞向量分布式表示模型38
3.3.1Word2vec模型39
3.3.2GloVe模型42
3.3.3詞向量模型示例43
3.4本章小結(jié)45
3.5參考文獻46
第4章情感分析的技術(shù)基礎——學習模型47
4.1傳統(tǒng)機器學習模型47
4.1.1樸素貝葉斯法47
4.1.2k最近鄰法49
4.1.3決策樹法50
4.1.4支持向量機法55
4.1.5邏輯回歸法58
4.2淺層神經(jīng)網(wǎng)絡模型60
4.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型60
4.2.2長短期記憶模型63
4.3深度預訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型66
4.3.1Transformer模型66
4.3.2BERT模型73
4.3.3MultiBERT模型78
4.3.4ELECTRA模型82
4.3.5T5模型87
4.4本章小結(jié)90
4.5參考文獻91
第5章情感分析的應用93
5.1情感分析在股票預測中的應用93
5.1.1股票走勢預測研究背景93
5.1.2相關研究工作94
5.1.3基于新聞事件和情感特征的股票預測模型95
5.1.4實驗分析100
5.1.5結(jié)論106
5.2情感分析在微博轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)模預測中的應用107
5.2.1微博轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)模預測研究背景107
5.2.2相關研究工作108
5.2.3基于深度融合特征的政務微博轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)模預測模型109
5.2.4實驗分析113
5.2.5結(jié)語120
5.3情感分析在新聞輿情傾向預測中的應用120
5.3.1新聞輿情傾向預測研究背景121
5.3.2相關研究工作122
5.3.3結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和Topic2vec的主題演變模型123
5.3.4實驗分析127
5.3.5結(jié)語133
5.4本章小結(jié)133
5.5參考文獻133
下篇多語語言情感分析
第6章多語言情感分析任務1416.1多語言情感分析的研究背景141
6.2多語言情感分析的應用場景144
6.2.1商業(yè)智能和推薦系統(tǒng)144
6.2.2多語言互聯(lián)網(wǎng)輿情146
6.2.3多語言情感資源建設146
6.3多語言情感分析的實現(xiàn)步驟147
6.4本章小結(jié)149
6.5參考文獻150
第7章多語言情感分析的技術(shù)基礎——跨語言文本表示152
7.1跨語言詞向量的定義152
7.2跨語言詞向量模型概述153
7.2.1有監(jiān)督的跨語言詞向量模型154
7.2.2半監(jiān)督的跨語言詞向量模型157
7.2.3無監(jiān)督的跨語言詞向量模型160
7.3語義和情感聯(lián)合學習的跨語言詞向量模型研究163
7.3.1單語詞向量矩陣標準化165
7.3.2初始跨語言映射矩陣生成166
7.3.3先驗情感信息嵌入167
7.3.4跨語言情感詞向量映射168
7.3.5實驗分析168
7.4本章小結(jié)177
7.5參考文獻178
第8章多語言情感分析的語言資源——情感詞典構(gòu)建181
8.1情感詞典構(gòu)建181
8.1.1情感詞典的定義181
8.1.2情感詞典的研究意義182
8.2多語言情感詞典資源184
8.2.1情感詞典的格式184
8.2.2英文情感詞典資源185
8.2.3中文情感詞典資源186
8.2.4其他語言情感詞典資源188
8.3單語情感詞典的構(gòu)建方法概述191
8.3.1基于PMI相似度的單語情感詞典構(gòu)建193
8.3.2基于關系圖傳播的單語情感詞典構(gòu)建195
8.3.3基于詞向量表示的單語情感詞典構(gòu)建197
8.4多語情感詞典的構(gòu)建方法概述198
8.4.1早期的雙語情感詞典構(gòu)建198
8.4.2基于跨語言詞向量的雙語情感詞典構(gòu)建199
8.5基于領域自適應的單語情感詞典構(gòu)建研究200
8.5.1模型構(gòu)建流程201
8.5.2情感表示學習202
8.5.3種子詞典擴充203
8.5.4情感詞典構(gòu)建204
8.5.5實驗與結(jié)果分析204
8.6本章小結(jié)207
8.7參考文獻208
第9章跨語言情感分析213
9.1高、中、低資源語言213
9.1.1高、中、低資源語言的定義213
9.1.2低資源語言的研究意義214
9.2早期跨語言情感分析研究概述215
9.2.1基于機器翻譯及其改進的方法216
9.2.2基于平行語料庫的方法219
9.2.3基于雙語情感詞典的方法220
9.3結(jié)合詞向量表示的跨語言情感分析研究概述222
9.3.1基于跨語言詞向量的方法222
9.3.2基于生成對抗網(wǎng)絡的方法223
9.3.3基于多語言預訓練模型的方法225
9.4跨語言情感分析研究前沿探討228
9.5本章小結(jié)230
9.6參考文獻230
第10章多語言情感分析的應用案例236
10.1基于情感特征表示的跨語言文本情感分析研究236
10.1.1模型背景236
10.1.2相關研究工作238
10.1.3基于情感感知的跨語言情感分析模型239
10.1.4實驗結(jié)果242
10.1.5結(jié)論251
10.2基于持續(xù)學習的多語言情感分析研究251
10.2.1模型背景252
10.2.2持續(xù)學習理論及相關研究253
10.2.3基于持續(xù)學習的多語言情感分析模型255
10.2.4實驗結(jié)果257
10.2.5結(jié)論260
10.3大語言模型對多語言智能研究的發(fā)展與啟示261
10.3.1大語言模型的發(fā)展脈絡261
10.3.2大語言模型的多語言探索264
10.3.3大語言模型的多語言局限和改進265
10.3.4大語言模型的多語言應用場景266
10.3.5結(jié)論267
10.4本章小結(jié)267
10.5參考文獻268