情感分析常用的知識(shí)有哪些呢？

1.引文

情感分析 知識(shí)

當(dāng)training數(shù)據(jù)不足以覆蓋inference階段遇到的特征時(shí)，是標(biāo)注更多的數(shù)據(jù)還是利用現(xiàn)有外部知識(shí)充當(dāng)監(jiān)督信號(hào)？

基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的情感分析方法，經(jīng)常會(huì)遇到有標(biāo)注數(shù)據(jù)不足，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中泛化能力差的局面。為了彌補(bǔ)這一缺點(diǎn)，學(xué)者們嘗試引入外部情感知識(shí)為模型提供監(jiān)督信號(hào)，提高模型分析性能。本文從常見的外部情感知識(shí)類型出發(fā)，簡(jiǎn)要介紹在情感分析中使用知識(shí)的一些代表性工作。

2.正文

我們?yōu)槭裁匆粩鄧L試在情感分析中融入知識(shí)呢？筆者以為有如下幾點(diǎn)原因：

1）一般的文本分類任務(wù)只提供句子或文檔級(jí)別的情感標(biāo)簽，引入情感詞典等先驗(yàn)情感知識(shí)可以給情感文本引入更細(xì)粒度監(jiān)督信號(hào)，使得模型能學(xué)到更適合情感分析任務(wù)的特征表示。

2）底層的詞性、句法等分析任務(wù)能給下游的情感分類、抽取任務(wù)提供參考信息，如評(píng)價(jià)表達(dá)通常是形容詞或形容詞短語(yǔ)，而評(píng)價(jià)對(duì)象通常是名詞；不同情感分析任務(wù)本身存在相互促進(jìn)作用，如評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞在句子中出現(xiàn)的距離通常比較近，聯(lián)合抽取能同時(shí)提高兩者的性能表現(xiàn)。

3）短文本評(píng)論通常略去了大量的背景常識(shí)知識(shí)，從文本本身通常難以推斷真實(shí)情感傾向性。例如一條有關(guān)大選的推文內(nèi)容是“I am so grateful for Joe Biden. Vote for #JoeBiden!!”，文本中并未涉及任何有關(guān)Trump的描述，要判斷它關(guān)于Trump的立場(chǎng)傾向性時(shí)，需要了解的背景知識(shí)是，二者是這次大選的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，支持一個(gè)人就意味著反對(duì)另一個(gè)人。

那情感分析常用的知識(shí)又有哪些呢？

2.1 知識(shí)的類型及情感分析常用知識(shí)庫(kù)

依據(jù)對(duì)知識(shí)獲取途徑的劃分方式[1]，我們簡(jiǎn)單總結(jié)了情感分析中常用的知識(shí)類型：

顯性知識(shí)

一般情感詞典（如MPQA，Bing Liu詞典等），情感表情符；否定詞（Negation）、強(qiáng)化詞（Intensification）、連接詞（Conjunction）等規(guī)則

SentiWordNet

ConceptNet，SenticNet

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù) (Twitter、微博表情符弱標(biāo)注數(shù)據(jù))

領(lǐng)域數(shù)據(jù)集 (例如某一類別商品評(píng)論數(shù)據(jù))

學(xué)習(xí)算法

詞法、句法、語(yǔ)義依存等模型

多任務(wù)學(xué)習(xí)算法

預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型、詞向量學(xué)習(xí)算法

其中，以情感詞典最為常用。情感分析數(shù)據(jù)通常結(jié)合語(yǔ)言模型算法，產(chǎn)生情感向量表示作為下游任務(wù)輸入；詞法、句法分析模型一般直接為下游情感分析任務(wù)提供特征輸入或者以多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式參與到下游情感分析任務(wù)的訓(xùn)練過(guò)程中；結(jié)構(gòu)化的外部知識(shí)庫(kù)通常需要借助圖算法進(jìn)行特征挖掘，為文本提供更豐富的常識(shí)、情感上下文信息。

2.2 知識(shí)的引入方式及在情感分析部分任務(wù)上的應(yīng)用

下表展示了幾種常見的知識(shí)類型及其特點(diǎn)，我們將根據(jù)知識(shí)的獲取途徑及引入方式，結(jié)合具體論文闡述其使用方式。

目前，相關(guān)的情感分析工作可以大致分為以下幾類：

引入情感詞典知識(shí)

要說(shuō)情感知識(shí)，大部分人首先會(huì)想到的就是人工編纂的情感詞典，它簡(jiǎn)明直觀、質(zhì)量高、極性明確，使用方便，廣泛應(yīng)用在情感分類、情感元素抽取、情感原因發(fā)現(xiàn)、情感文本風(fēng)格遷移等多種情感分析任務(wù)上。情感詞區(qū)別于非情感詞的地方在于，它們一般表征一定的情感/情緒狀態(tài)，通常情感詞典中還會(huì)給出其強(qiáng)度打分。類似的，現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上流行的部分表情符 (emoj，如:) 、:( 、、)也能表征某些情感/情緒狀態(tài)。

圖1 人工編纂的情感詞典

我們?cè)谶@里介紹一個(gè)同時(shí)使用情感詞典中詞的極性和打分的工作，看看前人們是如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中把情感詞的情感信息融入文本的情感表示中的。

給定一段評(píng)論文本，Teng等人[2]首先找出其中的情感相關(guān)詞匯（如情感詞、轉(zhuǎn)折詞、否定詞），并計(jì)算其對(duì)文本整體情感極性的貢獻(xiàn)程度，然后將每個(gè)詞的貢獻(xiàn)值乘上其情感得分作為局部的情感極性值，最終加上全局的情感極性預(yù)測(cè)值作為整個(gè)文本的情感得分。

圖2 同時(shí)使用情感詞典中詞的極性和打分

雖然上述工作在計(jì)算情感得分時(shí)，考慮了not、very等否定詞、強(qiáng)化詞的得分信息，但是沒(méi)有顯式把這些詞對(duì)周圍詞的情感語(yǔ)義表示的影響刻畫出來(lái)，Qian等人[3]考慮到情感詞、否定詞、強(qiáng)化詞在情感語(yǔ)義組合過(guò)程中起到的不同作用，對(duì)文本建模過(guò)程中對(duì)不同位置詞的情感分布加以約束。例如，若一個(gè)詞的上文是not等否定詞，會(huì)帶來(lái)not處文本情感語(yǔ)義的翻轉(zhuǎn)。

圖3 對(duì)不同位置詞的情感分布加以約束

總體來(lái)看，情感詞典作為一種易于獲取、極性準(zhǔn)確的情感知識(shí)，能夠在標(biāo)注語(yǔ)料之外，為情感分析提供額外的監(jiān)督信號(hào)，既可以提升有監(jiān)督模型的泛化能力，也能夠?yàn)榘氡O(jiān)督、無(wú)監(jiān)督模型提供一定的指導(dǎo)。

引入大規(guī)模無(wú)標(biāo)注語(yǔ)料

語(yǔ)言建模作為一個(gè)典型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，其語(yǔ)言模型產(chǎn)生的詞表示作為下游任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，表現(xiàn)出優(yōu)越的性能，因而得到廣泛的應(yīng)用。如果能將情感知識(shí)融入到語(yǔ)言模型中，其產(chǎn)生的詞表示必然對(duì)情感分析各子任務(wù)帶來(lái)性能提升。

我們接著介紹一個(gè)在詞向量中融入顯式情感詞典知識(shí)（實(shí)際使用的是表情符）的方法。

Tang等人[4]觀察到，一般的詞向量對(duì)于“good”和“bad”這種上下文相近但極性相反的詞，給出的向量表示沒(méi)有很強(qiáng)的區(qū)分性，不利于下游的各情感分析任務(wù)。Twitter和微博中有海量包含表情符的文本，利用這些情感極性明確的表情符可以過(guò)濾得到大量弱標(biāo)注的情感文本。Tang等人使用這些語(yǔ)料，他們?cè)谄胀ǖ腃&W模型基礎(chǔ)上，引入情感得分相關(guān)的損失，將這些弱標(biāo)注的情感信息融入詞向量表示中，使“good”和“bad”這種上下文相近但情感不同的詞的向量表示有明顯的差異。在情感分類任務(wù)上，他們驗(yàn)證了融入情感表情符知識(shí)的有效性。在此基礎(chǔ)上，他們還進(jìn)一步自動(dòng)構(gòu)建大規(guī)模情感詞典，該詞典被[2]應(yīng)用到Twitter情感分類任務(wù)上。

圖4 將基于表情符過(guò)濾的弱標(biāo)注情感信息融入詞向量表示中

引入外部特征提取算法

除了準(zhǔn)確的情感詞知識(shí)，詞法、句法、語(yǔ)義依存信息、評(píng)價(jià)詞和評(píng)價(jià)表達(dá)等情感信息在文本的情感語(yǔ)義建模過(guò)程中也發(fā)揮了重要作用，這些知識(shí)不是顯性存在于大規(guī)模的知識(shí)圖譜中，而是存在于對(duì)應(yīng)的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)中。一般利用學(xué)習(xí)算法從這些數(shù)據(jù)中訓(xùn)練用于提取特征的模型。

Tian等人[5]在近期的預(yù)訓(xùn)練BERT語(yǔ)言模型基礎(chǔ)上，將文本中的評(píng)價(jià)對(duì)象（屬性）、情感詞等情感元素引入Mask Language Model預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，進(jìn)一步提高了BERT類模型在多個(gè)情感分類數(shù)據(jù)集上的性能。

圖5 將多種情感元素引入Mask Language Model預(yù)訓(xùn)練任務(wù) 同[3]類似，Ke等人[6]在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型中引入詞級(jí)別的情感、詞性知識(shí)。他們先給每個(gè)詞預(yù)測(cè)詞性信息，然后依據(jù)詞性信息從SentiWordNet中推斷其情感極性?；讷@得的詞性和情感信息，他們?cè)谝话愕腗asked Language Model基礎(chǔ)上同時(shí)預(yù)測(cè)這些語(yǔ)言學(xué)標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型中注入情感知識(shí)。該模型在主流的情感分類、細(xì)粒度情感分析數(shù)據(jù)集上取得了目前最好的結(jié)果，證明引入詞性和情感極性知識(shí)在預(yù)訓(xùn)練任務(wù)中的有效性。

圖6在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型中引入詞級(jí)別的情感、詞性知識(shí)

Sun等人[7]提出在面向?qū)傩缘那楦蟹诸悾ˋBSA）任務(wù)上，引入Stanford parser解析得到的依存樹信息輔助識(shí)別評(píng)價(jià)對(duì)象相關(guān)的評(píng)價(jià)詞。他們將GCN在依存樹上學(xué)習(xí)得到的表示與BLSTM學(xué)習(xí)到的特征結(jié)合，判斷句子針對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的情感極性。

圖7將GCN在依存樹上學(xué)習(xí)得到的表示與BLSTM學(xué)習(xí)到的特征結(jié)合

在外部特征引入方式上，目前方法以兩種方法為主：（1）直接作為特征輸入模型（2）以多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式，作為輔助任務(wù)與主任務(wù)一同訓(xùn)練。這些方法的區(qū)別主要在引入特征類別或者輔助任務(wù)的任務(wù)設(shè)計(jì)。

引入常識(shí)知識(shí)

除了情感詞典、情感詞向量、情感預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型、文本特征抽取器外，結(jié)構(gòu)化的外部知識(shí)也是很常見的一種情感知識(shí)來(lái)源。它的特點(diǎn)是規(guī)模大，覆蓋面廣，蘊(yùn)含豐富的實(shí)體、事件或者常識(shí)概念間相關(guān)關(guān)系知識(shí)。結(jié)構(gòu)化知識(shí)中具備高質(zhì)量的關(guān)系類型，因而適用于需要推理、泛化的情感分析任務(wù)。

一個(gè)典型的需要泛化的任務(wù)是跨領(lǐng)域文本情感分類任務(wù)。源端和目標(biāo)端的評(píng)價(jià)對(duì)象、評(píng)價(jià)詞等情感相關(guān)特征差異較大，訓(xùn)練時(shí)模型依賴的源端分類特征未必會(huì)在目標(biāo)端文本中出現(xiàn)，如何將這些情感特征進(jìn)行對(duì)齊是一個(gè)重要且富有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。一類方法是使用通用情感詞典作為pivot信息，建立源端、目標(biāo)端共享特征的對(duì)齊，但這類方法只考慮共享的情感詞信息，且通過(guò)文本本身學(xué)習(xí)到的情感表達(dá)對(duì)齊也不充分、準(zhǔn)確，同時(shí)無(wú)法捕獲到不同領(lǐng)域之間評(píng)價(jià)對(duì)象之間鏈接關(guān)系。

而結(jié)構(gòu)化外部知識(shí)正好彌補(bǔ)了這些缺點(diǎn)，它蘊(yùn)含情感詞到非情感詞、不同領(lǐng)域評(píng)價(jià)對(duì)象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。近年由于圖表示算法的進(jìn)步，學(xué)者們能夠更高效的對(duì)這些結(jié)構(gòu)化外部知識(shí)加以利用。

在跨領(lǐng)域情感文檔情感分類任務(wù)上，Ghosal等人[8]在ACL2020上提出KinGDOM算法， 利用ConceptNet為所有領(lǐng)域構(gòu)建一個(gè)小規(guī)模知識(shí)圖譜，然后找出每個(gè)文檔中獨(dú)有的名詞、形容詞、副詞集合，再依據(jù)從中抽取出一個(gè)文檔相關(guān)的子圖，進(jìn)而提供一個(gè)由知識(shí)庫(kù)知識(shí)提取而來(lái)的特征表示，與文檔本身的情感表示一起做最后的情感分類。

圖8KinGDOM算法

類似地，在跨目標(biāo)立場(chǎng)分類任務(wù)上，Zhang等人[9]利用SenticNet和EmoLex構(gòu)建學(xué)習(xí)帶情緒關(guān)系連接的語(yǔ)義-情緒圖譜（SE-graph），并使用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)表示。給定一段文本，他們使用SE-graph為每個(gè)詞學(xué)習(xí)構(gòu)建一個(gè)子圖并學(xué)習(xí)其表示，得到的外部特征表示送入修改后的BLSTM隱層，與當(dāng)前上下文特征進(jìn)行融合。

圖9基于SE-graph 使用GCN學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)表示

這兩個(gè)工作都使用外部結(jié)構(gòu)知識(shí)，擴(kuò)展了輸入特征空間，利用知識(shí)庫(kù)中的連接將源端和目標(biāo)端的評(píng)價(jià)詞、評(píng)價(jià)對(duì)象等特征進(jìn)行對(duì)齊，極大地豐富了情感上下文信息。

3.總結(jié)

本文介紹了情感分析中引入外部知識(shí)的部分工作，簡(jiǎn)要介紹了現(xiàn)階段情感分析常用的外部知識(shí)，從最常見的情感詞典入手，逐步介紹基于情感詞典的情感詞向量、預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，展示了使用多任務(wù)學(xué)習(xí)融合詞性、依存句法等文本底層特征抽取器的工作，最后介紹了近期熱門的使用結(jié)構(gòu)化外部知識(shí)的文本情感遷移學(xué)習(xí)工作。我們可以看出，情感詞典雖然最為簡(jiǎn)單，卻是情感知識(shí)引入多種引入方式的基石，在情感分析算法中地位無(wú)出其右。

對(duì)于未來(lái)工作，一方面，由于目前的情感分析中知識(shí)引入的應(yīng)用場(chǎng)景仍局限在情感分類任務(wù)中，有待擴(kuò)展到情感抽取、情感（多樣性）生成等各個(gè)情感分析任務(wù)上；另一方面，在情感分析專用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型中融合結(jié)構(gòu)化外部知識(shí)，增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)情感分析相關(guān)世界知識(shí)的理解仍有待探索。

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