情感信息抽取的资源建设及关键技术研究

项目名称： 情感信息抽取的资源建设及关键技术研究

项目编号： No.61375073

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 李寿山

作者单位： 苏州大学

项目金额： 78万元

中文摘要： 情感信息抽取是情感分析的一个核心任务，旨在从文本中抽取出各种情感信息。该任务在电子商务、信息安全等领域具有广泛的应用需求,同时也是句子级深层次语义理解的一个重要组成部分。针对目前情感信息抽取研究中存在的信息类型匮乏、情感信息建模困难及语料资源领域依赖等问题，本项目将开展以下研究：1）定义包含丰富类型的情感信息分类体系，并在该分类体系下，构建覆盖多个领域一定规模的高质量标注语料；2）使用浅层语义分析模型对多种情感信息类型抽进行联合建模，将情感信息抽取的对象当作情感表达的语义角色，以充分利用各种结构化句法信息；3）提出基于元学习的多领域融合方法以有效集成多个领域的分类信息，充分使用来自所有领域的有限标注资源；4）提出基于层级主动学习的领域自适应情感信息抽取方法，有效解决目标领域中的标注语料缺乏问题。

中文关键词： 情感分类；情绪分类；联合学习；概率图模型；跨领域情感回归

英文摘要： One key task in sentiment analysis is sentiment-oriented information extraction which aims to extract various types of valuable information related to opinion from the text. This task benefits a great number of applications in many real situations such as

英文关键词： Sentiment Classification；Emotion Classification；Joint Learning；Probabilistic Graphical Model；Cross-domain Sentiment Regression