面向微博的中文反語(yǔ)識(shí)別研究＊

鄧 釗，賈修一，陳家駿

（1.南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京210094；2.南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系，江蘇 南京210023）

1 引言

反語(yǔ)通常又稱為“說(shuō)反話”，其字面意思和所要表達(dá)的意思相反，是一種帶有強(qiáng)烈情感色彩的修辭手法。在社交網(wǎng)絡(luò)里，反語(yǔ)已成為一種普遍的語(yǔ)言表達(dá)方式。在微博這類包含符號(hào)、圖片和短文本等信息的分享傳播平臺(tái)，針對(duì)熱門話題及爭(zhēng)議話題，用戶常常使用反語(yǔ)表達(dá)如嘲弄或諷刺等強(qiáng)烈情感傾向。而反語(yǔ)的使用增加了微博情感分析的難度，為提高微博情感分析的準(zhǔn)確率，我們需要對(duì)反語(yǔ)識(shí)別進(jìn)行研究。

目前反語(yǔ)識(shí)別的可計(jì)算化研究已引起一些學(xué)者的關(guān)注，但主要集中在以英文為代表的外文短文本反語(yǔ)識(shí)別。據(jù)我們所知，對(duì)于中文反語(yǔ)研究，目前還處于起步階段，只有Tang Y J等人［1］針對(duì)繁體字構(gòu)建了一個(gè)反語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)并分析了反語(yǔ)常見的句式結(jié)構(gòu)［1］。反語(yǔ)的識(shí)別需要正確理解該話語(yǔ)發(fā)生的具體語(yǔ)境，而當(dāng)前研究很難形式化地給出語(yǔ)境的計(jì)算表達(dá)式，特別是在缺少自然會(huì)話中的語(yǔ)氣、身體姿勢(shì)等用于視聽理解的輔助手段情況下，這就給反語(yǔ)識(shí)別帶來(lái)了極大的困難。此外，和英文反語(yǔ)識(shí)別相比，中文通常使用諧音詞或歧義詞等來(lái)表達(dá)反語(yǔ)情感，這也使得中文反語(yǔ)識(shí)別在詞語(yǔ)層面上就比英文反語(yǔ)識(shí)別具有更深的難度，使得我們無(wú)法直接將針對(duì)外文反語(yǔ)識(shí)別的研究簡(jiǎn)單地運(yùn)用到中文反語(yǔ)識(shí)別。

和自然會(huì)話相比，社交網(wǎng)絡(luò)上的語(yǔ)言表達(dá)雖然缺少一些語(yǔ)氣或肢體行為等輔助手段，但社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)本身的一些特性也有助于反語(yǔ)的使用和識(shí)別，如連續(xù)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和表情符號(hào)的使用等等，這在一定程度上能夠幫助我們理解反語(yǔ)所在的語(yǔ)境。鑒于此，我們?cè)趨⒖纪馕南嚓P(guān)工作的基礎(chǔ)上，考慮中文語(yǔ)言的特性和微博平臺(tái)的特點(diǎn)，對(duì)識(shí)別反語(yǔ)的特征構(gòu)建做了初步的研究。

本文主要使用基本詞匯情感、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、諧音詞、微博長(zhǎng)度、動(dòng)詞被動(dòng)化和文本情感模糊度六種特征構(gòu)建反語(yǔ)識(shí)別特征體系。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)信息增益方法對(duì)比了各特征對(duì)反語(yǔ)識(shí)別的影響程度。此外，還實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了在該特征體系下不同分類器的分類性能及穩(wěn)定性。

2 相關(guān)工作

反語(yǔ)作為一種修辭現(xiàn)象，受到語(yǔ)言學(xué)家、心理學(xué)家和認(rèn)知學(xué)家的廣泛關(guān)注［2］。隨著情感分析技術(shù)的深入研究，反語(yǔ)識(shí)別也得到了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域?qū)W者們的重視。對(duì)于反語(yǔ)識(shí)別的研究，我們依據(jù)研究角度不同，將相關(guān)工作分為兩類：

第一類工作主要從語(yǔ)言學(xué)和心理學(xué)角度出發(fā)。對(duì)于英文的反語(yǔ)識(shí)別，Gibbs R W 等人［3］從心理學(xué)角度分析了口語(yǔ)中反語(yǔ)的形成和實(shí)用性。Utsumi A［4］從語(yǔ)言學(xué)角度分析了反語(yǔ)的本質(zhì)，定義了反語(yǔ)的三大要素，提出了一個(gè)統(tǒng)一識(shí)別反語(yǔ)的計(jì)算模型。對(duì)于中文的反語(yǔ)識(shí)別，劉正光［2］通過(guò)對(duì)反語(yǔ)在中文對(duì)話產(chǎn)生過(guò)程的研究，嘗試從語(yǔ)言學(xué)和心理學(xué)角度分析反語(yǔ)的本質(zhì)。Li Xiang［5］也從語(yǔ)言學(xué)角度分析了中英文中反語(yǔ)使用的差異性。

第二類工作主要從反語(yǔ)識(shí)別的可計(jì)算化角度出發(fā)。該類工作又可細(xì)分為兩種：第一種是研究反語(yǔ)識(shí)別的特征構(gòu)建。對(duì)于英文反語(yǔ)識(shí)別，González－Ibá?ez等 人［6］僅 通 過(guò) 字 典 中 的 詞 匯 和“＠〈用戶〉”標(biāo)簽等簡(jiǎn)單的特征識(shí)別反語(yǔ)，發(fā)現(xiàn)僅通過(guò)一些簡(jiǎn)單的詞匯特征無(wú)法準(zhǔn)確有效地識(shí)別反語(yǔ)。Reyes A 等人［7～9］從 不 同 角 度 研 究 了 電 商 評(píng) 論 和社交媒體中的反語(yǔ)識(shí)別工作，構(gòu)建了包含n元文法、POS的n元文法、滑稽程度、詞匯褒貶程度、情感復(fù)雜度和歡樂程度等抽象復(fù)雜的特征體系。Burfoot C等人［10］針對(duì)新聞?wù)Z料，在基本詞袋特征基礎(chǔ)上討論了標(biāo)題、臟話和俚語(yǔ)等特征。對(duì)于葡萄牙文反語(yǔ)識(shí)別，Vanin A A 等人［11］研究了固定詞匯、標(biāo)點(diǎn)號(hào)、詞性序列和特殊的葡萄牙語(yǔ)表達(dá)方式等特征識(shí)別反語(yǔ)。Barbieri F等人［12］針對(duì)Twitter研究了意大利語(yǔ)的反語(yǔ)識(shí)別。

第二種主要從分類算法的研究角度出發(fā)。González－Ibá?ez R 等人［6］使用支持向量機(jī)和邏輯斯蒂回歸兩種經(jīng)典的分類算法識(shí)別反語(yǔ)，發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)算法表現(xiàn)普遍好于邏輯斯蒂回歸方法。Reyes A 等人［8］使用樸素貝葉斯和決策樹兩種算法識(shí)別反語(yǔ)，分別研究了在數(shù)據(jù)平衡和數(shù)據(jù)不平衡狀態(tài)下分類器的性能。文獻(xiàn)［9］中使用了樸素貝葉斯、支持向量機(jī)和決策樹三種經(jīng)典算法識(shí)別反語(yǔ)，研究了三種分類在不同數(shù)據(jù)集上識(shí)別反語(yǔ)的性能。Tsur O 等人［13，14］提出了一種基于模式匹配的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法識(shí)別反語(yǔ)。

反語(yǔ)識(shí)別的可計(jì)算化研究主要集中在以英文為代表的外文語(yǔ)料上，而基于中文短文本的反語(yǔ)識(shí)別研究只有Tang Y J等人［1］針對(duì)繁體字進(jìn)行了語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建和分析了反語(yǔ)的常用句式結(jié)構(gòu)，對(duì)于反語(yǔ)識(shí)別所需的特征和分類算法等則沒有涉及。由于中英文語(yǔ)言差異性，相關(guān)外文的工作無(wú)法直接應(yīng)用于本文的工作中，例如文獻(xiàn)［3］中的“＠〈用戶〉”標(biāo)簽特征未出現(xiàn)在本文的特征體系中，因?yàn)樵谥形纳缃黄脚_(tái)中用戶之間的關(guān)系是松散的。表1統(tǒng)計(jì)了我們構(gòu)建的語(yǔ)料庫(kù)中反語(yǔ)集和10 000條非反語(yǔ)微博中含有“＠〈用戶〉”標(biāo)簽的微博比例。如表1描述，反語(yǔ)集和非反語(yǔ)集的“＠〈用戶〉”標(biāo)簽比例相差微小。

Table 1 Proportion of tags“＠〈user〉”表1 “＠〈用戶〉”標(biāo)簽比例數(shù)

3 面向微博的中文反語(yǔ)識(shí)別特征體系

本節(jié)針對(duì)中文反語(yǔ)的特點(diǎn)，在相關(guān)工作的基礎(chǔ)上，考慮微博自身的特點(diǎn)，構(gòu)建了用于微博反語(yǔ)識(shí)別的特征體系，主要包括基本詞匯情感、中文特有的諧音詞、連續(xù)的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、微博的長(zhǎng)度、動(dòng)詞被動(dòng)化、雙引號(hào)內(nèi)外情感模糊度等六種特征。

（1）基本詞匯情感。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，通常使用n元文法來(lái)表示基本的詞匯特征，是指將相鄰的n個(gè)單詞作為一個(gè)特征。文獻(xiàn)［3］研究發(fā)現(xiàn)，在Twitter反語(yǔ)識(shí)別的任務(wù)中二元文法和三元文法不但比一元文法復(fù)雜而且實(shí)驗(yàn)結(jié)果比一元文法差，所以在同為短文本的中文微博的反語(yǔ)識(shí)別任務(wù)中，本文的基本詞匯情感特征只應(yīng)用一元文法。在一元文法的特征表示中，中文首先需要使用分詞工具將整條微博分詞，然后建立詞典構(gòu)建特征。在分詞過(guò)程中，由于微博約束比較少，所以微博中經(jīng)常出現(xiàn)病句、錯(cuò)別字以及網(wǎng)絡(luò)用詞，這些問題往往會(huì)導(dǎo)致分詞錯(cuò)誤。由于錯(cuò)誤詞匯出現(xiàn)頻率不高，針對(duì)該問題，故將一些低頻詞匯從詞典中過(guò)濾掉。此外，本文主要研究面向中文的反語(yǔ)特征體系，非中文詞匯也不予考慮。

（2）中文特有的諧音詞。諧音詞是中文特有的，意思是和正確詞匯發(fā)音相同或者相似的詞匯，例如“河蟹”是“和諧”的諧音詞。微博的內(nèi)容往往偏向口語(yǔ)化，很多用戶使用諧音詞代替相應(yīng)詞匯表達(dá)反語(yǔ)、諷刺等情感傾向。實(shí)際上，大部分諧音詞作為單獨(dú)的詞匯已包含于基于一元文法的詞典，但是有些特定諧音詞因不是正式詞匯無(wú)法被分詞工具準(zhǔn)確地識(shí)別，所以需要通過(guò)導(dǎo)入用戶自定義常用諧音詞詞典使分詞工具識(shí)別這些詞匯。

（3）連續(xù)的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。Vanin A A 等人［11］和Dmitry D 等人［14］都提及連續(xù)的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)在識(shí)別反語(yǔ)任務(wù)中 的 重 要 性，Carvalho D 等 人［15］也 通 過(guò)模式匹配方法統(tǒng)計(jì)連續(xù)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)在反語(yǔ)語(yǔ)料中的出現(xiàn)次數(shù)驗(yàn)證了連續(xù)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)是識(shí)別反語(yǔ)的重要線索。由于微博的隨意性，用戶經(jīng)常使用連續(xù)的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)表達(dá)自己的情感。Vanin A A 和Dmitry D等人在反語(yǔ)識(shí)別任務(wù)中將連續(xù)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的個(gè)數(shù)作為特征值，但是我們?cè)诜治稣Z(yǔ)料時(shí)發(fā)現(xiàn)大多數(shù)連續(xù)的兩個(gè)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)反映用戶情感并不明顯，只有三個(gè)及三個(gè)以上的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)同時(shí)出現(xiàn)時(shí)才能表達(dá)用戶情感，而且用戶情感并未隨著標(biāo)點(diǎn)符號(hào)個(gè)數(shù)的增加而波動(dòng)。所以，本文只提取三個(gè)及以上的連續(xù)的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)作為特征，并且使用布爾值表示該特征。

（4）微博的長(zhǎng)度。張林等人［16］發(fā)現(xiàn)APP短文本評(píng)論的長(zhǎng)度會(huì)影響情感的判別，評(píng)論越長(zhǎng)其中包含的非情感信息越多，而這些非情感信息會(huì)影響情感的判別。因此，我們認(rèn)為同為短文本的微博的長(zhǎng)度也可能會(huì)影響反語(yǔ)的識(shí)別。本文根據(jù)微博長(zhǎng)度將微博分為三個(gè)等級(jí)，分別為：短微博、中等長(zhǎng)度的微博和長(zhǎng)微博。

（5）動(dòng)詞被動(dòng)化。在中文中許多動(dòng)詞用法很特殊，這些特殊動(dòng)詞被動(dòng)化之后情感會(huì)發(fā)生巨大的反轉(zhuǎn)。例如“就業(yè)”是個(gè)中性動(dòng)詞，但是如果在“就業(yè)”前加上“被”字，比如“我被就業(yè)了”，那么情感將發(fā)生極大的反轉(zhuǎn)。因?yàn)閯?dòng)詞的這種用法通常不會(huì)出現(xiàn)在正式文獻(xiàn)中，所以通過(guò)統(tǒng)計(jì)動(dòng)詞和該動(dòng)詞被動(dòng)化之后在正式文獻(xiàn)中的頻率可以自動(dòng)識(shí)別這些特別的動(dòng)詞。

識(shí)別這種特殊動(dòng)詞實(shí)驗(yàn)的正式文獻(xiàn)語(yǔ)料是搜狗實(shí)驗(yàn)室收集的48.2 MB 新聞?wù)Z料，主要來(lái)自搜狐新聞網(wǎng)站。圖1是xi1、xi2取不同閾值時(shí)整個(gè)數(shù)據(jù)集特殊動(dòng)詞的統(tǒng)計(jì)，其中xi1是動(dòng)詞被動(dòng)化后在正式文獻(xiàn)出現(xiàn)的次數(shù)，xi2是動(dòng)詞原形在正式文獻(xiàn)出現(xiàn)的次數(shù)。橫坐標(biāo)是xi1、xi2閾值，例如（5，0）中的5是xi1的值，而（0，100）中的100表示xi2大于或等于100，縱坐標(biāo)是當(dāng)xi1、xi2取具體的閾值時(shí)，通過(guò)手動(dòng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集中特殊動(dòng)詞和非特殊動(dòng)詞的數(shù)目。由圖1可知，當(dāng)動(dòng)詞被動(dòng)化后在正式文獻(xiàn)出現(xiàn)的次數(shù)高于1時(shí)，這個(gè)動(dòng)詞是特殊動(dòng)詞的可能性幾乎為0，而xi1為0時(shí)，有非常大的可能性是特殊動(dòng)詞。為了不丟失這種特殊動(dòng)詞，xi1、xi2的閾值設(shè)置為（0，0），然后手動(dòng)剔除非特殊動(dòng)詞，最后我們將特殊動(dòng)詞保存在動(dòng)詞被動(dòng)化字典中，在下文實(shí)驗(yàn)中我們通過(guò)布爾值方法表示該特征。

Figure 1 Statistics of passive verbs with different values of xi1，xi2圖1 xi1、xi2 取不同閾值時(shí)整個(gè)數(shù)據(jù)集特殊動(dòng)詞的統(tǒng)計(jì)

（6）雙引號(hào)內(nèi)外情感模糊。Reyes A 等人在文獻(xiàn)［9］中強(qiáng)調(diào)情感模糊是反語(yǔ)效果的重要表現(xiàn)，但是他們的工作是以基于英文的Saif M［17］工作為基礎(chǔ)的，而中英文語(yǔ)言差異大，所以無(wú)法直接借鑒他們的工作。然而，在中文中用戶經(jīng)常將情感詞放入引號(hào)中，用褒義詞表達(dá)貶義或者用貶義詞表達(dá)褒義，所以引號(hào)內(nèi)外的情感通常不一致。本文通過(guò)設(shè)計(jì)公式（1）來(lái)計(jì)算引號(hào)內(nèi)外情感模糊。

其中，Xin表示微博X引號(hào)內(nèi)的詞語(yǔ)集合，Xout表示微博X引號(hào)外的詞語(yǔ)集合，P表示褒義情感詞典，N表示貶義情感詞典，|＊|表示集合中元素個(gè)數(shù)。例如，某微博雙引號(hào)內(nèi)有積極詞匯而雙引號(hào)外有貶義詞匯或者該微博雙引號(hào)內(nèi)有貶義詞匯而雙引號(hào)外有褒義詞匯，那么引號(hào)內(nèi)外情感模糊Amb（X）為1。

4 實(shí)驗(yàn)

4.1 數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)設(shè)置

在中文微博平臺(tái)的新浪微博上，用戶可以發(fā)布最多140字的微博。一條微博除了正常的文字以外還可以包括“＠〈用戶〉”、“＃主題＃”、URLs等。其中在第2節(jié)中已說(shuō)明“＠〈用戶〉”在中文微博中無(wú)法作為特征識(shí)別反語(yǔ)。因?yàn)樵谛吕宋⒉┲蟹窒砉δ軙?huì)自動(dòng)包含原網(wǎng)頁(yè)的URLs，所以URLs在本文中也作為噪聲過(guò)濾掉。

和Twitter不同，中文微博平臺(tái)的用戶幾乎不使用注釋（＃sarcasm，＃sarcastic）表明該微博是反語(yǔ)或者其他情感分類，所以只能通過(guò)手動(dòng)標(biāo)注。為了檢測(cè)整個(gè)特征體系的有效性，我們從新浪微博平臺(tái)獲取的微博中標(biāo)記了300條反語(yǔ)和28 545條非反語(yǔ)。

一元文法特征提取過(guò)程中的分詞工具使用Java 開 源 分 詞 工 具ansj（https：//github.com/NLPchina/ansj＿seg）。微博長(zhǎng)度特征中的短微博的長(zhǎng)度小于10，中等長(zhǎng)度的微博長(zhǎng)度介于10 到20，長(zhǎng)微博的長(zhǎng)度大于20。我們?cè)趯?shí)驗(yàn)中也嘗試了將微博的長(zhǎng)度設(shè)置成其他閾值，但是閾值取10和20時(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果最好。雙引號(hào)內(nèi)外情感模糊度特征提取過(guò)程中的情感詞典使用臺(tái)灣大學(xué)NTUSD實(shí)驗(yàn) 室 整 理 的 情 感 詞 典（http：//ccf.datatang.com）。

4.2 各特征的信息增益

我們首先通過(guò)信息增益IG（Information Gain）對(duì)比了中文特有的諧音詞、連續(xù)的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、微博長(zhǎng)度、動(dòng)詞被動(dòng)化和雙引號(hào)內(nèi)外情感模糊度等五種特征對(duì)反語(yǔ)識(shí)別的影響程度。因?yàn)閷?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)不平衡，所以實(shí)驗(yàn)首先從非反語(yǔ)集中隨機(jī)抽取300條數(shù)據(jù)和反語(yǔ)集組成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，此過(guò)程重復(fù)進(jìn)行20次，然后比較各特征對(duì)在不同數(shù)據(jù)集上的信息增益以及各特征在不同數(shù)據(jù)集上的穩(wěn)定性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

Figure 2 Information gain of each feature based on 20different data sets圖2 20組數(shù)據(jù)各特征的信息增益的箱線圖

圖2中，中文特有的諧音詞特征的信息增益最高，基本達(dá)到0.05左右，動(dòng)詞被動(dòng)化特征的信息增益最平穩(wěn)，穩(wěn)定在0.04左右，連續(xù)的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)特征的信息增益基本也達(dá)到了0.03左右。雙引號(hào)內(nèi)外情感模糊度的信息增益很低，只有0.02左右，可能由于特征提取的方法過(guò)于簡(jiǎn)單，或者情感詞典的不完整等原因?qū)е略撎卣餍畔⒃鲆嫫?。在我們?nèi)斯?biāo)記反語(yǔ)語(yǔ)料時(shí)該特征是一個(gè)重要的依據(jù)，所以盡管信息增益較低，我們?nèi)匀粚⒃撎卣骷{入我們的識(shí)別特征體系。微博長(zhǎng)度的信息增益很不穩(wěn)定，最高可達(dá)到0.14，最低幾乎為0。

4.3 微博長(zhǎng)度對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率的影響

由于微博長(zhǎng)度的信息增益不穩(wěn)定而微博長(zhǎng)度確實(shí)會(huì)影響反語(yǔ)的識(shí)別，所以本文通過(guò)區(qū)分反語(yǔ)和不同長(zhǎng)度的非反語(yǔ)微博驗(yàn)證微博長(zhǎng)度對(duì)反語(yǔ)識(shí)別的影響。本文從非反語(yǔ)中隨機(jī)抽取300條特定長(zhǎng)度的微博和反語(yǔ)集組成數(shù)據(jù)集，然后使用決策樹分類器和5倍交叉驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)集，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

Figure 3 Precision comparison based on different lengths of microblogs圖3 區(qū)分反語(yǔ)和不同長(zhǎng)度非反語(yǔ)的準(zhǔn)確率的箱線圖

圖3中，區(qū)分反語(yǔ)和短微博的非反語(yǔ)集任務(wù)的準(zhǔn)確率基本穩(wěn)定于0.8左右，而區(qū)分反語(yǔ)和中等長(zhǎng)度的非反語(yǔ)集任務(wù)的準(zhǔn)確率徘徊于0.75左右，最后區(qū)分反語(yǔ)和長(zhǎng)微博的非反語(yǔ)集任務(wù)的準(zhǔn)確率卻大都低于0.7。由此可見，識(shí)別反語(yǔ)的難度確實(shí)和微博的長(zhǎng)度有關(guān)聯(lián)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果和張林等人的結(jié)論基本一致。

4.4 不同分類器在特征集合上的有效性

最后本節(jié)將通過(guò)反語(yǔ)識(shí)別任務(wù)檢測(cè)整個(gè)特征體系和僅有一元文法特征的有效性，實(shí)驗(yàn)使用五種經(jīng)典的分類器：支持向量機(jī)（SVM）、決策樹（C4.5）、樸素貝葉斯（NB）、邏輯斯蒂回歸（LR）和隨機(jī)森林（RF）。該實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集包括300條反語(yǔ)集和從非反語(yǔ)集中任意抽取300條數(shù)據(jù)。分類器使用5倍交叉驗(yàn)證進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2和表3所示。

Table 2 Comparison of precision，recall rate and F－measure of the five classifiers when all proposed features are under consideration表2 在整個(gè)特征體系下五種分類器實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

Table 3 Comparison of precision，recall rate and F－measure of the five classifiers when Bag－of－Words only is under consideration表3 只在一元文法特征下五種分類器的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

由表2可知，決策樹分類器在準(zhǔn)確率、召回率和F值都要高于支持向量機(jī)、樸素貝葉斯以及隨機(jī)森林，而邏輯斯蒂回歸分類器在準(zhǔn)確率和F值都比決策樹分類器高。對(duì)比表2和表3可知，對(duì)特征維數(shù)不敏感的SVM 在添加少數(shù)新特征的情況下，分類器的性能提高最多，而樸素貝葉斯的性能提高最低。

4.5 不同分類器在特征集合上的穩(wěn)定性

由于反語(yǔ)集小而非反語(yǔ)集比較大，所以本文從非反語(yǔ)集中隨機(jī)抽取300條數(shù)據(jù)和反語(yǔ)集組成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，此過(guò)程重復(fù)進(jìn)行20次得到20組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，測(cè)試五種分類器在該任務(wù)中的穩(wěn)定性。圖4、圖5和圖6 統(tǒng)計(jì)了20 組實(shí)驗(yàn)五種分類器準(zhǔn)確率、召回率和F值的四分位數(shù)。支持向量機(jī)分類器雖有很好的準(zhǔn)確率，但是召回率和F值極不穩(wěn)定。決策樹和邏輯斯蒂回歸分類器的準(zhǔn)確率、召回率和F值都要比樸素貝葉斯和隨機(jī)森林分類器高。決策樹分類器的召回率和F值比邏輯斯蒂回歸高，但是決策樹的準(zhǔn)確率不及邏輯斯蒂回歸分類器的。

Figure 4 Precision comparison of the five classifiers based on 20data sets圖4 20組實(shí)驗(yàn)各分類器準(zhǔn)確率的箱線圖

Figure 5 Recall rate comparison of the five classifiers based on 20data sets圖5 20組實(shí)驗(yàn)各分類器召回率的箱線圖

Figure 6 F－measure comparison of the five classifiers based on 20data sets圖6 20組實(shí)驗(yàn)各分類器F 值的箱線圖

5 結(jié)束語(yǔ)

本文主要研究中文微博中反語(yǔ)識(shí)別的可計(jì)算化問題。在考慮中文語(yǔ)言特性和微博語(yǔ)言表達(dá)特性的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于一元文法的詞匯特征、中文特有的諧音詞、連續(xù)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、微博長(zhǎng)度、動(dòng)詞被動(dòng)化和雙引號(hào)內(nèi)外情感模糊等六種特征，并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該特征體系在識(shí)別反語(yǔ)中的有效性和穩(wěn)定性。

在未來(lái)的工作里，基于上述實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出的不足，我們將改進(jìn)部分特征的提取方法和條件，我們還需從更深層次挖掘識(shí)別反語(yǔ)的特征。研究針對(duì)不同特征空間表示的分類算法和構(gòu)建更豐富的反語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)也是我們下一步重點(diǎn)研究的工作。

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