基于主題的微博小句內(nèi)評價對象與評價詞分析

摘 要：本文針對給定主題的微博小句內(nèi)評價對象與評價詞情況，采取基于規(guī)則的方法，利用（CUCsas）傾向性分析系統(tǒng)（CUCsas），以第八屆SIGHAN中文信息處理研討會（SIGHAN-8）提供的評測語料為研究對象進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并得出相關(guān)結(jié)論。

關(guān)鍵詞：評價 微博 主題 規(guī)則

一、研究背景

目前，傾向性分析主要集中于詞語、句子、語篇三個層面，采用的主要是基于規(guī)則與基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法兩種。這兩種技術(shù)在傾向性分析領(lǐng)域各有優(yōu)劣。基于規(guī)則的方法對語言本體研究較為深入，對于指定語料分析效果較好，但普適性相對不高。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法在COAE、CCF等歷屆評測中雖占據(jù)主流，但效果并不理想。

雖然目前國內(nèi)對微博的傾向性分析研究較多，但大多集中于整體文本的處理與策略的研究，而對特定微博主題的評價對象與評價詞的句內(nèi)或跨句搭配研究并不十分深入。本文針對這類問題，采取基于規(guī)則的方法，利用CUCsas傾向性分析系統(tǒng)，以第八屆SIGHAN中文信息處理研討會（SIGHAN-8）提供的評測語料為研究對象進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并得出相關(guān)結(jié)論。

二、相關(guān)工作

（一）系統(tǒng)及運(yùn)行流程

傾向性分析系統(tǒng)（CUCsas）由短語和句子傾向性計(jì)算規(guī)則解釋器、評價對象抽取與極性判定規(guī)則解釋器以及詞典、規(guī)則庫組成。短語和句子傾向性計(jì)算規(guī)則解釋器加載語料、詞典、短語規(guī)則庫。詞典除原有分詞詞典以外，還包括用戶詞典、情感詞典、褒貶值詞典、語義詞典等多部詞典。借助詞典對語料進(jìn)行分詞及詞性、語義、傾向、傾向值4層標(biāo)注。詞典加載切分結(jié)束后，進(jìn)行短語規(guī)則庫匹配，根據(jù)規(guī)則與相關(guān)公式對整個句子或整條微博進(jìn)行傾向值的計(jì)算。傾向性計(jì)算后，通過評價對象抽取與極性判定規(guī)則解釋器對評價對象提取規(guī)則進(jìn)行解釋，完成評價對象的抽取。

本次評測的任務(wù)是基于主題的漢語短信息極性分類（Topic-Based Chinese Message Polarity Classification），語料中主題（topic）已經(jīng)給定，因此傾向性分析系統(tǒng)（CUCsas）在運(yùn)行時與以往略有不同，不再提取評價對象，而在語義詞典中對給定或與之相關(guān)的主題賦予“topic”的標(biāo)簽。

（二）確定評價對象

本次評測提供的訓(xùn)練語料共5000條微博，分為五個話題，分別是：日本馬桶、三星S6、霧霾、央行降息、油價。其中非評價句4016條，評價句984條。每個話題各1000條。根據(jù)評測給定的五個話題，我們對央行、央媽、油價、霧霾、降息、馬桶蓋、馬桶、馬桶圈、馬桶蓋子、日本馬桶、s6、S6、三星、三星S6、三星s6、S6旗艦、S6手機(jī)、三星手機(jī)、S6手機(jī)、S系列、Edge、edge、GalaxyS6Edge、GalaxyS6、S6旗艦等詞或短語賦予“topic”的標(biāo)記。我們暫時認(rèn)為這些詞是評價對象。

（三）選取語料

由于本次評測提供的訓(xùn)練語料中非評價句居多，為保證研究效果，我們從5000條微博中每話題選取100句能確定答案正確的微博，且選取的評價句與非評價句數(shù)量基本相當(dāng)。最終在500句中確定評價句228條，非評價句272條。評價句中褒義有79句，貶義有149句。

微博語料與以前傳統(tǒng)語料在形式、內(nèi)容上都有很大差別。由于微博具有“轉(zhuǎn)發(fā)”功能，因此用戶除發(fā)表自己觀點(diǎn)以外還可以轉(zhuǎn)發(fā)其他用戶內(nèi)容，因此在形式上就會出現(xiàn)一些特殊標(biāo)記。如“轉(zhuǎn)發(fā)”會有“//”標(biāo)記。發(fā)布或轉(zhuǎn)發(fā)新聞時，新聞標(biāo)題會用“【】”標(biāo)記。我們認(rèn)為新聞標(biāo)題中的評價詞不是針對整個微博做出的評價，因此對語料進(jìn)行預(yù)處理時首先屏蔽掉了“【】”中的內(nèi)容。

（四）相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

為了研究微博句內(nèi)評價對象與評價詞距離關(guān)系，運(yùn)行如下短語規(guī)則進(jìn)行實(shí)驗(yàn)：

*/w+#[*/！（w|topic）]+*/（po|ne）+#[*/?。╳|topic）]=#3：0

該規(guī)則的含義是：兩相鄰標(biāo)點(diǎn)間（即小句內(nèi)）如果有評價詞而沒有主題“topic”標(biāo)記，則取消評價詞的情感值。這是一條覆蓋面非常廣的規(guī)則，如果將該規(guī)則放在所有短語規(guī)則最前面，則其他規(guī)則必須經(jīng)過此規(guī)則篩選后方可運(yùn)行，而如果放在后面則此規(guī)則毫無意義。這條規(guī)則對主題與評價詞在小句內(nèi)共現(xiàn)的情況可以得到較好處理，但對于跨句評價的情況則判斷錯誤。因此該規(guī)則只是用來驗(yàn)證研究微博句內(nèi)評價對象與評價詞距離關(guān)系，而不能盲目地放進(jìn)系統(tǒng)作為常駐規(guī)則運(yùn)行。

系統(tǒng)未運(yùn)行該規(guī)則前，短語規(guī)則計(jì)算出5000條微博的總體準(zhǔn)確率為54.42%，500條微博為76.2%；運(yùn)行該規(guī)則后5000條微博總體準(zhǔn)確率為71.9%，500條微博為72.4%。系統(tǒng)未運(yùn)行該規(guī)則前評價規(guī)則計(jì)算出5000條微博的總體準(zhǔn)確率為73.82%，500條微博為77%；運(yùn)行該規(guī)則后5000條微博總體準(zhǔn)確率為75.66%，500條微博為69.2%。

對500條微博語料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。從小句的角度看，文本中出現(xiàn)主題“topic”標(biāo)記809處，“topic”標(biāo)記與評價詞（即帶有“ne”或“po”標(biāo)記的詞）出現(xiàn)在同一小句的情況314處。以每條微博為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，小句中有“topic”標(biāo)記而無評價詞標(biāo)記的情況有182處，占總數(shù)的36.4%?！皌opic”標(biāo)記與評價詞標(biāo)記在小句中共現(xiàn)的情況有259處，占總數(shù)的51.8%。整篇微博中因?yàn)椤啊尽俊毙侣剺?biāo)題標(biāo)記而預(yù)處理的文本中有“topic”標(biāo)記的情況有58處，占總數(shù)的11.6%。

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

（一）運(yùn)行小句內(nèi)規(guī)則

從整體看，5000句微博在運(yùn)行該規(guī)則后短語規(guī)則的總體準(zhǔn)確率由54.42%提升到71.9%；從準(zhǔn)確率看，褒義、貶義都有所提升，但中性下降；從召回率看，褒義、貶義下降幅度較大而中性提升幅度較大；從F值看，褒義、貶義都有所下降，中性較大幅度提升。500句微博褒義、貶義、中性的準(zhǔn)確率、召回率變化情況與5000條微博大致相當(dāng)，但F值有所下降，整體準(zhǔn)確率由77%降為69.2%。

5000條微博的語料中，非評價句占大多數(shù)，而該規(guī)則屏蔽掉了大量評價詞的值，這就將很多原系統(tǒng)歸為評價句的微博歸到非評價句中，從而使得總體正確率有較大提高，但召回率褒義、貶義都有所下降而中性提高。由此可見，500篇評價句與非評價句數(shù)量大致相當(dāng)?shù)恼Z料在運(yùn)行該規(guī)則時說服力可能相對強(qiáng)一些。

由于該規(guī)則放在所有規(guī)則之前運(yùn)行，且傾向性分析系統(tǒng)（CUCsas）先運(yùn)行短語規(guī)則之后再運(yùn)行評價規(guī)則，因此在該條規(guī)則的影響下，運(yùn)行評價規(guī)則情況與短語規(guī)則大致相當(dāng)。

（二）主題“topic”與評價詞共現(xiàn)情況

通過語料可知，主題“topic”與評價詞共現(xiàn)情況占總數(shù)的51.8%。運(yùn)行主題“topic”與評價詞的小句共現(xiàn)規(guī)則，整體正確率為64.09%，中性準(zhǔn)確率最高，達(dá)86.67%?？梢?，小句中主題詞與評價詞共現(xiàn)情況在總文本中所占比例較大，且小句內(nèi)的評價詞對評價對象（即主題“topic”）有很大影響。如：

（-1）（Y：-0.25）【1-1-427】（：/w）（魅族/nq）（黃章/nr）（叫板/v）（三星/nq）（Galaxy/x）（S6/nq）（也/d/clue）（不/d/mone1）（過/v）（如此/r/mopo：-0.25）（！/w）（http/x）（@/w）（鳳凰/n）（新聞/n）（客戶端/n）

例句中被標(biāo)記“topic”的詞為“三星”和“S6”。

（三）主題“topic”與評價詞跨句情況

這種情況下小句內(nèi)無評價詞對主題topic產(chǎn)生影響。因此，中性切分較好，達(dá)97.16%，而褒義、貶義切分較差。

如果將該規(guī)則放在所有短語規(guī)則前運(yùn)行，因?yàn)橹黝}topic與評價詞不在同一小句內(nèi)，本應(yīng)該所有小句都被認(rèn)為是非評價句，但這種情況下CUCsas傾向性分析系統(tǒng)切分得到的結(jié)果存在有傾向性的情況。如：

（-1）（Y：-0.25）【312-312-8657】（：/w）（出來/v）（混/v）（早晚/n）（還是/d/clue）（要/v）（還/v）（的/u）（，/w）（柴靜/nr）（你/r）（也/d/clue）（不/d/mone1）（過/v）（如此/r/mopo：-0.25）（。/w）（——/w）（看到/v）（周忠民/nr）（的/u）（博文/n）（《/w）（崔永元/nr）（點(diǎn)評/v）（柴靜/nr）（：/w）（紀(jì)錄片/n）（如果/c）（能/v）（治/v）（霧霾/n）（，/w）（還/d）（要/v）（有關(guān)/v）（部門/n）（干/a）（啥/r）（》/w）（有感而發(fā)/lv）（的/u）（評論/v）（。/w）（http/x）

出現(xiàn)這種情況的原因是，“如此/r/mopo：-0.25”這類詞或語的情感值不是在情感詞典中被賦予的，而是運(yùn)行短語規(guī)則后得到情感值。

例句中“如此/r/mopo：-0.25”運(yùn)行的短語規(guī)則是：

（1）不/d+過/%+如此/%+*/w|y=#3：-0.25

（1）VL=N1

例句中第一條規(guī)則的含義是，副詞“不”與任意詞性的“過”“如此”三詞連用時，如果后面直接連接任意標(biāo)點(diǎn)符號或語氣詞時，該規(guī)則中匹配的第三項(xiàng)（即例句中的“如此”）被賦予“-0.25”的情感值。該規(guī)則運(yùn)行一次。例1中第二條規(guī)則是匹配沒有關(guān)系的句子，第一條規(guī)則運(yùn)行幾次就產(chǎn)生幾個“VL”。該例句中第一條規(guī)則運(yùn)行一次，產(chǎn)生一個“VL”，則該句的情感值就是“VL”的值。第二條規(guī)則運(yùn)行一次。

雖然小句內(nèi)規(guī)則導(dǎo)致了很多錯誤，但（CUCsas）傾向性分析系統(tǒng)（CUCsas）有一定的修正能力。由此可見，基于規(guī)則的方法在解決這類問題上非常有效果。

（四）小句內(nèi)規(guī)則放在短語規(guī)則最后

本文前面對小句內(nèi)規(guī)則“*/w+#[*/！（w|topic）]+*/（po|ne）+#[*/?。╳|topic）]=#3：0”放在短語規(guī)則最前部的情況進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，對主題“topic”與評價詞在小句內(nèi)外的情況進(jìn)行了驗(yàn)證。我們可以看出，該規(guī)則對語料的影響非常大，雖然可以解決一定問題，但也導(dǎo)致了很多不可解決的錯誤。盡管（CUCsas）傾向性分析系統(tǒng)（CUCsas）有一定的修正能力，但不能保證準(zhǔn)確客觀。該規(guī)則最大的問題是過分地將很多跨句對評價對象進(jìn)行評價的詞取消了情感值。為了避免這一點(diǎn)，下面將該規(guī)則置于短語規(guī)則最后面，使用500條微博語料進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，短語規(guī)則計(jì)算得出總體準(zhǔn)確率為76.6%。運(yùn)行評價規(guī)則后，總體準(zhǔn)確率為73%。整體來看，將規(guī)則置于最后雖然比將規(guī)則置于最前效果好一些，運(yùn)行短語規(guī)則后總體準(zhǔn)確率較原系統(tǒng)也略高，但運(yùn)行評價規(guī)則后效果依然不如原系統(tǒng)好。

四、結(jié)語

本文在傾向性分析系統(tǒng)（CUCsas）的基礎(chǔ)上，通過基于規(guī)則的方法對微博句內(nèi)評價對象與評價詞距離進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，雖然目前基于規(guī)則的方法在學(xué)術(shù)界并不是普遍流行的用法，但我們堅(jiān)信基于規(guī)則的方法對語言的深度研究是十分必要的。

本文只是從5000條微博中抽取500條作為樣例進(jìn)行研究，由于能力與精力所限，研究的語料規(guī)模不夠大，語料分析的程度不夠細(xì)致，所得結(jié)論也存在很多偏差，沒能完全做到科學(xué)準(zhǔn)確，仍需進(jìn)一步探索與研究。對微博文本進(jìn)行傾向性分析有非常重要的研究價值和應(yīng)用價值，相關(guān)問題有待進(jìn)一步探討。

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（牟彥霏 北京 中國傳媒大學(xué)文法學(xué)部文學(xué)院 100024）