基于泛在網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生情緒語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建

王佳　張子杰　羅海吉　劉英豪　陳煒

[摘 要]隨著信息分享、交流、傳播等各種網(wǎng)絡(luò)社交行為的經(jīng)?；?，對(duì)泛在網(wǎng)絡(luò)中的大學(xué)生情緒信息進(jìn)行分析及研究，有利于開(kāi)展大學(xué)生群體的實(shí)時(shí)情緒監(jiān)測(cè)、輿情發(fā)現(xiàn)、輿論引導(dǎo)等工作。使用集搜客網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)軟件挖掘2017年7月至2018年7月百度貼吧中的高校貼吧的文本信息，獲得289萬(wàn)份語(yǔ)料文本，經(jīng)去噪、去重后獲得114萬(wàn)份文本，基于基本情緒及大學(xué)生特有情緒分為“悲傷、痛苦、憤怒、害怕、驚奇、高興”6類(lèi)大學(xué)生情緒類(lèi)別，基于詞頻統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)確定各情緒類(lèi)別核心詞，并使用基于Word2vec工具進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建基于泛在網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生情緒語(yǔ)料庫(kù)，為大學(xué)生領(lǐng)域的情緒聚類(lèi)研究提供支撐。

[關(guān)鍵詞]泛在網(wǎng)絡(luò);大學(xué)生;情緒語(yǔ)料庫(kù)

[中圖分類(lèi)號(hào)] G645 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2095-3437（2020）01-0189-03

隨著學(xué)業(yè)壓力、就業(yè)壓力的增大，大學(xué)生心理問(wèn)題凸顯，各大高校紛紛尋求對(duì)策，圍繞心理健康教育、第二課堂活動(dòng)、心理狀況篩查等方面開(kāi)展了大量的工作，并取得了不少成績(jī)?？墒悄壳按髮W(xué)生的心理健康測(cè)試普遍存在主觀性強(qiáng)、隱藏性強(qiáng)、準(zhǔn)確性不夠的特點(diǎn)，這給心理危機(jī)事件的預(yù)防和處理帶來(lái)了困難。

新媒體環(huán)境下，泛在網(wǎng)絡(luò)已日益成為反映大學(xué)生學(xué)習(xí)、生活真實(shí)情緒的平臺(tái)。大學(xué)生不只能夠在各種網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)中自由分享實(shí)時(shí)心情、動(dòng)態(tài)等個(gè)人信息，還可以及時(shí)對(duì)他人提供的信息進(jìn)行反饋和評(píng)論。泛在網(wǎng)絡(luò)中海量文本數(shù)據(jù)真實(shí)、全面、實(shí)時(shí)、互動(dòng)的特點(diǎn)，為分析大學(xué)生群體的情緒提供了便利條件。

一、研究現(xiàn)狀

為了加強(qiáng)對(duì)文本的情感挖掘，國(guó)內(nèi)學(xué)者先后研發(fā)了知網(wǎng)Hownet情感詞典、清華大學(xué)李軍中文褒貶義詞詞典、大連理工大學(xué)情感詞匯本體詞典等，并基于微博，通過(guò)計(jì)算情感詞的情緒權(quán)值[1]、反饋“異常情感”[2]、無(wú)監(jiān)督情感分類(lèi)、判斷情感傾向類(lèi)別[3]進(jìn)行了文本情緒挖掘的優(yōu)化，將深度學(xué)習(xí)的方法引入文本情感識(shí)別工作中，用句法依賴(lài)規(guī)則和詞性特征[4]、Word2vec[5]、HMM[6-8]、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9]構(gòu)建模型，預(yù)測(cè)情感強(qiáng)度。

相較于情感的內(nèi)隱性、持續(xù)性等特點(diǎn)，情緒在第一時(shí)間產(chǎn)生，往往是伴隨著生理喚醒和外部表現(xiàn)的主觀體驗(yàn)[10]。大學(xué)生情緒具有體驗(yàn)豐富、波動(dòng)強(qiáng)烈、反應(yīng)敏感等特點(diǎn)，并隨著學(xué)業(yè)、就業(yè)等壓力的增大而日益凸顯。對(duì)大學(xué)生的實(shí)時(shí)情緒進(jìn)行動(dòng)態(tài)挖掘和分析，對(duì)于大學(xué)生心理健康教育有著非常重要的意義。

本文擬通過(guò)自然語(yǔ)言處理方法，對(duì)泛在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的大學(xué)生文本進(jìn)行情緒詞語(yǔ)采集和挖掘，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)的工具方法，按照情緒類(lèi)別和權(quán)值等性質(zhì)排序，初步建立大學(xué)生情緒語(yǔ)料庫(kù)。

二、WEB文本數(shù)據(jù)采集

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，大學(xué)生在泛在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中不斷發(fā)生大量的檢索、瀏覽、下載等行為，并在互聯(lián)網(wǎng)社交平臺(tái)中留下大量的數(shù)據(jù)痕跡[11]。相較于QQ、微信的隱私性以及微博用戶的不確定性，全球最大的中文社區(qū)、注冊(cè)用戶量已達(dá)到10億的百度貼吧具有明確的高校主題、準(zhǔn)確的社區(qū)分類(lèi)以及深度互動(dòng)等特點(diǎn)，為大學(xué)生情緒文本的采集提供了便利條件。

2017年7月至2018年7月，課題組通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工具即集搜客，以“百度貼吧 高?！睘殛P(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，連續(xù)采集600個(gè)高校貼吧中的主題帖以及跟帖數(shù)據(jù)，獲取共計(jì)289萬(wàn)份貼吧文本數(shù)據(jù)，經(jīng)去噪、去重處理后獲得114萬(wàn)份文本數(shù)據(jù)。

三、文本預(yù)處理

大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)文本具有文本量大、文本長(zhǎng)度短、表達(dá)不規(guī)范[12]等特點(diǎn)，這給情緒的準(zhǔn)確識(shí)別帶來(lái)很大的困難。課題組基于以上特征，結(jié)合現(xiàn)有的分詞軟件功能，設(shè)立分詞預(yù)處理比較原則如下：①文本提取的完整性，文本保留得越完整越好。②按照最少切分原則，比較詞元個(gè)數(shù)，數(shù)量越少越好。③比較詞長(zhǎng)平均長(zhǎng)度，長(zhǎng)度越平均越好。

課題組在百度貼吧中隨機(jī)抽取一份大學(xué)生文本，其原文如下：“畢設(shè)讓我要瘋了：有沒(méi)有哪位大神會(huì)m序列的特性分析用C語(yǔ)言編出來(lái)，我要瘋了，這都是什么鬼，完全是毫無(wú)頭緒。”課題組基于天據(jù)英眼、ROSTCM、IKAnalyzer、Paoding、jieba這5種常用的開(kāi)源分詞工具對(duì)此進(jìn)行分詞處理，結(jié)果如表1。

按照以上原則來(lái)分析會(huì)發(fā)現(xiàn)，IKAnalyzer、Paoding、jieba5都存在自定義擴(kuò)展詞，天據(jù)英眼、IKAnalyzer的分詞結(jié)果中詞數(shù)量相對(duì)較多，ROSTCM6在文本完整性、詞元數(shù)量、詞平均長(zhǎng)度方面均具有較好的效果，故將該工具作為文中大學(xué)生文本的預(yù)處理工具。

課題組將114萬(wàn)份貼吧文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、去噪，剔除12770項(xiàng)重復(fù)詞語(yǔ)，刪除出現(xiàn)頻率低于2的詞匯，確定42833個(gè)詞語(yǔ)作為大學(xué)生基本詞匯。

四、情緒分類(lèi)及核心詞的確定

20世紀(jì)中葉，學(xué)者們基于面部表情等身體體征對(duì)情緒進(jìn)行了界定和分類(lèi)，取得了不少成果。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，海量互聯(lián)網(wǎng)文本信息的有效獲取以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分析技術(shù)的不斷提升，學(xué)者們逐步轉(zhuǎn)向?qū)φZ(yǔ)言的情緒分類(lèi)研究。

通過(guò)比較現(xiàn)有文本情緒分類(lèi)的基本情緒分類(lèi)，尤其是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)微博的情緒分類(lèi)，確定“高興、憤怒、悲傷、害怕、驚奇”5種文本基本情緒類(lèi)別。結(jié)合大學(xué)生學(xué)習(xí)、經(jīng)濟(jì)、就業(yè)、人際交往等應(yīng)激源元素以及引發(fā)自殺的直接原因即心理痛苦[13]，添加“痛苦”類(lèi)情緒，建立“悲傷、痛苦、憤怒、害怕、驚奇、高興”6類(lèi)大學(xué)生情緒類(lèi)別。借助武漢大學(xué)開(kāi)源的ROSTCM6軟件對(duì)42833個(gè)詞語(yǔ)進(jìn)行大學(xué)生基本詞匯詞頻統(tǒng)計(jì)和人工分類(lèi)后，將各類(lèi)情緒類(lèi)別高頻詞按照數(shù)量高低統(tǒng)計(jì)如表3所示。

按照以上統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，確定詞頻數(shù)最大的高頻詞為該類(lèi)情緒的核心詞。

五、語(yǔ)料訓(xùn)練

（一）Word2vec模型選擇

Word2vec是google公司2013年推出的一款用于自然語(yǔ)言處理中詞向量訓(xùn)練的開(kāi)源軟件工具，通過(guò)計(jì)算機(jī)訓(xùn)練給定文本的輸入和輸出，并不斷修正這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)，得到詞向量。

Word2vec有2種訓(xùn)練框架： ①在給定上下文的情況下，詞 w的概率CBOW（continuous bag-of-words），其特點(diǎn)是訓(xùn)練速度快，但窗口范圍外的詞匯關(guān)系難以正確被模型所捕獲。②在給定詞w的情況下，其上下文概率的 Skip-gram （continuous skip-gram） ，其特點(diǎn)是低頻詞的訓(xùn)練效果較好[14]。考慮到泛在網(wǎng)絡(luò)論壇文本中新詞及低頻詞大量存在，因此選擇Skip-gram模型進(jìn)行訓(xùn)練。

（二）Word2vec的工程目錄

Word2vec項(xiàng)目中與訓(xùn)練詞向量相關(guān)的語(yǔ)言文件主要是Learn.java、Word2vec.Java 2個(gè)文件，其中，Learn.java文件中包含了特征的訓(xùn)練、訓(xùn)練的模型、詞頻統(tǒng)計(jì)的實(shí)現(xiàn)，Word2vec.java包含了模型的加載以及相似度的計(jì)算。

（三）訓(xùn)練參數(shù)比較

1.相同詞匯在不同數(shù)據(jù)量的相關(guān)性數(shù)據(jù)比較

相同詞匯在不同的數(shù)據(jù)量下，數(shù)據(jù)量的增大以及首次出現(xiàn)的新詞，導(dǎo)致相同詞匯與種子詞之間相關(guān)性的非線性變化，其結(jié)果如表4所示。

2.相同詞匯在不同窗口條件下的相關(guān)性數(shù)據(jù)比較

經(jīng)過(guò)對(duì)去噪、去重等處理后的114萬(wàn)份語(yǔ)料文本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)后，在相同詞匯下的不同窗口中可以看出，在窗口大小為10的時(shí)候其相似度更大，而且在人工挑選時(shí)通過(guò)去噪、去重處理的無(wú)意義詞匯最少，其結(jié)果如表5所示。

獲取適用于大學(xué)生情緒詞特征提取的方法：在窗口大小為10的情況下選擇大樣本分析。

（四）實(shí)驗(yàn)結(jié)果

114萬(wàn)份語(yǔ)料文本經(jīng)Word2vec訓(xùn)練后，以“悲傷”為悲傷情緒的核心詞得到情緒詞362個(gè)，以“哭”為痛苦情緒的核心詞得到情緒詞272個(gè)，以“罵”為憤怒情緒的核心詞得到情緒詞304個(gè)，以“打”為恐懼情緒的核心詞得到情緒詞338個(gè)，以“酷”為驚奇情緒的核心詞得到情緒詞322個(gè)，以“好”為高興情緒的核心詞得到情緒詞302個(gè)。

通過(guò)各詞語(yǔ)與各類(lèi)情緒核心詞的相似度計(jì)算，建立大學(xué)生情緒詞典語(yǔ)料庫(kù)如表6所示。

六、展望

本文通過(guò)挖掘百度貼吧中的高校大學(xué)生文本，并基于Word2vec方法初步建立具有針對(duì)性的大學(xué)生情緒語(yǔ)料庫(kù)。接下來(lái)，課題組將拓展泛在網(wǎng)絡(luò)中的大學(xué)生文本數(shù)據(jù)來(lái)源，繼續(xù)挖掘文本數(shù)據(jù)，并通過(guò)驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步提升分詞效率，增強(qiáng)情緒值的準(zhǔn)確性，不斷完善和更新語(yǔ)料庫(kù)，為更有效地開(kāi)展大學(xué)生情緒聚類(lèi)分析提供支撐和便利，從而為大學(xué)生心理健康教育和管理提供有效借鑒。

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[責(zé)任編輯：龐丹丹]