关于俄罗斯语句中经济和社会发展方面情感检测的方法

本文研究了在俄罗斯语句中针对经济和社会发展方面的情感检测任务。情感确定的方面可以是明示提及的或隐含的。作者研究了利用神经网络分类器的可能性，并提出了一种基于语义规则的情感检测算法，该算法通过使用构成树实现。情感识别分为两个阶段。在第一个阶段，识别出句子中的方面术语（与方面相关的明示事件或现象）。在第二个阶段，计算与方面相关的情感，作为与之最紧密相关的方面术语的情感。本文提出了几种搜索方面术语的方法。在从选举活动材料中提取的468个句子的语料库上评估模型的性能。对于明示方面的情感检测，使用在识别明示方面情感任务上预训练的BERT-SPC神经网络得到了最佳结果，宏F值为0.74。对于基于语义规则的算法，使用基于语义相似性的方法检索方面术语得到了宏F值0.63。将BERT-SPC和基于规则的算法组合成一个集成模型时，宏F值为0.79，这是本研究中获得的最佳结果。