词嵌入与情绪识别

比眉伴天荒 2022-12-13 04:19 137阅读 0赞

# 1. 引入 #

情绪识别是NLP中的比较重要的通用任务。  
对于情绪识别来说，通常标注的数据量都会比较小，一般语料中也就一万到十万个单词。  
这样小的语料，对于训练NLP模型来说，是一个难点。

下面给出两种方法，借助于词嵌入，我们都能在比较小的语料中，得到不错的模型。

# 2. 方法一：平均词向量 #

具体步骤：

1.  获取各个单词的词向量

直接用句子中，每个单词的one-hot编码，乘以`词嵌入矩阵`，得到每个单词的词向量

1.  将句子中各个单词词向量相加后取平均，得到一个新向量，用于表示该句子
2.  用这个新的词向量，送到softmax，输出预测值

这个方法的优点

*  适用于任何长度的句子，因为最终表示该句子的词向量，都是各个词平均后的向量，向量维度与句子长度无关

这个方法的缺点

*  它不会考虑语序，比如下面的句子
    
     *  completely lacking in good taste, good service, and good ambience.

这个句子本身是负面情绪，但应为句子中有3个good，平均后，词向量大概率表示正面情绪。这样的预测结果就不准。

如何解决这个问题呢？

# 3. 方法二：RNN #

我们用RNN来保证模型能考虑到语序。

具体步骤：

1.  获取各个单词的词向量

直接用句子中，每个单词的one-hot编码，乘以`词嵌入矩阵`，得到每个单词的词向量

1.  将句子中各个单词词向量，直接送给RNN
2.  RNN使用多对一的结构，最后一位输出情绪值，这是many-to-one的RNN结构\[2\]

RNN结构能考虑到语序，解决了方法1的缺点。

# 4. 情绪数据集 #

常见的情绪识别数据集，是斯坦福开源的IMDB评论情绪数据集，可以在参考3中下载到。  
这个数据集提供了25000个训练集样本，25000个测试集样本。各个集合中，各有12500句话属于正面情绪，另外12500句话属于负面情绪。

参考4中也给出了一个非常小的IMDB简化数据集，其中有500个正例样本，500个负例样本，用于做简单的测试。

# 5. 总结 #

情绪识别最大的难点，是通常情况下，训练集数据都比较小。  
有了词嵌入，只需要中等规模的数据集，你也能训练出一个情绪识别模型。  
这也是词嵌入对情绪识别的贡献。

# 参考 #

*  1.  AndrewNg的《序列模型》教程
 *  1.  RNN的5种典型结构. https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/104095916
 *  1.  https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/
 *  1.  https://github.com/arafato/rt-analytics/blob/master/ml/imdb\_labelled.csv

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