跨语言情感分析研究综述

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作   者：

徐月梅;  曹晗;  王文清;  杜宛泽;  徐承炀; 

作者机构：

北京外国语大学信息科学技术学院; 

关键词：

情感分析;  多语言;  双语词嵌入;  跨语言; 

期刊名称：

数据分析与知识发现

i s s n：

2096-3467

年卷期：

2023 年 01 期

页   码：

1-21

摘   要：

【目的】对跨语言情感分析的研究脉络进行梳理总结。【文献范围】以Web of Science数据库为检索平台，以TS=cross lingual sentiment OR cross lingual word embedding为检索式，筛选90篇文献进行述评。【方法】根据跨语言情感分析所采用的技术进行分类概述，包括基于机器翻译及其改进、基于平行语料库、基于双语情感词典三种早期的主要方法，再到引入Word2Vec和GolVe等词向量模型后，基于跨语言词向量模型的方法，最后到2019年以来基于Multi-BERT等预训练模型的方法。【结果】总结跨语言情感分析相关研究的主要思路、方法模型、不足之处等，分析现有研究覆盖的语言、数据集及其性能。发现虽然Multi-BERT等预训练模型在零样本的跨语言情感分析上取得较好性能，但是仍然存在语言敏感性问题。早期的跨语言情感分析方法对现有研究仍有一定指导和参考价值。【局限】部分跨语言情感分析模型属于混合模型，分类时仅按照主要方法进行归纳。【结论】展望跨语言情感分析的未来发展和亟待解决的问题。随着预训练模型对多语言语义的深层次挖掘，适用于更多更广泛语种的跨语言情感分析模型将是未来发展方向。