[发明专利]将词典知识合并入SVM学习以改进情感分类

权利要求书

1.一种用于情感分类的装置，包括：

方面分类器，所述方面分类器被配置为将内容分类为与信息的特定方面相关，所述方面分类器结合领域特定情感词典的至少一部分；以及

极性分类器，所述极性分类器被配置为将由所述方面分类器分类的所述内容分类为具有下列之一：信息的所述特定方面的正面的情感、信息的所述特定方面的负面的情感，或者将由所述方面分类器分类的所述内容分类为不具有信息的所述特定方面的情感，所述极性分类器结合所述领域特定情感词典的至少一部分；

其中所述领域特定情感词典包括将领域特定单词和/或短语分类为与信息的方面中的一个相关联的子词典，和将情感关联到信息的所述分类的一个方面的另一子词典；

其中所述装置被实现为支持向量机。

2.如权利要求1所述的用于情感分类的装置，其中所述方面分类器进一步结合通用情感词典。

3.如权利要求1所述的用于情感分类的装置，其中所述极性分类器进一步结合通用情感词典。

4.如权利要求1所述的用于情感分类的装置，其中所述内容是以句子的形式被配置的文本，所述句子具有单词和/或短语。

5.如权利要求4所述的用于情感分类的装置，进一步被配置为在句子级别预测与所述情感相关联的主要主题。

6.如权利要求1所述的用于情感分类的装置，其中所述领域特定情感词典由下列配置：(i)来自已被过滤的注释的语料库的领域特定单词和/或短语，(ii)通过使用预定的语言模式搜索万维网并过滤所返回的搜索结果而获得的领域特定单词和/或短语，以及(iii)通过字典扩展技术而获得的领域特定单词和/或短语。

7.一种执行内容的情感分类的方法，包括：

通过方面分类器将内容分类为与信息的特定方面相关，其中所述方面分类器结合领域特定情感词典的至少一部分；以及

通过使用极性分类器将由所述方面分类器分类的所述内容分类为具有下列之一：信息的所述特定方面的正面的情感、信息的所述特定方面的负面的情感，或者将由所述方面分类器分类的所述内容分类为不具有信息的所述特定方面的情感，其中所述极性分类器结合所述领域特定情感词典的至少一部分；

其中所述领域特定情感词典包括将领域特定单词和/或短语分类为与信息的方面中的一个相关联的子词典，和将情感关联到信息的所述分类的一个方面的另一子词典；

其中所述方面分类器和所述极性分类器被集合在一起以形成被实现为支持向量机的情感分类器。

8.如权利要求7所述的方法，其中所述方面分类器进一步结合通用情感词典。

9.如权利要求7所述的方法，其中所述极性分类器进一步结合通用情感词典。

10.如权利要求7所述的方法，其中所述内容是以句子的形式而被配置的文本，所述句子具有单词和短语。

11.如权利要求10所述的方法，进一步包括在句子级别预测与所述情感相关联的主要主题。

12.如权利要求7所述的方法，其中所述领域特定情感词典由下列配置：(i)通过过滤注释的语料库获得领域特定单词和/或短语，(ii)通过使用预定语言模式经由因特网搜索万维网并且过滤返回的搜索结果而获得领域特定单词和/或短语，以及(iii)在通过(i)和(ii)获得的领域特定单词和/或短语上执行字典扩展操作。

13.如权利要求12所述的方法，其中已从所述注释的语料库被过滤的单词和/或短语已经通过下列而被过滤：

识别信息的方面；

从所述注释的语料库提取被标记为表达所识别的信息的方面的句子中的单词和/或短语；

从所提取的单词和/或短语形成对应于信息的所述识别的方面的词典的初始列表；

对照于针对信息的其它方面的词典的其它初始列表，检查来自针对信息的所述识别的方面的词典的所述初始列表的单词和/或短语；

过滤出匹配来自针对信息的其它方面的词典的任何其它初始列表的单词和/或短语的任何来自针对信息的所述方面的词典的所述初始列表的单词和/或短语；以及

针对信息的所述方面产生过滤的词典的列表，表示领域特定情感词典。