有关情感的词语(形容情感的词语)

本文刊发于《现代电影技术》2022年第6期

专家点评

随着电影与互联网持续发展融合，网络影评回归大众并得到迅速发展，呈现出开放、便捷、多元等特点。影评除了作为观众自由抒发观影情感的一种方式外，也是电影口碑的重要表现形式之一，直接影响大众观影选择和电影市场表现。如何准确地从海量的网络影评文本数据中提取用户情感倾向，对于电影内容、受众和舆情等研究具有重要价值。《基于关键特征的影评细粒度情感分析》一文针对影评内容开放、特征不固定、属性不明确等特点，从本体特征和情感特征两方面对互联网中文影评进行关键特征提取和分析，并将其融合至深度学习网络模型，分别构建了基于关键特征的影评文本级情感分类模型和细粒度情感分类模型，模型准确率相比长短期记忆网络（LSTM）基准模型有所提升，对影评细粒度情感分类有较强的预测性，为电影行业基于影评文本的情感分析研究提供了参考思路和实证分析，具有一定的行业指导意义和实用价值。

——王萃

高级工程师

中国电影科学技术研究所（中央宣传部电影技术质量检测所）高新技术研究处副处长

摘要

对电影评价的情感分析是获取观众观点的基础，对于电影舆情控制、刺激潜在消费者观影等都有非常重要的影响。本文对中文影评进行了本体特征和情感特征分析，实现了影评文本级和特征级的情感分析，在本体特征分析中，发现观影人对电影本体关注度较高的依次是剧情、演员、后期特征。在文本级影评情感分析中，提出基于关键特征的影评情感分析方法，将影评本体特征及影评情感特征与长短期记忆网络（LSTM）融合，对文本级情感分类的准确率较基准LSTM模型提高4.6%。在特征级影评情感分析中，依据影评本体特征和情感特征，对关键特征所在短句进行细粒度情感分析，细粒度情感分类结果准确率可达91.4%。

细粒度情感分析 影评挖掘 自然语言处理

1引言

随着社交媒体平台的兴起以及广泛使用，针对社交网络文本数据的自然语言处理（NLP）已成为当前研究热点。在电影方面，越来越多的人在电影论坛或影视网站上发表自己的评价及观点，这些评价及观点蕴含着对影片、演职人员、电影产业、电影市场的情绪、认知、态度、情感及行为倾向。一般来说，网络口碑对消费者的观影选择具有显著影响，口碑评价越高，其票房收入越高［1-2］。因此，对电影评价的情感分析，有助于了解观众的情感倾向，及时获取观众的观点和态度，对于电影舆情控制、刺激潜在消费者观影等都有非常重要的意义。

本文对中文影评进行了本体特征和情感特征分析，并在此基础上实现了影评文本级和特征级的情感分析。

2情感分析研究现状

文本情感分析又称意见挖掘,简单而言,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程［3］。文本级情感分析目的是判断文本层面的整体情感倾向，但评论文本的整体情感倾向可能与评价文本中的本体特征的情感倾向有差异。特征级情感分类是细粒度情感分类任务，该任务的目标是对于给定的短文本中出现的本体特征，推测出相应本体特征对应的情感极性，如正面、中立和负面。

情感分析方法主要包括基于词典的方法、基于机器学习分类的方法、基于深度学习的方法。基于词典的方法是以规则为主的方法，主要是构建情感资源，形成词典之后，根据情感词典采用不同算法对文本的情感词的权值进行计算，实现对文本情感的分析［4］，该类方法只考虑了情感词对文本情感倾向性的影响，未考虑上下文相关的语义信息。基于机器学习的方法主要是使用统计学方法提取文本中蕴含的相关语言特征，将文本用特征向量表示之后，采用传统机器学习的方法对文本进行分类，Pang等［5］使用电影评论作为基础数据，分别采用了机器学习方法中的朴素贝叶斯（NB）、最大熵（ME）和支持向量机（SVM）三种分类器实现了对影评数据的二分类，但是该类方法受情感特征提取方法的准确性影响较大，从而直接影响最终的分类结果。基于深度学习的方法，一般采用词向量表示的方法，对句子和篇章进行向量化表示［6］，深度学习网络可有效学习文本的深层语义信息，但对于本体特征和情感特征关注不够。常用于情感分析的深度学习模型有：循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）［7-8］ 、长短期记忆 (Long Short-Term Memory，LSTM) 网络［9-10］、门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）网络［11］等。

由于深度学习具有优秀的自编码能力并能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系，所以本文选用深度学习模型做情感分类模型。但情感分析具有领域依赖性，纵使深度学习模型有较好的表现，但不同的模型在不同领域的情感分类任务仍有区别，电影属于体验性产品，与普通商品不同，因此需要对影评进行本体特征和情感特征分析。本文在文本级影评情感分析实验时选用LSTM模型作为基础模型，在基础模型上融合影评本体特征和情感特征，提高了文本级影评情感分类的准确率；在特征级影评情感分析中，依据影评本体特征和情感特征对关键特征句进行细粒度情感分析实验，选用三个深度学习模型做情感分类，细粒度情感分析准确率可达91.4%。

3 基于关键特征的影评情感分析方法

3.1 影评关键特征分析

电影评价相对于商品评价更带有主观性和不确定性，观影属于虚拟性体验消费，对电影的观感更多是从故事、演技、特效等本体特征上表达观点的，而这些评论中本体特征并不像实体商品属性明确。在商品评论中，情感词多为形容词，现有的研究也多基于形容词、名词等情感词进行情感分析。在电影评论中，情感词的词性更为丰富，除了形容词，还有动词、名词及口语化词汇，电影评论中情感词有词性丰富、表达不规范等特性。因此，在文本级和特征级的影评情感分析都需要着重关注本体特征和情感特征。

在影评中包含多个对电影关键本体特征的评价，比如节奏恰到好处, 这句话中节奏作为本体特征词, 对应的情感特征词为恰到好处, 那么节奏和恰到好处是一对本体-情感特征对, 本体和情感特征所在的短句称为关键特征短句，从情感词中可以看出该短句的情感属于积极情感。关键特征句即能够代表原长句的主要观点的短句，是原长句的关键部分。经分析，关键特征句可分为以下几类：

类别一：句子表达对单一显式影评本体的情感倾向。即句子中含有单一的显式影评本体，且含有对应的倾向性(褒义或贬义)的上下文无关情感词。例如 影调舒服，此观点句包含单一评价对象影调和对应的褒义情感倾向词舒服，则此句的情感倾向性为正面；剧情弱智，此观点句包含单一影评本体剧情和对应的贬义情感倾向词弱智，则此句的情感倾向性为负面。

类别二：句子表达对多个显式影评本体的情感倾向。即句子中含有多个显式影评本体，且含有对应的倾向性(褒义或贬义)的上下文无关情感词。例如 音乐和画面都好,这句话包含两个评价对象音乐和画面,且情感倾向均为褒义，好，此句的情感倾向性为正面。

类别三：句子表达对某个隐式影评本体的情感倾向。句子中没有明显的影评本体，但表达了明显的情感倾向。我实在是忍受不了，这句未提及明确的评价对象，但包含忍受不了这一明显贬义的情感短语，则此句的情感倾向性为负面。

经以上分析，发现每篇语料的特征句可能有多个，每个特征句也可能包含多个本体特征。关键特征句是文本级情感分析的重要组成部分，也是细粒度情感分析的基础，以下两小节分别对影评本体特征和情感特征做分析。

3.2 影评本体特征分析

电影评价对象数目繁多且构成形式复杂，但无论是名词词组或者名词性从句中都会包含影评特有的本体特征词。

本文基于从豆瓣网爬取的近期用户影评评论，约0.9GB文档数据，采用词频-逆文档（TF-IDF）和主题模型LDA筛选出文档中重要的电影本体词语，经去重筛选影评本体特征词，举例如表1所示。通过对影评本体特征分析，发现用户发表观点主要集中在以下四个方面，根据关注度排行由大到小依次为剧情、演员、后期以及整体。影评本体特征分布图如图1所示。

表1 影评本体特征词

图1 本体特征分布图

除去本体特征，影评中常提到演职人员姓名，因此，本文从互联网上爬取了演职人员姓名词条，与人工筛选影评本体特征词合并整理成影评本体特征词集。

3.3 影评情感特征分析

电影评论对上述本体特征评价时，会对本体特征表达情感倾向。影评中的情感词，除去常规正面情感词和负面情感词，也会包含观影常用的情感词以及口语化和网络化词汇。

本文同样采用TF-IDF和主题模型LDA筛选出豆瓣影评中重要的情感词语，经去重筛选影评情感特征词，举例如表2所示。人工筛选影评情感特征词与常用的正面和负面的情感词（知网Hownet和清华大学构建中文褒贬义词典）进行整理去重,形成影评情感特征词集。

表2 影评情感特征词

3.4 情感分类方法

3.4.1 基于关键特征的影评文本级情感分类模型

在文本级情感分类中，本文使用LSTM模型，融合本体和情感特征，构建了影评关键特征融合的LSTM模型。该模型由词向量构建层、语义关系学习层、情感计算层组成。

3.4.1.1 词向量构建层

在本文的实验中，词向量采用从豆瓣网上爬取的314部电影的用户评论，包括短评和长评，经分词后，利用 Word2Vec的Skip-Gram训练得到，每个词向量为200维，对于未登录词，使用均匀分布随机初始化词向量，经过训练，得到了一个包含149195个词的词向量空间。

词向量构建层为整个模型的输入，文本级影评词向量矩阵的构建过程：对于一个影评文本序列S={w1,w2,wi,…,wn}，i是序列数，n是影评词语总个数，我们依次查找该词是否出现在情感特征词集中和本体特征词集中。若影评文本序列中出现情感特征词，我们将该词语的词向量增加影评情感特征标记；若文本序列中出现本体特征词，我们将该词语的词向量增加影评本体特征标记；否则，我们为该词语的词向量增加全零标记，并以行向量拼接的方式按原来语序进行拼接，就可以得到整个短文本影评序列的词向量。

3.4.1.2 语义关系学习层

分析影评情感倾向，需要考虑词语之间的语义依赖关系，本文采用LSTM作为语义关系学习层的神经网络，对文本级影评的语义依赖信息进行获取。Hochreiter等人提出和实现了长短期记忆网络，LSTM 模型通过门结构管理细胞的状态，LSTM 模型将传统的RNN的输入层和隐藏层植入到记忆单元中，通过门结构管理细胞的状态，避免RNN常见的梯度消失和梯度爆炸问题，因此LSTM网络模型可以学习长依赖信息。语义关系学习层的输入是词向量矩阵S*，LSTM模型最终得到输出是影评文本层产生的特征序列H。

3.4.1.3 情感计算层

情感计算层的主要任务是构建情感分类器，获取短文本影评的语义表示对于每一个情感标签的得分向量，并输出短文本的最终情感标签，即正面或负面。将文本层产生的特征h*作为情感分类的特征，利用SoftMax分类器，将文本影评进行文本级情感分类，预测情感类别短文本影评的y，其计算方法见式（1）。

本文将y作为已知文本级影评的情感类别，将 y作为文本级影评的预测情感类别。为了更好地训练模型，衡量y分布和y之间分布差异的目标函数采用交叉熵代价函数，如式（2）所示，并采用反向传播机制对模型中的参数进行训练和更新。

其中，D 为训练数据集大小，C为类别数，y为预测类别，y为实际类别，λ‖θ‖2为L2正则项。

3.4.2 基于关键特征的细粒度情感分类模型

在特征级影评情感分析中，对关键特征句的情感倾向性分析，也需要考虑影评特征词、情感特征词和其他词语之间的语义依赖关系，本文采用Bi-GRU对影评的语义依赖信息进行获取。GRU模型作为LSTM模型的一个变体，将LSTM中的遗忘门、输入门和输出门缩减为重置门和更新门，使GRU保持了LSTM的效果同时又使结构更加简单。GRU与LSTM网络中的记忆单元非常相似，它可以帮助GRU学习到长期依赖的信息，并且由于训练参数较LSTM少，所以训练速度更快。模型输入层使用3.4.1.2 小结的Word2Vec词向量作为模型输入，使用Bi-GRU模型学习影评语义依赖，同样使用SoftMax层作为分类模型的输出，从而得到关键特征句相应的情感倾向。

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4 实验及结果分析

4.1 实验语料介绍

移动手机安全：手机设置自动锁屏功能，建议设置1-5分钟的，避免离开手机后被其他人恶意使用，手机升级应通过自带的更新功能，避免通过网站下载更新尽可能通过手机自带的应用市场下载手机应用程序，为手机安装杀毒软件，经常为手机做数据同步备份，手机中访问Web站点应提高警惕为手机设置访问密码是保护手机安全的第一道防线，防止手机丢失信息泄露，蓝牙功能不用时，应处于关闭状态，手机废弃前应对数据进行完全备份，恢复出场设置清除残余信息，经常查看手机任务管理器，检查是否有恶意程序在后台运行，并定期使用手机安全系统软件扫描手机系统，对程序执行权限加以限制，非必要程序禁止读取通讯录等敏感数据，不要试图破解自己的手机，以保证应用程序的安全性。

本文实验语料来源为豆瓣网近期中国公映电影列表中314部电影的影评，共26万余条，覆盖喜剧、悬疑、科幻、推理等多种电影类型。影评按用户评价星级分为1～5星，分别对应五种情感倾向：很差、较差、还行、推荐、力荐。

为更清晰准确地分析文本级影评的情感倾向性，我们将用户评价星级为4～5星的短评定义为正面评价标记情感倾向为+1，将用户评价星级为1～2星的短评定义为负面评价标记情感倾向为-1，舍弃不能明显表达用户情感倾向性的三星评价，最后去噪后整理得到21万余条短评作为基于关键特征的影评文本级情感分析实验语料。

从文本级情感分析实验语料中随机选取语料3755篇，人工筛选语料中的关键观点句，并标注关键观点句的情感倾向，经统计3755篇语料标注的关键特征句个数为9019。将标注所得的关键观点句作为基于关键特征的影评细粒度情感分析实验语料。

4.2 基于关键特征的影评文本级情感分析实验及结果分析

本文实验采用自然语言处理领域中常用的正确率、召回率与F1值对关键特征句的分类结果及整体情感分类的结果进行评价。

4.2.1 影评文本级情感分析实验设置

（1）LSTM。标准的LSTM模型，可以获取到文本中前后的语义依赖关系。本实验为后续实验的基准模型。

（2）T-LSTM。融合本体特征的LSTM模型，在获取短文本影评前后语义依赖关系的同时，关注影评本体特征。

（3）E-LSTM。融合情感词特征的LSTM模型，在获取短文本影评前后语义依赖关系的同时，关注影评情感特征。

（4）ET-LSTM。融合本体特征及情感词特征的LSTM模型，在获取短文本影评前后语义依赖关系的同时，关注影评情感特征及本体特征。

4.2.2 文本级影评情感分类实验结果分析

影评文本级情感分析实验结果对比如图2所示，通过分析可得出：

图2 影评文本级情感分析实验结果对比

（a）对比实验（2）模型在只引入影评本体特征时，好评及差评的F1值对比实验（1）均有提高，本体特征增强有利于影评情感倾向性分析。

（b）对比实验（3）模型在只引入情感词特征时，好评和差评的正确率较对比实验（1）均有提升，情感词特征增强有利于情感倾向分析。

（c）在对比过本体特征和情感特征增强对文本级影评情感倾向性分析的影响后，我们为验证本文提出基于关键特征融合的LSTM模型的有效性，设置了对比实验（4），对比实验（4）的结果表明，在本体特征和情感特征联合增强，融合LSTM提取的语义特征，在文本级影评情感分类中，对好评和差评的召回率和正确率都有提升，准确率较基准LSTM模型提高4.6%，证明了实验方法的有效性。

4.3 基于关键特征的影评细粒度情感分析实验及结果分析

4.3.1 影评细粒度情感分析实验设置

（1）RNN。用Word2Vec词向量作为RNN模型输入，输出用SoftMax层做预测，本实验为后续实验的基准模型。

（2）Bi-LSTM。用Word2Vec词向量作为Bi-LSTM模型输入，输出用SoftMax层做预测。

（3）Bi-GRU。用Word2Vec词向量作为Bi-GRU模型输入，输出用SoftMax层做预测。

4.3.2 影评细粒度情感分析实验结果分析

影评细粒度情感分析实验结果对比如图3所示，通过分析可得出：

图3 影评细粒度情感分析实验结果对比

（a）同样在词向量输入和SoftMax层作为基础模型输出的情况下，RNN模型的训练效果在测试集上的与Bi-LSTM和Bi-GRU模型结果从信息抽取的三个方面都要较差些，原因是后者可以捕捉到前向和后向的双向语义依赖关系。

（b）Bi-GRU模型比Bi-LSTM模型对总体观点句的准确率要稍高一些，Bi-GRU模型的细粒度情感分析准确率可达91.4%，而且Bi-GRU模型实际训练速度也较快，Bi-GRU更适合较句长较短的关键特征句的语义学习。

5 结语

本文对中文影评进行了本体特征和情感特征分析，并在此基础上实现了影评文本级和特征级的情感分析。在影评本体特征分析中，发现观影人对电影本体关注度较高的依次是剧情、演员、后期特征。在文本级影评情感分析中，提出基于关键特征的影评情感分析方法，对文本级情感分类的准确率较基准LSTM模型提高4.6%。在特征级影评情感分析中，依据影评本体特征和情感特征，对关键特征所在短句进行细粒度情感分析，细粒度情感分类结果准确率可达91.4%。本文在情感分析实验中，未区分电影类型。下一步研究，应针对不同电影类型进行深层次情感分析，挖掘观众对不同类型电影的情感偏好。

参考文献

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主管单位：国家电影局

主办单位：电影技术质量检测所

刊号：CN11-5336/TB

标准国际刊号：ISSN 1673-3215

官方网站：www.crifst.ac.cn

期刊发行：010-63245082

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