史丹佛大學自然語言處理第七課“情感分析（Sentiment Analysis）”

一、課程介紹

史丹佛大學於2012年3月在Coursera啟動了線上自然語言處理課程，由NLP領域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授課：
https://class.coursera.org/nlp/

以下是本課程的學習筆記，以課程PPT/PDF為主，其他參考資料為輔，融入個人擴充、註解，拋磚引玉，歡迎大家在“我愛公開課”上一起探討學習。

課件彙總下載地址：史丹佛大學自然語言處理公開課課件彙總

二、情感分析（Sentiment Analysis）

1）What is Sentiment Analysis?

情感分析（Sentiment analysis），又稱傾向性分析，意見抽取（Opinion extraction），意見挖掘（Opinion mining），情感挖掘（Sentiment mining），主觀分析（Subjectivity analysis），它是對帶有情感色彩的主觀性文字進行分析、處理、歸納和推理的過程，如從評論文字中分析使用者對“數位相機”的“變焦、價格、大小、重量、閃光、易用性”等屬性的情感傾向。

更多例子如下：

l  從電影評論中識別使用者對電影的褒貶評價：

l  Google Product Search識別使用者對產品各種屬性的評價，並從評論中選擇代表性評論展示給使用者：

l  Bing Shopping識別使用者對產品各種屬性的評價：

l  Twitter sentiment versus Gallup Poll of Consumer Confidence：挖掘Twitter（中文：微博）中的使用者情感發現，其與傳統的調查、投票等方法結果有高度的一致性（以消費者信心和政治選舉為例，corelation達80%），詳細見論文：Brendan O’Connor, Ramnath Balasubramanyan, Bryan R. Routledge, and Noah A. Smith. 2010. From Tweets to Polls: Linking Text Sentiment to Public Opinion Time Series. In ICWSM-2010。（注：下圖中2008年到2009年初，網民情緒低谷是金融危機導致，從2009年5月份開始慢慢恢復）

l  Twitter sentiment: 通過Twitter使用者情感預測股票走勢，2012年5月，世界首家基於社交媒體的對衝基金 Derwent Capital Markets 在屢次跳票後終於上線。它會即時關注Twitter 中的公眾情緒指導投資。正如基金創始人保羅•郝汀（Paul Hawtin）表示：“長期以來，投資者已經廣泛地認可金融市場由恐懼和貪婪驅使，但我們從未擁有一種技術或資料來量化人們的情感。”一直為金融市場非理性舉動所困惑的投資者，終於有了一扇可以瞭解心靈世界的窗戶——那便是 Twitter 每天浩如煙海的推文，在一份八月份的報導中顯示，利用 Twitter 的對衝基金 Derwent Capital Markets 在首月的交易中已經盈利，它以1.85%的收益率，讓平均數只有0.76%的其他對衝基金相形見絀。類似的工作還有預測電影票房、選舉結果等，均是將公眾情緒與社會事件對比，發現一致性，並用於預測，如將“冷靜CLAM”情緒指數後移3天后和道瓊斯工業平均指數DIJA驚人一致。詳細見論文： Johan Bollen, Huina Mao, Xiaojun Zeng. 2011. Twitter mood predicts the stock market, Journal of Computational Science 2:1, 1-8.（注：DIJA，全稱Dow Jones Industrial Average）

 

l  Target Sentiment on Twitter（Twitter Sentiment App）：對Twitter中包含給定query的tweets進行情感分類。對於公司瞭解使用者對公司、產品的喜好，用於指導改善產品和服務，公司還可以據此發現競爭對手的優劣勢，使用者也可以根據網友甚至親友評價決定是否購買特定產品。詳細見論文：Alec Go, Richa Bhayani, Lei Huang. 2009. Twitter Sentiment Classification using Distant Supervision.

情感分析的意義何在？下面以實際應用為例進行直觀的闡述：

•  Movie:  is this review positive or negative?

•  Products:  what do people think about the new iPhone?

•  Public sentiment:  how is consumer confidence? Is despair increasing?

•  Politics:  what do people think about this candidate or issue?

•  Prediction:  predict election outcomes or market trends from sentiment

情感分析主要目的就是識別使用者對事物或人的看法、態度（attitudes：enduring, affectively colored beliefs, dispositions towards objects or persons），參與主體主要包括：

1. Holder (source) of attitude：觀點持有者
2. Target (aspect) of attitude：評價物件
3. Type of attitude：評價觀點
   • ​ From a set of types：Like, love, hate, value, desire, etc.
   •  Or (more commonly) simple weighted polarity: positive, negative, neutral,together with strength
4. Text containing the attitude：評價文字，一般是句子或整篇文件

更細更深入的還包括評價屬性，情感詞/極性詞，評價搭配等、

通常，我們面臨的情感分析任務包括如下幾類：

1. Simplest task: Is the attitude of this text positive or negative?
2. More complex: Rank the attitude of this text from 1 to 5
3. Advanced: Detect the target, source, or complex attitude types

後續章節將以Simplest task為例進行介紹。

2）A Baseline Algorithm

本小節對影評進行情感分析為例，向大家展示一個簡單、實用的情感分析系統。詳細見論文: Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan.  2002.  Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques. EMNLP-2002, 79—86.

Bo Pang and Lillian Lee. 2004. A Sentimental Education: Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts.  ACL, 271-278

我們面臨的任務是“Polarity detection: Is an IMDB movie review positive or negative?”，資料集為“Polrity Data 2.0: http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data”.作者將情感分析當作分類任務，拆分成如下子任務：

1. Tokenization：正文提取，過濾時間、電話號碼等，保留大寫字母開頭的字串，保留表情符號，切詞；
2. Feature Extraction：直觀上，我們會認為形容詞直接決定文字的情感，而Pang和Lee的實驗表明，採用所有詞（unigram）作為特徵，可以達到更好的情感分類效果。

其中，需要對否定句進行特別的處理，如句子”I didn’t like this movie”vs “I really like this movie”，unigram只差一個詞，但是有著截然不同的含義。為了有效處理這種情況，Das and Chen (2001)提出了“Add NOT_ to every word between negation and following punctuation”，根據此規則可以將句子“didn’t like this movie , but I”轉換為“didn’t NOT_like NOT_this NOT_movie, but I”。

另外，在抽取特徵時，直觀的感覺“Word occurrence may matter more than word frequency”，這是因為最相關的情感詞在一些文字片段中僅僅出現一次，詞頻模型起得作用有限，甚至是負作用，則使用多重伯努利模型事件空間代替多項式事件空間，實驗也的確證明了這一點。所以，論文最終選擇二值特徵，即詞的出現與否，代替傳統的頻率特徵。log(freq(w))也是一種值得嘗試的降低頻率干擾的方法。

1. Classification using different classifiers:如Naïve Bayes、MaxEnt、SVM，以樸素貝葉斯分類器為例，訓練過程如下：

預測過程如下：

實驗表明，MaxEnt和SVM相比Naïve Bayes可以得到更好的效果。

最後，通過case review可以總結下，影評情感分類的難點是什麼？

• 語言表達的含蓄微妙：“If you are reading this because it is your darling fragrance, please wear it at home exclusively, and tape the windows shut.”，“ She runs the gamut of emotions from A to B”。
• 挫敗感表達方式：先描述開始的期待（不吝讚美之詞），後表達最後失望感受，如“This film should be brilliant.  It sounds like a great plot, the actors are first grade, and the supporting cast is good as well, and Stallone is attempting to deliver a good performance. However, it can’t hold up.”，“Well as usual Keanu Reeves is nothing special, but surprisingly, the very talented Laurence Fishbourne is not so good either, I was surprised.”。

3）Sentiment Lexicons

情感分析模型非常依賴於情感詞典抽取特徵或規則，以下羅列了較為流行且成熟的開放情感詞典資源：

• GI（The General Inquirer）：該詞典給出了每個詞條非常全面的資訊，如詞性，反義詞，褒貶，等，組織結構如下：

詳細見論文：Philip J. Stone, Dexter C Dunphy, Marshall S. Smith, Daniel M. Ogilvie. 1966.The General Inquirer: A Computer Approach to Content Analysis. MIT Press

• LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count)：該詞典通過大量正規表示式描述不同類別的情感詞規律，其類別體系與GI（The General Inquirer）基本一致，組織結構如下：

詳細見論文：Pennebaker, J.W., Booth, R.J., & Francis, M.E. (2007). Linguistic Inquiry and Word Count: LIWC 2007. Austin, TX

• MPQA Subjectivity Cues Lexicon：其中包含Positive words: 2718，Negative words: 4912，組織結構如下圖所示：

詳細見論文：Theresa Wilson, Janyce Wiebe, and Paul Hoffmann (2005). Recognizing Contextual Polarity in Phrase-Level Sentiment Analysis. Proc. of HLT-EMNLP-2005.

Riloff and Wiebe (2003). Learning extraction patterns for subjective expressions. EMNLP-2003.

• Bing Liu Opinion Lexicon：其中包含Positive words: 2006，Negative words: 4783，需要特別說明的是，詞典不但包含正常的用詞，還包含了拼寫錯誤、語法變形，俚語以及社交媒體標記等，詳細見論文：Minqing Hu and Bing Liu. Mining and Summarizing Customer Reviews. ACM SIGKDD-2004.
• SentiWordNet：其通過對WordNet中的詞條進行情感分類，並標註出每個詞條屬於positive和negative類別的權重大小，組織結構如下：

詳細見論文：Stefano Baccianella, Andrea Esuli, and Fabrizio Sebastiani. 2010SENTIWORDNET 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining. LREC-2010

以上給出了一系列可用的情感詞典資源，但是，如何選擇一個合適的為我所用呢？這裡，通過對比同一詞條在不同詞典之間的分類，衡量詞典資源的不一致程度，如下：

對於在不同詞典中表現不一致的詞條，我們至少可以做兩件事情。第一，review這些詞條，通過少量人工加以糾正；第二，可以得到一些存在褒貶歧義的詞條。

給定一個詞，如何確定其以多大概率出現在某種情感類別文字中呢？以IMDB下不同打分下影評為例，最簡單的方法就是計算每個分數（星的個數）對應的文字中詞條出現的頻率，如下圖所示為Count(“bad”)分佈情況：

使用更多的是likelihood公式：

為了使得不同詞條在不同類別下的概率可比，通常使用Scaled likelihood公式代替，如下：

如下圖所示，列出了部分詞條在不同類別下的Scaled likelihood，據此可以判斷每個詞條的傾向性。

另外，我們通常會有這麼一個疑問：否定詞（如not, n’t, no, never）是否更容易出現在negative情感文字中？Potts, Christopher（2011）等通過實驗給出了答案：More negation in negative sentiment，如下圖所示：

4）Learning Sentiment Lexicons

我們在慶幸和讚揚眾多公開情感詞典為我所用的同時，我們不免還想了解構建情感詞典的方法，正所謂知其然知其所以然。一方面在面臨新的情感分析問題，解決新的情感分析任務時，難免會需要結合實際需求構建或完善情感詞典，另一方面，可以將成熟的詞典構建方法應用於其他領域，知識無邊界，許多方法都是相通的。

常見的情感詞典構建方法是基於半指導的bootstrapping學習方法，主要包括兩步：

1. Use a small amount of information（Seed）
   1. A few labeled examples
   2. A few hand-built patterns
2. To bootstrap a lexicon

接下來，通過相關的幾篇論文，詳細闡述下構建情感詞典的方法。具體如下：

     1. Hatzivassiloglou & McKeown：論文見Vasileios Hatzivassiloglou and Kathleen R. McKeown. 1997. Predicting the Semantic Orientation of Adjectives. ACL, 174–181，基於這樣的一種語言現象：“Adjectives conjoined by ‘and’’ have same polarity；Adjectives conjoined by ‘but ‘ do not”，如下示例：

• Fair and legitimate, corrupt and brutal
• *fair and brutal, *corrupt and legitimate
• fair but brutal

Hatzivassiloglou & McKeown（1997）提出了基於bootstrapping的學習方法，主要包括四步：

• Step 1：Label seed set of 1336 adjectives (all >20 in 21 million word WSJ corpus)

初始種子集包括657個 positive words（如adequate central clever famous intelligent remarkable reputed sensitive slender thriving…）和679個 negative words（如contagious drunken ignorant lanky listless primitive strident troublesome unresolved unsuspecting…）

• Step 2：Expand seed set to conjoined adjectives，如下圖所示：

• Step 3：Supervised classifier assigns “polarity similarity” to each word pair, resulting in graph，如下圖所示：
  

• Step 4：Clustering for partitioning the graph into two

最終，輸出新的情感詞典，如下（加粗詞條為自動挖掘出的詞條）：

• Positive: bold decisive disturbing generous good honest important large mature patient peaceful positive proud sound stimulating straightforwardstrange talented vigorous witty…
• Negative: ambiguous cautious cynical evasive harmful hypocritical inefficient insecure irrational irresponsible minor outspoken pleasant reckless risky selfish tedious unsupported vulnerable wasteful…

     2.  Turney Algorithm：論文見Turney (2002):  Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews，具體步驟如下：

• Step 1：Extract a phrasal lexicon from reviews，通過規則抽取的phrasal如下圖所示：

 

• Step 2：Learn polarity of each phrase，那麼，如何評價phrase的polarity呢？直觀上，有這樣的結論：“Positive phrases co-occur more with ‘excellent’，Negative phrases co-occur more with ’poor’”，這時，將問題轉換成如何衡量詞條之間的共現關係？於是，學者們引入了點互資訊（Pointwise mutual information，PMI），它經常被用於度量兩個具體事件的相關程度，公式為：

兩個詞條的PMI公式為：

常用的計算PMI(word1, word2)方法是分別以”word1”，”word2”和”word1 NEAR word2”為query，根據搜尋引擎檢索結果，得到P(word)和P(word1, word2)，如下：

P(word) = hits(word)/N

P(word₁,word₂) = hits(word1 NEAR word2)/N²

則有：

那麼，計算一個phrase的polarity公式為（excellent和poor也可以使用其它已知極性詞代替）：

Turney Algorithm在410 reviews（from Epinions）的資料集上，其中170 (41%) negative，240 (59%) positive，取得了74%的準確率（baseline為59%，均標註為positive）。

• Step 3：Rate a review by the average polarity of its phrases

     3. Using WordNet to learn polarity：論文見S.M. Kim and E. Hovy. 2004.Determining the sentiment of opinions. COLING 2004，M. Hu and B. Liu. Mining and summarizing customer reviews. In Proceedings of KDD, 2004.該方法步驟如下：

• Create positive (“good”) and negative seed-words (“terrible”)
• Find Synonyms and Antonyms

Positive Set:  Add  synonyms of positive words (“well”) and antonyms of negative words

Negative Set: Add synonyms of negative words (“awful”)  and antonyms of positive words (”evil”)

• Repeat, following chains of synonyms
• Filter

以上幾個方法都有較好的領域適應性和魯棒性，基本思想可以概括為“Use seeds and semi-supervised learning to induce lexicons”，即：

• Start with a seed set of words (‘good’, ‘poor’)
• Find other words that have similar polarity:
  • Using “and” and “but”
  • Using words that occur nearby in the same document
  • Using WordNet synonyms and antonyms
  • Use seeds and semi-supervised learning to induce lexicons

5）Other Sentiment Tasks

上面介紹了文件級或句子級情感分析，但是，實際中，一篇文件（評論）中往往會提及不同的方面/屬性/物件（以下統稱屬性），且可能對不同的屬性持有不同的傾向性，如“The food wasgreat but the service was awful”。一般通過Frequent phrases + rules的方法抽取評價屬性，如下：

• Find all highly frequent phrases across reviews (“fish tacos”)
• Filter by rules like “occurs right after sentiment word”：“…great fish tacos” means fish tacos a likely aspect

通常，我們還會面臨一種問題：評價屬性缺失，準確的講，評價屬性不在句子中。這是很常見的現象，此時就需要結合上下文環境，如來自某電影的評論缺失的評價屬性基本上就是電影名或演員，可以基於已知評價屬性的句子訓練分類器，然後對評價屬性缺失的句子進行屬性預測。

Blair-Goldensohn et al.提出了一套通用的aspect-based summarization models，如下圖所示：

詳細見論文：S. Blair-Goldensohn, K. Hannan, R. McDonald, T. Neylon, G. Reis, and J. Reynar. 2008.  Building a Sentiment Summarizer for Local Service Reviews.  WWW Workshop

另外，其他的一些情感分析的相關任務有：

• Emotion: 個人情緒
  • Detecting annoyed callers to dialogue system
  • Detecting confused/frustrated  versus confident students
• Mood: 個人情緒
  • Finding traumatized or depressed writers
• Interpersonal stances: 人際關係中的談話方式
  • Detection of flirtation or friendliness in conversations
• Personality traits: 性格
  • Detection of extroverts

三、參考資料

1. Lecture Slides：Sentiment Analysis
2. Sentiment tutorial
3. 趙妍研，文字情感分析綜述v

   ia：52opencourse