刘 勇,王 振

(青岛科技大学 信息科学与技术学院,青岛 266100)

恐惧、焦虑、内疚、压抑、愤怒、沮丧······每个人的身体里,都有一张关于情绪的地图.研究指出,70%以上的人会不同程度的遭受到情绪对身体器官的“攻击”,如“癌症”的产生与长时间的怨恨情绪有关[1],经常受到批评的人容易患关节炎[2]等.据统计,目前与情绪有关的病已达到200 多种,在所有患病人群中,70%以上都和情绪有关.因此,我们可以通过跟踪目标人物的情绪变化,及时的将结果反馈给相关专家进行分析,在分析值到达某临界状态时,进行预警处理.故通过分析情绪波动状况来及时发现、处理情绪变化的影响,可以更好的辅助疾病预防工作.

目前,越来越多的人喜欢通过微信、QQ 等实时在线工具进行沟通交流.为更好的发现和关注目标人物的情绪波动状况,我们结合深度学习相关技术,研究了基于深度学习对目标人物情绪预测.

针对情感预测方面的研究已受到国内外学者的广泛关注.从Hearst 等[3]开始表示情感倾向分析预测在文本处理中的重要意义.此后Brown 等[4]发现情绪指标与投资者的关系.在最近几年,Pagolu 等[5]使用Word2Vec对情绪进行了预测分析,将情感预测的准确率提升到一个新层次.李潇潇等[6]依据DHS 模型对情感的影响及走势建立了模型.朱小微[7]通过使用TS-BP 模型,实现了对中文影评情感倾向的研究.

以往关于情感倾向预测研究中大部分使用统计和机器学习的方法,而统计方法会带来准确率低等问……