刁宇峰，杨 亮，林鸿飞，樊小超,3，吴 迪，任 璐，张冬瑜，许 侃

(1. 大连理工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 大连 116024；2. 内蒙古民族大学 计算机科学与技术学院,内蒙古 通辽 028043；3. 新疆师范大学 计算机科学与技术学院,新疆 乌鲁木齐 830054)

0 引言

文本情绪分析是近几年自然语言处理领域非常重要的研究方向之一，主要研究文本所蕴含的情绪以及情绪有关的深层语义信息。王蓉等人[1]采用词袋模型表示文本特征，使用联合学习的方法进行文本情绪分类。使用深度学习的情绪分类方法也有很多，如张志华[2]、Yaqi Wang[3]等，均采用卷积神经网络进行句子级的建模，取得了较好的性能。对于文本的情绪分析任务，需要更深层次地挖掘语义信息，用以提升分析的性能。情绪原因识别任务作为文本情绪分析领域的一个前沿研究方向，越来越受到学者们的关注。

情绪原因识别是指给定一个文本中出现的特定人物的情绪，通过有效技术手段抽取出特定人物情绪产生的原因。众所周知，互联网是一个方便创建信息和传播观点的在线交流平台，人们可以踊跃地分享其观点和情绪。伴随着网络平台的广泛应用，人们越来越关注情绪产生的动机和根源，例如，苹果公司对其旗下产品口碑好坏与否的原因格外关注，以便更好地理解用户的需求和完善产品的性能；又如心理医生对病人产生各种情绪的原因格外关心，这样可以方便医生更好地了解病人的病情和制定治疗方案。……