基于ALBERT-CRNN的弹幕文本情感分析

曾 诚，温超东，孙瑜敏，潘 列，何 鹏

(1.湖北大学 计算机与信息工程学院 湖北 武汉 430062；2.湖北省软件工程工程技术研究中心 湖北 武汉 430062；3.智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心 湖北 武汉 430062)

0 引言

随着数字媒体技术的快速发展，弹幕成为人们表达观点的一个重要途径，深受年轻用户的欢迎，并在哔哩哔哩、爱奇艺和腾讯视频等多个视频平台逐渐流行。弹幕评论在发送后直接同步显示在视频播放过程中，并在屏幕上从右到左如子弹般缓缓飞过，故网友称之为弹幕。相比普通文本，弹幕文本有着其独特的风格，不仅包含较多的网络词语和字符表情，且存在大量“同词不同义”的情况，给情感分析带来较大挑战。如“喜欢”这个词，在“我很喜欢up主的风格”这个句子中表示一种正向的情感，但在“男主总是喜欢搬弄是非”这个句子中表示一种倾向，不带任何感情色彩。传统的弹幕文本情感分析方法大多利用情感词典来判断弹幕文本的情感极性。文献[1]采用情感词典对弹幕文本中的词汇进行情感分析，得到词汇的情感强度并将其累加，从而得出弹幕文本整体的情感极性。文献[2]针对弹幕文本口语化的特点，建立了网络弹幕常用词词典，能够更好地识别弹幕文本中出现的网络词汇，并通过该词典计算弹幕文本的情感值，最终利用情感值对弹幕文本进行分类。近年来，随着深度学习的发展，越来越多的研究者将深度学习应用在弹幕文本分析任务中。……