随着互联网的发展，社交媒体已成为人们表达观点和情绪的重要平台。如何准确识别社交媒体帖子中的情感倾向，对于舆情分析、品牌监测以及用户画像构建等领域具有重要意义。本文介绍了一种结合情感词典与RoBERTa模型的深度学习方案，旨在提高情感倾向识别的准确性和效率。
情感倾向识别是指从文本中判断其表达的情感是正面、负面还是中立。传统的情感分析多依赖于情感词典，而深度学习模型如BERT及其变体RoBERTa，则通过大规模语料库预训练，能够捕获更复杂的语言特征。
本方案结合了情感词典的直观性和RoBERTa模型的深度学习能力，具体步骤如下：
使用现有的情感词典（如VADER、SenticNet等），对分词后的文本进行情感词匹配，为每个词语分配相应的情感极性分数。同时，考虑词语在句子中的位置和上下文信息，进行权重调整。
将情感词典匹配得到的情感极性分数作为额外特征，与文本的词嵌入向量结合。这里使用RoBERTa模型对文本进行编码，获取上下文相关的词嵌入。
将包含情感极性分数的词嵌入向量输入到RoBERTa模型中，进行微调训练。训练目标是根据输入特征判断情感倾向（正面、负面、中立）。训练完成后，模型可以对新的社交媒体帖子进行情感倾向预测。
以下是一个简化的代码示例，展示了如何结合情感词典与RoBERTa模型进行情感倾向识别：
import transformers
from transformers import RobertaTokenizer, RobertaForSequenceClassification
import torch
import numpy as np
# 加载预训练的RoBERTa模型和分词器
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base')
model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained('roberta-base', num_labels=3)
# 示例文本
text = "今天很高兴！"
# 分词并添加特殊标记
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', max_length=512, truncation=True, padding='max_length')
# 假设已经有一个情感词典，并计算得到文本的情感极性分数
sentiment_score = np.array([0.8]) # 示例分数，表示正面情感的强度
# 将情感极性分数与词嵌入向量结合（这里为简化起见，直接拼接）
# 注意：实际应用中可能需要更复杂的特征融合方法
inputs['input_ids'] = torch.cat((inputs['input_ids'], torch.tensor([[int(sentiment_score * 1000)]])), dim=1) # 假设乘以1000作为特征值
# 去除超出长度限制的部分（因为添加了额外特征）
inputs['input_ids'] = inputs['input_ids'][:, :512]
# 模型预测
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
# 获取预测结果
logits = outputs.logits
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
# 输出预测结果（0: 负面, 1: 中立, 2: 正面）
print(f"Predicted sentiment: {predicted_class}")
结合情感词典与RoBERTa模型的深度学习方案，在社交媒体帖子情感倾向识别中展现出了良好的性能。情感词典提供了直观的情感极性信息，而RoBERTa模型则通过深度学习捕获了更复杂的语言特征，两者相辅相成，提高了情感倾向识别的准确性和鲁棒性。