Chương 1 Tổng quan về bài toán phát hiện cảm xúc trong văn bản Chương này sẽ trình bày tổng quan về phát hiện cảm xúc trong văn bản, các khái niệm liên quan cùng các hướng tiếp cận đã có. Lý thuyết về cảm xúc Cảm xúc là vấn đề liên quan đến nhiều lĩnh vực nghiên cứu như tâm lý học, ngôn ngữ học, khoa học xã hội, và giao tiếp,. Cảm xúc của con người có thể được biểu lộ thông qua nét mặt, lời nói, cử chỉ hành động, ghi chép,. Gần đây các nhà nghiên cứu đã xem xét một số khía cạnh của cảm xúc con người và đưa ra tập các loại cảm xúc khác nhau như (Tomkins, 1962), (Izard, 1977), (Plutchick, 1980), (Ekman, 1992),.1 dưới đây liệt kê các trạng thái cảm xúc đã được đề xuất.
Một số nhà tâm lý học đã nghiên cứu các nét mặt biểu thị cảm xúc để phân biệt sự khác nhau giữa chúng, từ đó phân ra các cảm xúc cơ bản của con người. Các loại cảm xúc Ekman đưa ra được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu liên quan đến vấn đề phát hiện cảm xúc, ví dụ trong các công trình của Liu cùng cộng sự (2003)[16], Alm cùng cộng sự (2005)[4]. 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tomkins Izard Plutchik Ortony Ekman (1962) (1977) (1980) (1988) (1992) joy enjoyment joy joy happiness anguish sadness sorrow sadness sadness fear fear fear fear fear anger anger anger anger anger disgust disgust disgust disgust disgust surprise surprise surprise surprise surprise interest interest acceptance shame shame anticipation shyness guilt Bảng 1.1: Tập các loại cảm xúc được đưa ra bởi các nhà nghiên cứu Một số nhà nghiên cứu khác như Schlosberg (1954)[22] lại đưa việc phân biệt cảm xúc theo các chiều như: valence (tích cực/tiêu cực) và arousal (yên bình/kích động). Watson và Tellegen (1985)[23] đã đưa ra hai chiều chính của cảm xúc bao gồm: chiều thứ nhất chỉ tính tích cực của cảm xúc được phân từ hài lòng đến không hài lòng (pleasantness - unpleasantness) và chiều thứ hai thể hiện tính hứa hẹn của cảm xúc từ hứa hẹn đến không hứa hẹn (engagement - disengagement).
Việc xác định cảm xúc trong văn bản có thể dựa trực tiếp vào các từ chỉ cảm xúc hoặc dựa vào ngữ cảnh. Một số từ truyền đạt cảm xúc rất rõ ràng, nhưng cũng có một số từ có được dùng để truyền đạt cảm xúc nhưng hoàn toàn phụ thuộc vào ngữ cảnh (Clore và đồng nghiệp, 1987)[5]. Strapparava và Valitutti (2006)[21] đã phân lớp các từ chỉ cảm xúc thành hai loại là từ trực tiếp chỉ cảm xúc (direct affective words) và từ gián tiếp chỉ cảm xúc (indirect affective words). Có hai mô hình chính để biều diễn cảm xúc đó là: mô hình cảm xúc theo loại (categorical model) và mô hình cảm xúc theo chiều (dimensional model).
Mỗi loại mô hình truyền đạt một khía cạnh riêng của cảm xúc con người và cả hai loại mô hình đều cho chúng ta khả năng hiểu được các cảm xúc được 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.1: Mô hình của Watson và Tellegen (1985). biểu diễn như thế nào và làm sáng tỏ ý nghĩ bên trong con người. Hai mô hình có cách ước lượng khác nhau để xác định trạng thái cảm xúc của một người. Mô hình cảm xúc 1.
Mô hình cảm xúc theo loại Phương pháp chính để trực tiếp nhận biết cảm xúc là sử dụng các từ biểu thị cảm xúc (emotion-denoting words) hoặc các nhãn phân loại (category labels). Các mô hình nhãn cảm xúc giả định các loại cảm xúc là rời rạc như sáu loại cảm xúc được định nghĩa bởi Ekman, hoặc sử dụng các miền cụ thể diễn đạt các loại cảm xúc. Mỗi cảm xúc được đặc tả bởi một tập các đặc trưng. Đa số các nghiên cứu tập trung vào sáu cảm xúc cơ bản, tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu đã chứng tỏ rằng cần có các tập cảm xúc khác nhau cho các miền khác nhau.
Ví dụ, trong lĩnh vực giảng dạy và giáo dục, D’Mello, Picard and Graesser (2007)[9] đưa ra năm loại nhãn (boredom, confusion, delight, flow, frustration) để mô tả các trạng thái ảnh hưởng trong hệ thống đối thoại sinh viên (student-system dialogue). Lợi thế việc biểu diễn cảm xúc theo các loại là nó biểu diễn cảm xúc con người theo trực giác, rất dễ để hiểu được các nhãn cảm xúc này. Tuy nhiên, 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com có một số nhược điểm của mô hình nhãn cảm xúc là số lượng các nhãn bị hạn chế (thường cố định trước). Các nhãn cảm xúc không bao trùm hết các loại cảm xúc vì có nhiều cảm xúc được nhóm lại dưới cùng một nhãn.
Hơn nữa, cũng có thể cùng một trạng thái cảm xúc có thể bị hiểu theo các loại cảm xúc khác nhau phụ thuộc vào văn hóa, môi trường, ngôn ngữ hay tính cách cá nhân khác nhau, dẫn đến sự kém thống nhất giữa các loại cảm xúc. Điều này cho thấy rằng các loại cảm xúc có thể không đại diện cho một trạng thái cảm xúc cụ thể, mặc dù tập các loại cảm xúc đã được định nghĩa trước. Thêm vào đó, điều này có thể dẫn đến vấn đề về sự tối ưu của kết quả và hiệu quả của việc xác định cảm xúc. Do số lượng loại cảm xúc là hạn chế và được định nghĩa trước nên việc lựa chọn loại cảm xúc có thể dẫn đến bị “ép buộc” (forced-choice) chọn vào một nhãn nào đó đã có trong khi nó thực sự không thuộc một loại cảm xúc nào đã được định nghĩa.
Một vấn đề nữa là không thể lựa chọn một nhãn thích hợp cho đối tượng nếu như nhãn đó không được định nghĩa trong tập nhãn. Mô hình nhãn cảm xúc tồn tại một số hạn chế, tuy nhiên mô hình này khá đơn giản và dễ tiếp cận. Sự khác nhau chủ yếu giữa các mô hình nhãn cảm xúc là số lượng nhãn hay các loại nhãn được định nghĩa trước. Việc chọn tập nhãn đủ tốt phù hợp với dữ liệu và mô hình làm tăng đáng kể chất lượng kết quả.
Mô hình cảm xúc theo chiều Mô hình thứ hai thường được sử dụng trong phát hiện cảm xúc đó là mô hình theo chiều cảm xúc. Trong mô hình này, các đối tượng được biểu diễn thành các véc tơ n chiều. Mỗi đối tượng cần xác định cảm xúc khi đó được biểu diễn theo các chiều cảm xúc và khi đó các đối tượng cảm xúc là một điểm trên không gian. Các chiều cảm xúc có thể là các thái cực đối lập hay có liên quan.
Ví dụ mô hình của Russell [18][19], các thuật ngữ cảm xúc được biểu diễn như một điểm trên không gian hai chiều (valence-arousal) với hai lưỡng cực thể hiện cảm xúc đối lập. Trục cảm xúc (valence) phân biệt giữa cảm xúc tích cực và cảm xúc tiêu cực. Trục kích động (arousal) phân biệt giữa trạng thái kích động (excited) và bình tĩnh (calm). Mô hình của (Mehrabian, 1995)[17] dựa trên ba chiều cảm xúc PDA (Pleasure-Arousal-Dominance).
Mô hình theo chiều cảm xúc rất hiệu 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.2: Phân bố các thuật ngữ theo các chiều cảm xúc (Russell, 1980). quả trong việc biểu diễn liên quan giữa các đối tượng cảm xúc, thực tế các loại cảm xúc không phải là hoàn toàn tách rời nhau, mô hình này còn thể hiện các mức độ cảm xúc khác nhau của cùng một loại cảm xúc, đồng thời cung cấp một cách để đo sự tương tự giữa các trạng thái cảm xúc. Chúng ta có thể thấy được là không có mô hình nào là tốt nhất, cả hai mô hình đều có ưu điểm và nhược điểm riêng, việc lựa chọn một mô hình cảm xúc phụ thuộc vào mục đích cụ thể. Các phương pháp phát hiện cảm xúc Các kỹ thuật sử dụng trong phát hiện cảm xúc có thể được chia thành hai hướng chính đó là hướng tiếp cận dựa vào từ vựng và hướng tiếp cận dựa vào học máy.
Hướng tiếp cận dựa vào tài nguyên từ vựng như từ điển, túi từ hay các bản thể (ontology). Hướng tiếp cận dựa vào học máy sử dụng thuật toán học máy áp dụng trên các đặc trưng ngôn ngữ. Hướng tiếp cận dựa vào từ vựng Hướng tiếp cận dựa vào từ vựng là hướng tiếp cận sử dụng một số tài nguyên từ vựng cho vấn đề phát hiện cảm xúc trong văn bản, các tài nguyên này là từ điển, từ điển cảm xúc hay các bản thể. Hướng tiếp cận dựa vào từ khóa là 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com một ví dụ, hướng tiếp cận này dựa trên việc định nghĩa trước một tập các thuật ngữ (terms) để phân lớp văn bản theo các nhãn cảm xúc.
Trong công trình của (Strapparava và Mihalcea, 2008)[6], họ cài đặt một thuật toán đơn giản để kiểm tra sự có mặt của các từ mang cảm xúc trong các dòng tiêu đề và tính toán điểm số được phản ánh qua tần số của các từ này trong từ điển cảm xúc trong văn bản. Từ điển cảm xúc họ sử dụng là WordNe-Affect. Hướng tiếp cận dựa vào bản thể là một ví dụ khác. (Balahur và cộng sự 2011)[3] sử dụng EmotiNet, EmotiNet là một tài nguyên có thể được sử dụng cho việc phát hiện cảm xúc từ văn bản dựa vào các tri thức phổ biến trên các khái niệm, các tương tác và các cảm xúc ảnh hưởng để phát hiện cảm xúc.
EmotiNet mô hình các tình huống như là một chuỗi các hành động tương ứng với các tác động cảm xúc sử dụng một biểu diễn bản thể. Việc xác định cảm xúc thông qua việc tính toán sự tương đồng giữa chuỗi cảm xúc của một tình huống mới với chuỗi cảm xúc trong EmotiNet. Hướng tiếp cận dựa vào thống kê cũng có thể được xem là một hướng tiếp cận dựa trên từ vựng. Đa số các công trình sử dụng phương pháp phân tích ngữ nghĩa ẩn (Latent Semantic Analysis - LSA) để tính toán mối quan hệ giữa tập các tài liệu và các thuật ngữ được đề cập trong các tài liệu này, từ đó tạo ra tập các mẫu mang ý nghĩa liên quan đến các tài liệu và các thuật ngữ, (Wang và Zheng, 2013)[25] đã đưa ra một phương pháp sử dụng thuật toán LSA cải tiến để phân lớp cảm xúc văn bản trong tập dữ liệu ISEAR (International Survey of Emotional Antecedents and Reactions).
Hướng tiếp cận dựa vào học máy Tiếp cận dựa trên học máy được sử dụng để tự động nhận diện các thể hiện cảm xúc trong văn bản như buồn, vui, giận dữ,. Phương pháp học máy có thể chia thành hai loại chính đó là học có giám sát (supervised) và học phi giám sát (unsupervised). Trong phương pháp học có giám sát, dữ liệu để học mô hình cần được gán nhãn và có số lượng đủ lớn để đảm bảo chất lượng của mô hình.