论文泛读140关于负面评论中的积极偏见

Posted 2021-06-30 及时行樂_

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论文链接：《On Positivity Bias in Negative Reviews》

一、摘要

先前的工作表明，在人类表达中，正面词比负面词出现得更频繁，这通常归因于正面偏见，人们倾向于报告对现实的正面看法。但是负面评论中使用的语言呢？与之前的工作一致，我们使用各种数据集表明，英语负面评论往往包含比负面词更多的正面词。我们将这一观察结果与先前关于否定语用学的发现相协调，并表明否定通常与负面评论中的正面词相关。此外，在负面评论中，大多数带有正面词的句子表达基于情感分类器的负面意见，表明某种形式的否定。

二、结论

在这篇文章中，我们调查了负面评论中的积极偏见，并强调了间接表达在理解这一现象中的作用。我们表明，在负面评论中，否定后接肯定的词比任何其他组合都更普遍。鉴于这些间接词汇仅占负面评论中正面词汇出现的11.3%，我们进一步表明，基于情感分类器，这种带有正面词汇的句子往往是负面的。

虽然我们的发现支持间接表达的流行，但我们没有考虑情感强度。在实践中，“不好”提供了与“不惊人”不同的含义。我们认为探索否定和语义强度之间的关系是一个很有前途的方向。我们的词汇驱动方法受到词典中包含的词典的限制，这些词典通常独立于上下文进行评估，因此它们的情感在特定的上下文中可能不同。同样，当将在文档上训练的BERT应用于句子时，我们的句子级预测结果受到分布偏移的限制。令人放心的是，我们的高级结果在基于词汇驱动方法和句子级预测的多个数据集上都成立。

由于我们的研究侧重于英语中的负面评论，因此检查我们的结果的普遍性是很重要的。例如，重要的是要理解在一般表达中观察到的积极偏见在多大程度上是由这种间接表达驱动的。另一个自然延伸是考察其他语言。虽然我们的发现仅限于英语评论，但我们相信它们可能适用于其他语言的负面意见，因为波利安娜假说(Boucher和Osgood，1969)已经在不同的语言和文化中得到验证。最后，我们的工作对自然语言处理中情感相关的应用有所启示。负面评论中间接表达的流行强调了在情感分析和情感转移中建模和理解否定的重要性(艾丁格，2020)。

总的来说，我们认为在线评论不仅为教导机器识别情感提供了有价值的数据，而且使我们能够理解人类如何表达情感。我们希望我们的工作鼓励未来的工作进一步研究当我们表达情感和观点时的框架选择，以及它们对自然语言处理应用的影响。

三、model

• 蓝色–积极
• 红色–消极
• 斜体–否定

从负面评论中分析积极的bias，同样可以应用于中文数据集。