中文情感詞典的自動構建及應用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展，越來越多的用戶擁有平等的獲取互聯(lián)網(wǎng)信息的機會。但是網(wǎng)上信息量龐大，如何快速識別其中表達的對人物、事件、產(chǎn)品等的情感信息，獲取想要的有用信息，已成為當前自然語言處理和情感分析領域的一個熱門研究課題，并廣泛應用于事件分析、產(chǎn)品評論、電影評論、酒店評論和輿情分析等領域。
　　文本情感分析主要是判別文本表達的情感傾向，情感詞是判斷文本情感傾向的主要依據(jù)。對文本情感分析研究來說，設計高效的情感詞典構建算法是一個基礎

2、且重要的工作。情感詞典是情感詞的集合，情感詞典的構建分為兩步:收集詞語和標注詞語的情感信息。目前使用的情感詞典構建方法主要有基于語義詞典的方法和基于語料的方法。這些方法大多是判斷給定的詞語集合或詞典中詞語的情感傾向，這樣導致了詞語數(shù)量有限，不能主動識別語料中的情感詞并進行情感分析。
　　為此，本文提出了根據(jù)句法分析從語料中提取情感詞，并基于少量的情感詞和分類技術對情感詞進行分類的方法構建中文情感詞典。首先，通過句法分析器提取文本中

3、特定依存關系中的詞語作為情感候選詞;然后計算候選詞與少量特征詞的相似度;最后運用機器學習的方法對詞語進行分類得到詞語的情感類別，并對結果進行處理。
　　本文的另一個工作是將情感詞典運用到文本傾向分析中，將特征提取方法提取特征詞和情感詞典相結合來表示文本。首先，選擇性能較好的特征提取方法提取特征，通過實驗選擇了CHI方法;然后添加情感詞到特征集合中來表示文本;最后進行分類。實驗結果顯示:該方法獲得的最好準確率為81.63％，平均準確