中文文本情感傾向性分類研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，用戶及其發(fā)表的評論成爆炸式增長。這些評論包含大量的信息，企業(yè)需要用戶對其產(chǎn)品或服務(wù)的評價來改善質(zhì)量并提高產(chǎn)品和服務(wù)銷量；政府也需要了解大多數(shù)群眾對某項政策的認識和反饋，從而做出符合大多數(shù)人的利益的民主決策等多種情況。如何處理這些消息來獲得想要的知識，在近年來得到了廣泛地關(guān)注和研究。其中情感分類就是隨之興起的一個研究領(lǐng)域，可以應(yīng)用到信息過濾、產(chǎn)品推薦和用戶興趣發(fā)掘等方面。
　　 情感分類結(jié)果一般分為正面和負面

2、兩種，對它的研究既有機器學(xué)習(xí)的方法，又有語義計算的研究，同時也有綜合兩種方法的研究，本文屬于后者。本文以已有的情感詞典和情感評論語料為基礎(chǔ)，計算出情感詞典中詞的極性強度，再利用改進的PMI統(tǒng)計方法與基于詞性選擇的方法來擴充已有的情感詞典，然后根據(jù)文本頻率、卡方統(tǒng)計和將兩者相結(jié)合的方法選取得到的特征來構(gòu)建一個初始的樸素貝葉斯分類器，最后利用擴充后的情感詞典對樸素貝葉斯分類器進行屬性加權(quán)來提高分類的效果。由于單分類器性能的提升也遇到瓶頸，很