中文產(chǎn)品評論情感傾向性分類研究.pdf

1、近年來,用戶生成內(nèi)容(UGC)概念深入人心,促進了WEB2.0互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)不僅是網(wǎng)民獲取信息的知識庫,更成為網(wǎng)民表達觀點、交流看法的互動舞臺。人們進行評論、表達觀點時,通常具有鮮明的傾向性(或者叫意見、觀點),它往往表達出喜、怒、哀、樂和批評、贊揚等情感,這種信息在產(chǎn)品性能分析、網(wǎng)絡民意監(jiān)測、信息預測等方面具有廣泛的應用價值,吸引了大量的學者進行研究。
　　 本文嘗試從引入句法上下文信息、跨語言情感詞擴充這兩個方

2、面對文本情感分類進行研究:
　　 (1)引入句法上下文信息的情感特征研究。
　　 在前人研究中,名詞、形容詞、動詞、副詞作為影響句子情感傾向的要素得到充分研究,然而還有一些虛詞(比如:嘆詞、語氣詞、擬聲詞和連詞)也跟情感緊密相關,卻被當作停用詞過濾了;另外,否定處理大多基于固定窗口進行研究,這種方法并不能準確反映文中被否定對象的位置。因此,本文利用詞匯層的情感信息,挖掘情感虛詞的情感色彩、以及通過句法分析的否定詞處理來加

3、強語義理解,進行情感分類的研究。實驗表明,能取得不錯的性能。
　　 (2)基于跨語言語義空間的情感詞典擴充研究。
　　 英語國家在情感分析領域的發(fā)展條件要遠遠優(yōu)于中文,除去英文不需要分詞這個天然優(yōu)勢外,更主要還在于各類研究工具和資料比較豐富。相對來講,中文情感分析起步晚,語料少而分散,因此近年來出現(xiàn)了跨語言的情感分析?？缯Z言情感分析都是基于互譯句子語義相同、情感一致這個前提的,例如:“我很快樂!"和“J am very