主觀性文本的情感極性分析研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，我們可以從網(wǎng)上獲取的信息和資源也在呈幾何級(jí)數(shù)的增長。對(duì)于文本資源，尤其是用戶主動(dòng)發(fā)布的評(píng)論，進(jìn)行挖掘和分析，識(shí)別出其情感傾向及演化規(guī)律，可以更好地理解用戶的消費(fèi)習(xí)慣，分析熱點(diǎn)輿情，也可以為政府，企業(yè)和其他機(jī)構(gòu)在決策時(shí)提供重要的依據(jù)。
　　 本文首先介紹了情感分析研究的動(dòng)因，面臨的挑戰(zhàn)以及廣闊的應(yīng)用前景。然后聚焦于本領(lǐng)域研究的重點(diǎn)——情感極性分類上。對(duì)它的特點(diǎn)，關(guān)鍵概念和研究方法進(jìn)行了較為詳盡的論述。與傳統(tǒng)的

2、基于主題的文本分類相比，情感分類任務(wù)自身的特征使得在解決相關(guān)問題時(shí)，我們不僅要考慮問題的共性，更要結(jié)合問題特點(diǎn)，因地制宜。針對(duì)電影評(píng)論和產(chǎn)品評(píng)論這樣的主觀性文本中包含的情感傾向，本文運(yùn)用兩種基于不同思想的方法對(duì)情感極性分類進(jìn)行了多角度的研究：(1)基于情感詞典的情感極性分類方法。本文在以General Inquiry為情感詞典的基礎(chǔ)上，提出基于bootstrapping框架下的PMI-IR詞典擴(kuò)充算法，有效地提高了極性分類性能。并且融入