基于词典与机器学习的中文微博情感分析研究

文本情感分析综述

文本情感分析综述? 赵妍妍+, 秦兵, 刘挺 (哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心, 黑龙江哈尔滨 150001) A Survey of Sentiment Analysis * ZHAO Yan-Yan+, QIN Bing, LIU Ting (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: Phn: +86-451-86413683 ext 800, E-mail: zyy@https://www.360docs.net/doc/ec9703250.html, Abstract: Sentiment analysis is a novel research topic with the quick development of online reviews, which has drawn interesting attention due to its research value and extensive applications. This paper surveys the state-of-the-art research on sentiment analysis. First, three important tasks of sentiment analysis are summarized and analyzed in detail, including sentiment extraction, sentiment classification, sentiment retrieval and summarization; then the evaluation and corpus for sentiment analysis are introduced; finally the applications of sentiment analysis are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, making detailed comparison and analysis. It is expected to be helpful to the future research. Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization; evaluation; corpus 摘要: 文本情感分析是随着网络评论的海量增长而迅速兴起的一个新兴研究课题,其研究价值和应用价值受到人们越来越多的重视.本文对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为三项主要任务,即情感信息抽取,情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.文本重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括,比较和分析,以期对后续研究有所助益. 关键词: 文本情感分析;情感信息抽取;情感信息分类;情感信息的检索与归纳;评测;资源建设中图法分类号: TP391文献标识码: A 随着Web2.0的蓬勃发展,互联网逐渐倡导“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念.互联网用户由单纯的“读”网页,开始向“写”网页、“共同建设”互联网发展,并由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息迈进.因此,互联网(如:博客和论坛)上产生了大量的用户参与的,对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息.这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如“喜”、“怒”、“哀”、“乐”,和“批评”、“赞扬”等.基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论,来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法.由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验,这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信 ?Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60803093, 60975055 (国家自然科学基金) and the “863” National High-Tech Research and Development of China via grant 2008AA01Z144(863计划探索类专题项目)

认识机器人教案

教案：认识机器人（第一课时）一、教学目标知识目标：了解机器人的概念、产生、发展、种类与应用。技能目标：熟练利用网络查找信息和处理信息。情感目标：培养学生对机器人的兴趣，培养学生关心科技、热爱科学、勇于探索的精神。二、重点难点教学重点：机器人的概念及应用难点分析：机器人的概念三、教学过程： 1、新课导入 21世纪被信息技术专家誉为智能机器人的时代，机器人在各行各业将得到更加广泛的应用，机器人技术综合机械工程、电子工程、传感器应用、信息技术、数学、物理、等多种学科，它代表着一个国家的高科技发展水平，例如我国首例远程遥控机器人手术就是由北京的医生通过电脑遥控着沈阳机器人“黎元”进行脑外科手术。那究竟什么是机器人？我们要学习使用的机器人是什么样子？机器人能够做些什么？我们如何控制机器人？今天开始我一起走进机器人世界去寻找上述问题答案。观看有关机器人的视频片段 2、教学内容机器人的概念各国科学家对机器人的定义有所不同，而且随着时代的变化，机器人的定义也在不断发生变化。中国的科学家们把机器人定义为一种自动化的机器，具备一些与人或生物相似的能力，如感知能力、规划能力、动作能力、协同能力等，是一种具有高度灵活性的自动化机器，它的外形不一定象人。判断一个机器人是否是智能机器人我们可以根据下面三个基本特点：（1）具有感知功能，即获取信息的功能。机器人通过“感知”系统可以获取外界环境信息，如声音、光线、物体温度等。（2）具有思考功能，即加工处理信息的功能。机器人通过“大脑”系统进行思考，它的思考过程就是对各种信息进行加工、处理、决策的过程。（3）具有行动功能，即输出信息的功能。机器人通过“执行”系统（执行器）来完成工作，如行走、发声等。机器人的产生、发展、种类与应用对这些内容请大家以小组合作的形式通过互联网、光盘等媒体检索信息，并设计一个关于机器人的有关知识的演示文稿。 1）成立小组，分工合作，制定活动计划。小组成员（2）确定“机器人世界探索”活动的探索主题，构建问题框架。（3）评价要求（1）展示在小组内展示“机器人世界探秘”项目。各小组推出代表参加班级交流。评选最佳主题奖、最佳演示奖、最佳合作奖。（2）通过自评和互评的方式进行评价，标准如下： 3、作业布置（1）说说机器人与一些电动玩具的区别？（2）完成一个关于机器人演示文稿的制作，包括机器人的发展、机器人的分类、机器人的特点等内容。三、课堂小结：这节课我们了解了机器人的概念和机器人的产生、发展、种类及应用等知识。并对学生的演示文稿的任务完成情况进行小结和评价。第12课机器人学走路教学分析：本课教学内容为《小学信息技术》教材（浙江教育出版社）第四册第12课，属机器人模块。本课教学是在学生学习了《第10课我们身边的机器人》、《第11课机器人仿真软件》掌握了机器人的简单工作原理，初步掌握机器人仿真软件的使用，并会控制机器人走直线的基础上学习本课，为以后学习《机器人画正多边形》、《机器人分辨颜色》打下基础。学情分析：本次市研训活动，是临时选取了机器人模块的第3课作为教学内容，由于学生第一次接触机器人教学内容，且没有了第10课、第11课两课的铺垫，尽管学生对此教学内容充分好奇，但教学过程中教师处理不好，学生会觉得无从下手。因此，本课的教学对教师绝对是一次挑战。教学目的： 1．知识与技能：学会使用“转向”模块编写程序，控制机器人转向；学会使用“启动电机”“延时”“停止电机”模块编程，控制机器人走弧线。 2．过程方法：通过任务驱动与学生的操作实践，使用学会简单的机器人编程控制思想。 3．情感态度与价值观：让学生在编程控制中体验成功的快乐，充分激发孩子学习信息技术的兴趣。教学过程：一、铺垫导入 1．出示机器人，简单师生交流，拓展学生对机器人的了解。讨论：机器人由程序来控制。我们用程序语言把机器人完成任务的步骤与方法表达出来，这个过程叫编程。 2．教师演示机器人控制程序在仿真软件中的仿真。介绍：这种机器人的编程软件的启动与仿真。 3．学生打开范例尝试仿真。讨论1：机器人的动作，如直行、拐弯等。二、小组合作自主探究 1．任务一：让机器人动起来。教师讲解与学生操作：介绍编程环境（菜单、快捷工具、模块库、编程区）----模块的拖放、移动、删除----直行模块与转向模块的设置---文件的保存子任务1：机器人直行（教师示范，并讲解仿真环境的“运行、有轨迹、退出”几个按钮的使用。子任务2：机器人原地转向（学生独立完成）子任务3：机器人走折线（最好走出一个90度的角出来）

情感分析简述

情感分析简述分类：NLP2012-04-08 12:38 1022人阅读评论(3) 收藏举报情感classification算法测试translationmatrix 情感分析，我研究了也有半年有余了，ACL Anthology上关于情感分析的论文也基本看过了一遍，但是到目前还没有什么成就的。以下是我为一位同学毕业设计写的情感分析方面的综述，引用的论文基本上是ACL 和COLING还有EMNLP上历年关于情感分析的论文，本文应该学术性比较强一点，本文虽不打算发表，但由于将来可能还有用，以及关于学术上的原因，请大家如果要引用请务必标明出处（https://www.360docs.net/doc/ec9703250.html,/s/blog_48f3f8b10100irhl.html）。概述情感分析自从2002年由Bo Pang提出之后，获得了很大程度的研究的，特别是在在线评论的情感倾向性分析上获得了很大的发展，目前基于在线评论文本的情感倾向性分析的准确率最高能达到90%以上，但是由于深层情感分析必然涉及到语义的分析，以及文本中情感转移现象的经常出现，所以基于深层语义的情感分析以及篇章级的情感分析进展一直不是很大。情感分析还存在的一个问题是尚未存在一个标准的情感测试语料库，虽然Bo Pang实验用的电影评论数据集（https://www.360docs.net/doc/ec9703250.html,/people/pabo/movie-review-data/）以及Theresa Wilson等建立的MPQA（https://www.360docs.net/doc/ec9703250.html,/mpqa/）是目前广泛使用的两类情感分析数据集，但是并没有公认的标准加以确认。目前情感分析的研究基本借鉴文本分类等机器学习的方法，还没有根据自身的特点形成一套独立的研究方法，当然在某种程度上也可以把情感分析看出一种特殊的文本分类。比较成熟的方法是基于监督学习的机器学习方法，半监督学习和无监督学习目前的研究不是很多，单纯的基于规则的情感分析这两年已很少研究了。既然目前很多情感分析的研究基于机器学习，那么特征选择就是一个很重要的问题，N元语法等句法特征是使用最多的一类特征，而语义特征（语义计算）和结构特征（树核函数）从文本分类的角度看效果远没有句法特征效果好，所以目前的研究不是很多的。由于基于监督学习情感分析的研究已经很成熟了，而且在真实世界中由于测试集的数量要远远多于训练集的数量，并且测试集的领域也不像在监督学习中被限制为和训练集一致，也就是说目前情感分析所应用的归纳偏置假设在真实世界中显得太强的，为了和真实世界相一致，基于半监督学习或弱指导学习的情感分析和跨领域的情感分析势必是将来的研究趋势之一。在情感分析的最初阶段基于语义和基于规则的情感分析曾获得了比较大的重视，但是由于本身实现的复杂性以及文本分类和机器学习方法在情感分析应用上获得的成功，目前关于这方面的研究以及很少了，但是事实上，语义的相关性和上下文的相关性正是情感分析和文本分类最大的不同之处，所以将基于语义和规则的情感分析与基于机器学习的情感分析相结合也将是未来的研究趋势之一。以下将分别对情感分析的起源，目前基于监督学习，无监督学习，基于规则和跨领域的情感分析的一些研究工作进行简单的介绍。起源虽然之前也有一些相关工作，但目前公认的情感分析比较系统的研究工作开始于（Pang et al., 2002）基于监督学习（supervised learning）方法对电影评论文本进行情感倾向性分类和（Turney,2002）基于无监督学习（unsupervised learning）对文本情感情感倾向性分类的研究。（Pang et al., 2002）基于文本的N元语法（ngram）和词类（POS）等特征分别使用朴素贝叶斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）将文本情感倾向性分为正向和负向两类，将文本的情感进行二元划分的做法也一直沿用至今。同时他们在实验中使用电影评论数据集目前已成为广泛使用的情感分析的测试集。（Turney ,2002）基于点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）计算文本中抽取的关键词和种子词（excellent,poor）的相似度来对文本的情感倾向性进行判别（SO-PMI算法）。在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相对来说，（Turney et al.,2002）提出的无监督学习的方法虽然在实现上更加简单，但是由于单词之间的情感相似度难以准确的计算和种子词的难以确定，继续在无监督学习方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法计算文本情感倾向性的思想却被很多研究者所继承了。监督学习目前，基于监督学习的情感分析仍然是主流，除了（Li et al.,2009）基于非负矩阵三分解（Non-negative Matrix Tri-factorization），（Abbasi et al.,2008）基于遗传算法（Genetic Algorithm）的情感分析之外，使用的最多的监督学习算法是朴素贝叶斯，k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN），最大熵和支持向量机的。而对于算法的改进主要在对文本的预处理阶段。一个和文本分类不同地方就是情感分析有时需要提取文本的真正表达情感的句子。（Pang et al., 2004）基于文本中的主观句的选择和（Wilson el al.,2009）基于文本中的中性实例（neutral instances）的分析，都是为了能够尽量获得文本中真正表达情感的句子。（Abbasi et al.,2008）提出通过信息增益（Information Gain，IG）的方法来选择大量特征集中对于情感分析有益的特征。而对于特征选择，除了N元语法和词类特征之外，（Wilson el al.,2009）提出混合单词特征，否定词特征，情感修饰特征，情感转移特征等各类句法特征的情感分析，（Abbasi et al.,2008）提出混合句子的句法（N元语法，词类，标点）和结构特征（单词的长度，词类中单词的个数，文本的结构特征等）的情感分析。除了对于文本的预处理，对于监督学习中情感分析还进行了以下方面的研究的。（Melville et al., 2009）和（Li et al.,2009）提出结合情感词的先验的基于词典的情感倾向性和训练文本中后验的基于上下文的情感情感倾向性共同判断文本的情感倾向性。（Taboada et al.,2009）提出结合文本的题材（描述，评论，背景，解释等）和文本本身的特征共同判断文本的情感倾向性。（Tsutsumi et al.,2007）提出利用多分类器融合技术来对文本情感分类。（Wan, 2008）和（Wan, 2009）提出结合英文中丰富的情感分析资源来提高中文情感分析的效果。基于规则/无监督学习

文本情感分析论文总结

文本情感分析赵妍妍，秦兵，刘挺- 软件学报, 2010 - https://www.360docs.net/doc/ec9703250.html, 按粒度，情感分析可分为词语级、短语级、句子级、篇章级、多篇章级；按文本类别，可分为基于新闻评论和基于产品的情感分析。情感分析的研究任务：情感信息的抽取、分类以及检索与归纳。一、情感信息抽取(评价词语、评价对象、观点持有者) 1.评价词语的抽取：基于语料库的抽取；基于词典的抽取；基于图的方法。 2.评价对象的抽取：基于规则/模板的方法(词序列、词性、句法规则、关联规则挖掘)；评价对象最为产品属性，考察评价对象与领域指示词的关联度来获取；多粒度的话题模型方法。 3.观点持有者抽取：命名实体识别技术(人名或机构名)、语义角色标注；分类任务，看做序列标注问题，使用CRF融合特征抽取；名词短语作为候选，使用ME模型计算。 4.组合评价单元的抽取：主观表达式：Wiebe的主观表达式库(抽取n元词语/词组作为候选，对比训练预料判断) 评价短语抽取(程度副词-评价词语)：情感词典的方法；依存句法解构(ADV，ATT，DE)。评价搭配抽取(评价词语-评价对象)：基于模板的方法(8个共现模板、句法关系模板)。二、情感信息分类 1.主客观信息分类：文本是否含情感知识方法；组合评价单元判断；情感模板识别；基于分类器和分类特征的二元分类任务(词语特征，标点、人称代词、数字特征，基于图)； 2.主观信息情感分类(句子级、篇章级)：基于情感知识、基于特征分类的方法(n-gram词语特征和词性特征、位置特征、评价词特征)。三、情感信息的检索与归纳 1．情感信息检索 2．情感信息归纳基于产品属性的情感文摘：识别评论信息中的产品属性，抽取描述产品属性的情感句，判断其倾向性。基于情感标签的情感文摘：标签可定义为评价搭配形式，建立标签库，相似度聚类的方法聚类得到相似的情感标签，每一类视为潜在的话题(即产品属性)。基于新闻评论的文摘四、情感分析的评测与资源 1.情感分析的评测：TREC，NTCIR的MOAT(新闻观点检测，情感问答，跨语言情感分析)，国内的COAE。 2.情感分析的语料：康奈尔大学的影评数据集，UIC的Hu和Liu的产品领域的评论语料， Wiebe的MPQA新闻评论深度标注语料，MIT的多角度餐馆评论语料，中科院的中文酒店评论语料。 3.词典资源：GI(general inquirer)评价词词典，NTU评价词词典(繁体中文)，主观词词典(英文)，HowNet评价词词典(简体中文、英文) 问题：情感信息抽取忽略词语所在语境的影响；评价对象的情感分类，而非句子级或篇章级；基于情感标签的情感文摘的深入研究；

文本情感分析研究现状

文本情感分析研究现状机器之心专栏作者：李明磊作为NLP 领域重要的研究方向之一，情感分析在实际业务场景中存在巨大的应用价值。在此文中，华为云NLP 算法专家李明磊为我们介绍了情感分析的概念以及华为云在情感分析方面的实践和进展。基本概念为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。是什么：文本情感分析旨在分析出文本中针对某个对象的评价的正负面，比如「华为手机非常好」就是一个正面评价。情感分析主要有五个要素，（entity/实体，aspect/属性，opinion/观点，holder/观点持有者，time/时间），其中实体和属性合并称为评价对象(target)。情感分析的目标就是从非结构化的文本评论中抽取出这五个要素。

图1 情感分析五要素举例如下图：图2 情感分析五要素例子上例中左侧为非结构化的评论文本，右侧为情感分析模型分析出的五个要素中的四个（不包括时间）。其中实体「华为手机」和属性「拍照」合并起来可以作为评价对象。评价对象又可细分为评价对象词抽取和评价对象类别识别。如实体可以是实体词和实体类别，实体词可以是「餐馆」、「饭店」、「路边摊」，而实体类别是「饭店」；属性可以是属性词和属性类别，如属性词可以是「水煮牛肉」、「三文鱼」等，都对应了属性类别「食物」。实体类别和属性类别相当于是对实体词和属性词的一层抽象和归类，是一对多的关系。词和类别分别对应了不同的

谈谈你对机器人的认识

认识机器人机器人的发展史：认识机器人首先先了解下robot机器人这一词是怎么来的。1920年捷克作家卡雷尔·卡佩克发表了科幻剧本《罗萨姆的万能机器人》。在剧本中，卡佩克把捷克语“Robota”写成了“Robot”，“Robota”是奴隶的意思。该剧预告了机器人的发展对人类社会的悲剧性影响，引起了大家的广泛关注，被当成了机器人一词的起源。从此，“robot”以及相对应的中文“机器人”一词开始在全世界流行。上个世纪60年代前后，随着微电子学和计算机技术的迅速发展，自动化技术也取得了飞跃性的变化，开始出现了现在普遍意义上的机器人。1959年，美国英格伯格和德沃尔制造出世界上第一台工业机器人，取名“尤尼梅逊”，意为“万能自动”。尤尼梅逊的样子像一个坦克炮塔，炮塔上伸出一条大机械臂，大机械臂上又接着一条小机械臂，小机械臂再安装着一个操作器。这三部分都可以相对转动、伸缩，很像是人的手臂了。它的发明人专门研究了运动机构与控制信号的关系，编制出程序让机器记住并模仿、重复进行某种动作。英格伯格和德沃尔认为汽车制造过程比较固定，适合用这样的机器人。于是，这台世界上第一个真正意义上的机器人，就应用在了汽车制造生产中。经过近百年来的发展，机器人已经在很多领域中取得了巨大的应用成绩，其种类也不胜枚举，几乎各个高精尖端的技术领域更是少不了它们的身影。在这期间，机器人的成长经历了三个阶段。第一个阶段中，机器人只能根据事先编好的程序来工作，这时它好像只有干活

儿的手，不懂得如何处理外界的信息。打个比方，如果让这样的机器人去抓会损坏它的东西，它也一定会去做。第二个阶段中，机器人好像有了感觉神经，具有了触觉、视觉、听觉、力觉等功能，这使得它可以根据外界的不同信息做出相应的反馈。如果再让它去抓某些东西，它可能就不干啦。第三个阶段，机器就真正长大成人啦，这时它不仅具有多种技能，能够感知外面的世界，而且它还能够不断自我学习，用自己的思维来决策该做什么和怎样去做。第一阶段的机器人，是小孩子，人们称它为“示教再现型”；第二阶段的机器人是一个青年，人们称它为“感觉型”；第三阶段的机器人则是成年人，称为“智能型”。1968年，美国斯坦福研究所研制出世界上第一台智能型机器人。这个机器人可以在一次性接受由计算机输出的无线遥控指令后，自己找到目标物体并实施对该物体的某些动作。1969年，该研究所对机器人的智能进行测定。他们在房间中央放置了一个高台，在台上放一只箱子，同时在房间一个角落里放了一个斜面体。科学家命令机器人爬上高台并将箱子推到地下去。开始，这个机器人绕着台子转了20分钟，却无法登上去。后来，它发现了角落里的斜面体，于是它走过去，把斜面体推到平台前并沿着这个斜面体爬上了高台将箱子推了下去。这个测试表明，机器人已经具备了一定的发现、综合判断，决策等智能。到了上个世纪70年代，第二代机器人开始迅速发展并进入实用和普及的阶段，而第三代机器人在今天也已经得到了突飞猛进的变化。它能够独立判断和行动，具有记忆、推理和决策的能力，在自身

中文微博情感分析评测结果(2012)

2012年CCF自然语言处理与中文计算会议中文微博情感分析评测结果 1.提交结果编号本次评测共有34支队伍提交53组有效结果，提交结果编号及所属参评单位对应情况如表1所示。表1 提交结果编号与参评单位对照表提交结果编号参评单位 1 北京工商大学 2 北京工商大学 3 北京航空航天大学计算机学院 4 北京航空航天大学计算机学院 5 北京理工大学海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心1 6 北京理工大学网络搜索挖掘与安全实验室 7 北京理工大学海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心2 8 北京理工大学海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心2 9 大连理工大学 10 大连理工大学 11 广东工业大学DMIR实验室 12 哈尔滨工业大学语言技术研究中心网络智能研究室 13 哈尔滨工业大学语言技术研究中心网络智能研究室 14 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院/机器智能与翻译研究室 15 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院/机器智能与翻译研究室 16 哈尔滨工业大学（威海） 17 海军工程大学信息安全系 18 黑龙江大学计算机科学技术学院 19 湖南工业大学计算机与通信学院 20 湖南工业大学计算机与通信学院 21 湖南科技大学外国语学院 22 华侨大学计算机科学与技术学院 23 华侨大学计算机科学与技术学院 24 华中科技大学 25 南京大学计算机科学与技术系自然语言处理研究组 26 南京理工大学 27 南京理工大学 28 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室信息检索组 29 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室信息检索组 1参评队伍联系人为刘全超 2参评队伍联系人为王金刚

Web文本情感分类研究综述

情报学报　ＩＳＳＮ１０００－０１３５第２９卷第５期９３１－９３８，２０１０年１０月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＨＥＣＨＩＮＡＳＯＣＩＥＴＹＦＯＲＳＣＩＥＮＴＩＦＩＣＡＮＤＴＥＣＨＮＩＣＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＩＳＳＮ１０００－０１３５Ｖｏｌ．２９　Ｎｏ．５，９３１－９３８Ｏｃｔｏｂｅｒ　２０１０收稿日期：２００９年６月２９日作者简介：王洪伟，男，１９７３年生，博士，副教授桙博导，研究方向：本体建模和情感计算，Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｗｗａｎｇ＠ｔｏｎｇｊｉ．ｅｄｕ．ｃｎ。刘勰，男，１９８５年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。尹裴，女，１９８６年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。廖雅国，男，１９５４年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。１）　本文得到国家自然科学基金项目（７０５０１０２４，７０９７１０９９）；教育部人文社会科学资助项目（０５ＪＣ８７００１３）；上海市重点学科建设项目（Ｂ３１０）；香港研究资助局项目（ｐｏｌｙＵ５２３７桙０８Ｅ）资助。ｄｏｉ：１０．３７７２桙ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０１３５．２０１０．０５．０２３Ｗｅｂ文本情感分类研究综述１）王洪伟１　刘　勰１　尹　裴１　廖雅国２（１畅同济大学经济与管理学院，上海２０００９２；２畅香港理工大学电子计算学系，香港）摘要对用户发表在Ｗｅｂ上的评论进行分析，能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Ｗｅｂ文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。关键词Ｗｅｂ文本　情感分类　综述　主观性文本ＬｉｔｅｒａｔｕｒｅＲｅｖｉｅｗｏｆＳｅｎｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎＷｅｂＴｅｘｔＷａｎｇＨｏｎｇｗｅｉ１，ＬｉｕＸｉｅ１，ＹｉｎＰｅｉ１ａｎｄＬｉｕＮ．Ｋ．Ｊａｍｅｓ２（１畅ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２；２畅ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＨｏｎｇＫｏｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｏｎｇＫｏｎｇ）ＡｂｓｔｒａｃｔＡｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｕｓｅｒｓ’ｒｅｖｉｅｗｓｏｎｔｈｅＷｅｂｃａｎｈｅｌｐｕｓｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｕｓｅｒｓ’ｉｍｐｌｉｃｉｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓａｎｄｆｉｎｄｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｌａｗｓｏｆｔｈｅｉｒｅｍｏｔｉｏｎ．Ｔｏｔｈｉｓｅｎｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓａｓｕｒｖｅｙａｂｏｕｔｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎｔｈｅＷｅｂｔｅｘｔ．Ｗｅｄｉｖｉｄｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｒｅｅｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ：ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｐｏｌａｒｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓｉｎｔｈｅｓｅｆｉｅｌｄｓ．Ｗｅａｌｓｏｓｏｒｔｅｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｐｏｌａｒｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｗｏｔｙｐｅｓ：ｏｎｅｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｗｏｒｄｓｗｉｔｈｓｅｍａｎｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｏｔｈｅｒｓｔａｔｉｓｔｉｃｍｅｔｈｏｄｓｏｆｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｗｈａｔｉｓｍｏｒｅ，ｔｈｅｃｈｏｉｃｅｏｆｃｏｒｐｕｓａｎｄｐｏｔｅｎｔｉａｌｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅｓｔａｔｕｓｑｕｏｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＷｅｂｔｅｘｔｓ，ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｓｕｒｖｅｙ，ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｔｅｘｔ随着互联网的流行，Ｗｅｂ文本成为我们获取信息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Ｗｅｂ２畅０技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Ｗｅｂ文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析（ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ），就是确定说话人或作者对某个特定主题的 — １３９—

高考满分作文：情感理性认知

情感、理性、认知在情感与认知之间架起一杆理性的天平！——题记作为万物之灵的人类，在漫长的历史长河中，以丰富的主观情感以及对客观世界的认知构筑起纷繁复杂的社会体系。情感为人与人之间心灵的交融架设自由的桥梁，它以亲情、友情、爱情……维系着整个社会;认知则为人与客观的事或物之间的理解与探知铺就了通途!情感与认知之间，本就是相对独立的，对等的。然而实际上，冲动的感情和不明智的主观认识往往驾驭着人类的言行，替代了客观的认知，使得理性的天平倾斜了! 寓言中的富人在面对失窃的事实时，对同样作出劝诫的儿子与邻家的老人，抱持着完全不同的两种态度。原因何在感情上亲疏之别左右了他对客观事实的评价! 诚然，正是由于有了人类之间曼妙的情感，全社会乃至全世界才不至于陷入一种盲目的、机械性的单调之中就如同电影《摩登时代》和《城市之光》中描绘的那样，人的言行似乎在工业革命的浪潮中变得毫无生气，如同机器人一般。缺乏感情的社会是僵硬的，是脆弱的。然而这并不意味着仅仅凭借情感就可以主导全世界，就可以来评判事物认知的正误深浅这还需要客观的评价标准，诸如法律、法规等等而这些则又需要认知与进一步的探索。否则，理性的天平就难以使得整个世界在一种相对稳定的状态之下继续发展。历的教训，足以使我们对此有更为清醒的认识!太平天国的洪秀全，领导农民起义，开创了反帝反封建的创举，却由于统治者洪秀全的独断专行，任人唯亲，大肆提拔同宗族的亲信，封王封侯，排挤同属统治阶层中非其宗族的开国元勋、元老，诸如石达开、杨秀清、韦昌辉……导致苦心经营的大好山河断

送人手，石达开愤然率天国精锐出走天京，韦昌辉滥杀无辜酿成震惊中外的“天京事变”…是当时农民阶级中深厚的封建宗族思想，占据了洪秀全的心智，以所谓的"亲情"葬送了太平天国以及千百年来农民斗争的血泪结晶! 历史的硝烟，并不曾掩去人们心申的理性。建国后，毛泽东同志毅然拒绝调用湘潭老家的亲友赴京任职的请求，甚至将自己的亲生儿子送上抗美援朝的前线，提拔任用党内外有识之士，为共和国奠定了良好的基石。毛泽东同志不愧为任人唯贤的典范! 用理性的思维来衡量感情与认知，在主观与客观之间寻求一个和谐的统一，不失为正确处理人际关系、人事关系的手段! 俗语说得好：帮理不帮亲!先人为我们积淀了深厚的历史，今人又将以理性的天平衡量情感与认知，打造更为美好的明天。

文本情感分类研究综述

Web文本情感分类研究综述王洪伟/刘勰/尹裴/廖雅国 2012-9-27 14:55:59 来源：《情报学报》（京）2010年5期【英文标题】Review of Sen time nt Classificati on on Web Text 【作者简介】王洪伟，男，1973年生，博士，副教授/博士生导师，研究方向：本体建模和情感计算，E-mail:hwwa ng@t on https://www.360docs.net/doc/ec9703250.html,.c n 。同济大学经济与管理学院，上海200092; 刘勰，男，1985年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。同济大学经济与管理学院，上海200092; 尹裴，女，1986年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。同济大学经济与管理学院，上海200092; 廖雅国，男，1954年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。香港理工大学电子计算学系，香港【内容提要】对用户发表在Web上的评论进行分析，能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Web文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。 Analyzing the users' reviews on the Webcan help us to identify users' implicit

sen time nts and find the evoluti on laws of their emoti on. To this end, this paper is a survey about the sen time nt classificati on on the Web text. We divided the process of classificati on into three categories:subjective and objective classification,polarity iden tificati on and in ten sity ide ntificati on and respectively summarize the rese nt research achieveme nts in these fields. We also sorted the methods of polarity identification into two types: one is based on the emotional words with semantic characteristics, while the other statistic methods of natural Ianguage processing. What is more, the choice of corpus and pote ntial research problems are discussed. At last, this paper summarized the status quo of applicatio n and poin ted out the direct ion of future research. 【关键词】Web文本/情感分类/综述/主观性文本Web texts/Sentiment classificati on/Survey/Subjective text 随着互联网的流行，Web文本成为我们获取信息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Web2.0技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析（sentiment analysis），就是确定说话人或作者对某个特定主题的态度。其中，态度可以是他们的判断或者评估，他们（演说、写作时）的情绪状态，或者有意（向受众）传递的情感信息。因此，情感分析的一个重要问题就是情感倾向性的判断，即判断作者的观点是褒义的、积极的，还是贬义的、消极的。这类问题也被称为情感分类(sentiment classification) 。

面向微博文本的情感分析模型研究

面向微博文本的情感分析模型研究随着互联网和移动通讯的飞速发展,人们参与网络活动越来越频繁,微博每天都产生了大量数据,其包含了用户对事物的情感表达和评论分析,如何从这些信息中挖掘出情感倾向有着巨大的价值。因此,本文对微博文本展开了情感分析模型的研究。通过调研国内外文献,目前对于情感分析模型的研究主要有情感词典方法、机器学习方法和深度学习方法。本文通过爬取微博数据,对这三种方法进行对比实验,寻找最优的情感分析模型。基于传统情感词典方法的研究。利用波森情感词典,将文本数据分词后遍历词典并加权得到其情感极性,然后在此基础上利用添加情感副词的方式提升情感词典的效果。情感词典方法的优点是速度快,易于判断主观情感比较明确的句子,但是其缺点是针对不同场景的迁移能力弱,并且人工构建针对某一领域的情感词典耗时耗力。基于机器学习方法的研究。首先对文本数据进行数据预处理,将经过预处理后的数据分词结果通过Word2vec中Skip-gram 方法转化为词向量,同时利用腾讯开源词向量进行对比输入,然后利用主流的机器学习分类方法(Logistic回归、随机梯度下降法、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、XGBoost)进行有监督学习,最后对比每种模型的测试集混淆矩阵,发现腾讯开源词向量训练的模型效果均优于Word2vec方法训练出来的词向量。在这些方法中,随机森林、XGBoost这类利用集成思想方法训练的模型效果远远优于单一的分类模型。虽然机器学习方法模型的准确率对比传统情感词典有了很大的提升,但是不足之处是每个训练器都涉及到大量的调参,并对于不同

业务场景的迁移能力不强,机器学习方法已经发展到了瓶颈。基于深度学习方法的研究。通过对经典的多层感知机神经网络、循环神经网络、卷积神经网络和自注意力机制进行对比实验,各类深度学习模型的准确率比情感词典和机器学习的准确率有了较大的提升,其中自注意力机制模型在测试集的准确率达到了91.12%。通过对所有模型进行对比实验,发现自注意力机制所训练的模型无论在训练速度上还是在模型测试集的准确率等方面均优于其他模型。并且它利用序列内部的自我关注,加快了模型收敛的速度。所以,自注意力机制的模型是情感分析任务中综合表现效果最好的模型。

情感机器人的实际意义

情感机器人的实际意义赋予计算机或机器人以人类式的情感，使之具有表达、识别和理解喜乐哀怒的能力，是许多科学家的梦想，与人工智能技术的高度发展相比，人工情感技术所取得的进展却是微乎其微，情感始终是横跨在人脑与电脑之间一条无法愈越的鸿沟。很长时间内，情感机器人只能是科幻小说中的重要素材，很少纳入科学家们的研究课题之中。一、智能机器人的主要缺陷目前的智能电脑和机器人具有非常高的智商，但其情商和意商几乎为零，这极大地限制了其使用功能和应用范围。有些电脑虽然也被赋予了若干形式的“情感”，但这些情感是非常低级的、零碎的、断续的、机械的和表面形式的，各种情感之间的联系不具有连续性、内在逻辑性和辩证统一性，实际上只是模仿了人类的某此情感表达，绝不是真正意义上的情感。机器人主要的缺陷在于：只能按照人预先编制的程序进行动作，不能自主地确立和调整价值目标，不能创造性地制订和修改总体规划及行为方案，不能总结经验，吸取教训。二、情感机器人的发展现状日本新开发的情感机器人取名“小ＩＦ”，可从对方的声音中发现感情的微妙变化，然后通过自己表情的变化在对话时表达喜怒哀乐，还能通过对话模仿对方的性格和癖好；美国MIT 展开了对“情感计算”的研究，IBM公司开始实施“蓝眼计划”和开发“情感鼠标”；我国国内开展的研究项目主要有：“脸部运动编码系统”可应用于人脸表情的自动识别与合成；“MPEG-4 V2视觉标准”可以组合多种表情以模拟混合表情；针对人的肢体运动而设计的“运动和身体信息捕获设备”；基于生物特征的“身份验证系统”；“语调表情构造系统”根据

语音的时间、振幅、基频和共振峰等，寻找不同情感信号特征的构造特点和分布规律；“可穿戴式计算机”可用于增强和补偿人的感知功能。所有这些进展都局限于两个方面：一是情感的模拟表达，二是情感的模式识别。事实上，真正具有类人式情感的机器人必须具备三个基本系统：情感识别系统、情感计算系统和情感表达系统。因此，能否建立“情感计算系统”是研制情感机器人的关键。三、情感机器人的实际意义情感机器人的实际意义主要表现在四个方面： 1、建立人性化界面。人在操作使用机器人时，如果机器人能够对人的面部表情、自然语言、身体姿态及对键盘和鼠标的使用特征等进行观察，以识别和理解人的情感，并通过图像、文字、语音等做出智能而友好的反应，产生生动而真实的使用环境，帮助使用者获得高效而亲切的感觉，形成自然而亲切的交互，营造真正和谐的人机环境，以达到降低劳动强度和提高工作效率的目的。机器人对于不同性格利益相关性、价值取向、情感特征、个人爱好和专业特长等做出不同的反应，也有利于使用者掌握其性格脾气和功能特性，有利于在智能玩具和游戏中构筑拟人化的风格和更加逼真的场景。 2、提高思维的效率和速度。情感思维与智能思维有一个重要区别，那就是前者具有明确的目的性和方向性。人脑相对于电脑，无论是运转速度，还是内存与硬盘容量，或者计算差错率等都远远低于，然而人脑的思维优势非常明显，这就是因为人脑能够按某些“特性顺序参量”（如重要性、紧迫性、倾向性、相关性、连续性、敏感性、经验性和关联性等）来有目的地生产、筛选、组织和使用信息，从而可以简化思维过程，节约思维资源，加快思维速度，减少思维差错，这些特性顺序

开题报告(文献综述)-在线评论分析系统的情感分析

开题报告（文献综述）-在线评论分析系统的情感分析本科毕业设计(论文)开题报告论文题目在线评论分析系统的情感分析开题报告内容: 一、选题的背景及意义近年来，在“大数据”(Big Data)时代的背景下，随着电子商务行业的蓬勃发展，网络购物平台、手机APP应用市场平台等不仅为用户提供了大量商品信息，同时还允许用户参与商品评论。它不仅为商家提供了一个信息的展示平台以发布新产品的规格数据，也为消费者提供了一个产品使用体验交流以及质量评价的平台。因此很多网络用户在购买或使用某类产品前，往往会选择先上网浏览一些该产品的相关信息，尤其是其他用户的使用体验，多方比较产品的性能，从而使自己的消费和选择更趋理性化。分析这些评论信息，蕴含着巨大的商业价值和社会价值，具有很大的现实意义。然而，这些主观性评论文本每天以指数级的速度增长,仅靠人工方式难以进行收集、处理和分析。因此采用计算机技术来自动地分析这些主观性文本表达的情感,成为目前数据挖掘(Data Mining)研究的一个热点,而这个热点的研究方向就是文本情感分析(Sentiment Analysis)。文本情感分析，也称为意见挖掘(Opinion Mining)，是指通过分析和挖掘文本中的表达情感、观点和立场的主观性信息并判断其情感倾向。它涉及自然语言处理(Natural Language Processing)、计算机语言学(Computational Linguistics)、机器学习(Machine Learning)、信息检索(Information Retrieval)等众多领域，在计算机科学、管理学、政治学、经济学和社会学方向都有广泛的应用。进入21 世纪以后，情感分析这个领域变得活跃起来，吸引越来越多的学者投入其中。目前