如何增强新闻标题的情感因素_职教论文

由事生情以情夺人——如何增强新闻标题的情感因素标题是新闻的眼睛和灵魂。要想提高新闻标题的表达效果，使其产生强烈的冲击力和引导效应，除了在制作中要准确、具体、鲜明、生动以外，还要增强标题制作的情感因素，由事生情，以情夺人。何谓标题的情感因素增强标题制作的情感因素，就是在新闻标题的制作中增加情感成份，把作者对新闻事件的心理反应，也就是情感，最大限度地倾注于标题的制作中，准确鲜明地表现在标题的字里行间，使受众在阅读标题时，受到标题情感冲击力的强烈感染和震憾，引起共鸣，进而产生急切了解事实的真象和全过程的欲望，这样，情感因素就使标题产生了吸引和感染受众的最佳效果。标题情感因素的类型从心理学的角度讲，标题情感因素的类型细分比较复杂。常见的概括起来有以下几种。一、喜欢、赞扬型标题的字里行间充满炽热的喜欢、爱慕、赞扬的情感。如：①徐虎：出色的职工真正的好人(主)(《工人日报》)②三明：开明•文明•清明(主)——福建省三明市精神文明建设纪实(副)(《人民日报》)①标题中的“出色”、“真正”、“好人”三词洋溢着作者对职工徐虎真挚而又强烈的爱慕赞扬之情。②题中的“开明”“文明”“清明”三词用谐音双关的手法，高度概括肯定了三明市精神文明建设的巨大成就。上述三个标题都饱含着作者强烈的情感因素，读者一看就情不自禁被感染和吸引，必须先读为快。二、愤怒、厌恶型标题中充满愤怒、厌恶的情感因素，有较强的尖锐性和批判性。如：①酒瓶像炸弹厂家似堡垒(引)谁敢再买崂山啤酒(主)(《经济日报》)②蚊蝇与臭气齐飞污水共粪土一色(引)圆岭市场脏乱不堪入目(主)(《深圳青年报》)①标题中“像”“炸弹”、“似”“堡垒”、“谁敢”“再买”诸词表达作者对崂山啤酒厂用劣质酒瓶炸伤消费者而又不负责任行为的极大愤慨。②标题中“蚊蝇”“臭气”“齐飞”、“污水”“粪土”

“不堪入目”诸词表达作者对圆岭市场脏乱不堪入目现状的强烈厌恶与不满。“一色”、

“脏乱”

两个标题的情感倾向性十分鲜明，无疑增强了标题的尖锐性和批判性，使标题像投枪匕首，直刺社会不良现象，引起全社会的关注。受众睹题就能了解事实基本情况，进而产生不平和义愤。[!--empirenews.page--]三、忧虑、关注型标题中充满作者对新闻事实的焦虑、关注等情感，以启发和唤起受众对所报新闻事件的同情、关注和支持，有利于问题的尽快解决。如：①传媒多次曝光排放污水依旧(引)临沐排污石梁河水库何时休(主)(《人民日报》)②别让英雄流泪又流血(主)(《中国青年报》)③女博士梦断烟台(主)(《人民日报》)①标题中“多次”“曝光”、“排放”“污水”“依旧”、“排污”“何时休”诸词表达作者对临沐一些厂家破坏水资源、危害群众、不加治理的忧虑和关注，作者期望消除污染，保护生态环境和资源的情感明显、真切、动人。②题中“别让”、“流泪”、“流血”和“梦断”几个伤感的词，表达作者对英雄和女博士不幸遭遇的忧伤、同情和惋惜，尤其是“别让”一词，使善待英雄的情感倾向更加鲜明，增强了标题的表达效果。要增强标题的情感因素要增强新闻标题的情感因素，准确处理情感至关重要。首先是情为事发，直接加入。作者的情感产生于对所报新闻事件、人物的心理体验。这种体验必须是通过选择材料和写作角度，挖掘出最为真实而充沛的情感。然后再将这种情感，准确鲜明地直接注入新闻标题的字里行间，表明对事件、人物肯定或否定的态度，这样就能增强标题制作的情感倾向性，加大标题的褒贬尖锐性和行文气势，强化标题的引导功能。当然，有时因客观原因，标题中的情感投入需要委婉含蓄，不能太直接鲜明，但只要据事注情，寓情于理，同样可以增强标题的吸引力和冲击力。其次是标题中的情感表达要准确、适度。标题中的情感表达不外乎两方面，一是新闻事件、人物本身所含的情感；二是作者对事件、人物所产生的情感。这两种情感表达一定要准确适度，即不能扩大，也不能削弱。如果情感表达过分扩大，那么传达给受众的情感倾向就不符合客观事实，不仅不能吸引和打动受众，相反会使受众觉得不真实，产生反感。如果削弱情感投入，或无情感，就不能拨动受众情感的琴弦，使之受到强烈感染与震撼。受众受不到感染与震撼，就无法与作者产生心理互动，必然影响标题的传达效果。再者不能矫情、造情。因为新闻标题要满足和正确引导受众的审美价值取向，就必须运用饱含深情的语言去反映生活表现健康

进步的审美情感，如果作者制作标题时故意克制情感，有情不发，或者发而又违反常情，就必然使情感倾向出偏差，产生误导。也不能无病呻吟，喧宾夺主。因为事实是第一位的，情感是烘托、陪衬，是第二位的。只有情为事发，而且准确、适度，恰到好处，才能吸引打动受众产生共鸣，进而产生正确的审美判断，激起趋美厌丑的审美情感，提高新闻标题的传达效果。

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/f83288957.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)

微博短文本细粒度情感分析毕业设计论文

摘要题目：微博短文本细粒度情感分析摘要微博作为是移动互联网起步最早也发展最快的业务之一，在经历了最初几年的高速增长和热捧之后，一度有些沉寂。但是，伴随着4G网络、WiFi网络大规模覆盖，移动终端智能设备的极速增长，越来越多的人频繁地使用微博。移动端用户的增长，让微博有了日活跃用户超过1亿的基础。基于该庞大的用户群体，利用微博文本对用户进行情感分析，不仅有利于新生代商业模式探索、社会舆情监控与分析，而且对人工智能发展的积极意义也不容小觑。文本情感分析为人工智能在人类情感领域的探索做出了积极的贡献。微博具有典型的网络语言特点，语法规范性差、口语化、新词汇层出不穷、大量的表情符号和文本噪声等。基于传统规范书面语言词典的微博情感分析效果差强人意。为了解决这个问题，本文一方面通过对传统情感词典进行网络语言的扩充，构建了新的适用于微博文本分析的词典，并通过实验验证了词典的有效性；另一方面，使用对特殊情感词汇依赖性小的RAE网络模型，性能得到了提高。含有否定词的文本情感判别较为复杂，否定词的加入可能使原文本情感极性发生转变，也可能极性保持不变，程度有所削弱。传统本文传统的情感分析方法通常对文本模型进行简化，假设一个词语仅和其前一个词语有关，对含有否定词的文本的积极/消极判别较差。RNTN模型没有进行类似简化，保持了词向量之间的强相关性。本文通过对RNTN模型的训练，使其在含有否定词中文文本情感极性判别上有良好的表现。 RNTN模型对词语或短语级细粒度情感分析上表现出色，而且不需要大量的人工标注；RAE模型作为较为成熟的深度学习模型，抛弃了传统的词袋模型，利用层次结构和成分语义来进行情感分类；SVM作为传统机器学习方法，通用性强，适用范围广。结合以上方法的特点以及情感分类的任务目标，本文设计了微博短文本的双极性、细粒度情感分类方案，首先使用SVM对微博篇章进行主客观分类，RAE和RNTN对判定为主观情感的文本的每一个句子进行正负极性判断，并选出极性最强的句子，该句子的情感极性即为整个微博的情感极性。若RAE和RNTN评判结果一致，即为最终结果。并通过实

英语新闻标题翻译技巧简析

在国际新闻报道中，英语新闻翻译占了相当大的比重。在英语新闻中，“标题被视作报道全文的缩写”，为了尽量吸引读者，编辑往往运用各种修辞手段，力争使新闻标题更具吸引力。这为英语新闻翻译带来挑战。翻译者需调动各种翻译手段，力争把原标题的意义和风格以汉语形式再现出来。为此，翻译时应兼顾三个方面：准确理解标题意义，尤其是要透过字面理解其深层意义；在不曲解原意的情况下发挥汉语特点，以增强译文可读性；在文化背景缺失的情况下，注意译文的可接受性。一、直译或基本直译新闻标题直译和意译孰是孰非在我国译界争论不休，迄今未有定论。笔者以为，两种译法各有长短，翻译中需视实际情况而定，扬长避短。但无论直译还是意译，都应把忠实于原文内容放在首位。就英语新闻标题翻译而言，笔者以为，如果英语标题的含义明白，译成汉语以后中国读者不至于产生理解上的困难，可考虑采用直译或基本直译。比如： Putin faces harsh press criticism over terror 普京因恐怖事件受媒体严厉批评 Olympics Begin in Style; Swimmer Takes 1st Gold 奥运盛妆开幕泳将喜夺首金 UK soldest person dies at 115 英国第一寿星谢世，享天年百岁又十五以上三则新闻标题属于直译或基本直译，没有洋腔洋调，显得很自然流畅。又如：Ugly Duckling N-Shipat Last GetsHappy Home 丑小鸭核动力船终于找到安乐窝这则新闻讲述的是某国一艘核动力船，因许多国家担心核污染而拒绝让其靠岸，所以只得在海上到处漂泊，历经周折之后最终被获准在一港口停泊。原标题中以调侃的语气将这艘核动力船比喻成安徒生笔下的“an ugly duckling”（丑小鸭），这也是广大中国读者早已熟悉的典故，故译文采用了“拿来主义”的直译手法，读者一看也就明白怎么回事了。二、翻译中添加注释性词语英语报刊的新闻标题往往迎合本国读者的阅读需要，而且由于思维习惯与中国人不同，英语新闻标题的表达方式也与中文有所不同。因此，翻译过程中必须充分考虑到“内外有别”的原则和我国读者的阅读心理，对国人可能不太熟悉的有关信息、文化背景知识以及不符合国内读者阅读习惯的表达方式进行必要的变通，该删则删，该增则增。正如刘宓庆先生在《文体与翻译》中说的：“即使是明白、易懂的新闻标题，我们在汉译时也常需加上逻辑主语，或电讯中有关的人的国籍、事件发生的地点等等，总之必须增补介绍性、注释性词语以利中国读者的理解，避免读者产生误会。”例如： For Beslans children, alegacy of nightmares （俄罗斯：）劫后相逢，别城孩童仍似恶梦中

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/f83288957.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；

习作教学应注重情感因素

习作教学应注重情感因素《语文课程标准》明确提出: 语文教学应注重学生的情感体验, 丰富语言的积累, 形成良好的语感。这一新的教育理念充分说明了情感在教学中举足轻重的地位。积极的情感体验可以促进学生的学习及创造性思维的发展, 尤其是小学生, 他们在写作过程中善于生发出不同的情感, 进而即兴写出有真情实感的作文来。因此, 在习作教学中,教师应充分发挥情感因素的作用。一、习作命题应注重情感因素情感是活动的源泉, 情感是写作的基础, 健康丰富的情感体验会激发学生的写作积极性, 因而习作训练的命题范围应贴近学生的生活, 贴近学生的情感和心理, 要能有力地促进学生内心世界的情感萌发, 使学生自觉地去想、去说、去写。例如人教版五年制教材第八册《积累运用五》中的习作训练“对XX写出自己的心里话” , 我告诉学生选材一定要真实、具体, “要能让读者分享你的欢乐,分担你的忧愁”。我的指导拨动了学生情感的琴弦在明确了其他写作要求后他们便欣喜地开始动笔写作了。二、习作指导应注重情感因素《语文课程标准》明确提出: “写作要感情真挚, 力求表达自己对自然、社会、人生的独特而真切的体验。”在习

作教学中, 教师要引导学生积极观察生活、深入生活、感悟生活, 要让学生带着感情去观察世间万物,发现生活中的闪光点, 做生活的有心人,从而触发写作灵感, 写出自己的真实感受。例如,我让学生以“农家小院”为题进行写作, 尽管学生对自己家的小院很熟悉, 但是由于缺乏观察, 因而完成的作文几乎千篇一律。我抓住学生对自己的家感受最深的特点, 引导学生用心捕捉自家小院的特色进行写作, 学生的作文自然完成得比较出色。教师在习作指导过程中还要“重视学生学习中的情感作用, 与学生真诚交流,建立和谐、融洽的师生关系” ,也就是说, 师生之间要以诚相待、用心沟通, 这样才能更好地激发学生的情感体验。习作教学要有真情就体现在这里: 教师先“动情” ,然后通过丰富的表情、动作和语言将内心的真情“辐射”给学生, 用自己的真情去感染学生, 让学生在不知不觉中进入写作的情境。有人说: 情感如同肥沃的土地,知识的种子播种在这块土地上必然会萌芽壮大, 呈现出勃勃生机。三、习作评改应注重情感因素心理学家认为: 积极的情感在人的实践活动中有着巨大的推动作用, 它可以激励人奋发向上。因此,习作评价应多采取激励性的评价, 而其中激励性的评语更能有效地激发学生的写作兴趣。为此,我在给学生的作文写评语时总是反复斟酌

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/f83288957.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/f83288957.html,/people/pabo/movie-review-data/）以及Theresa Wilson等建立的MPQA（https://www.360docs.net/doc/f83288957.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

新闻英语标题翻译语态

新闻英语标题翻译:语态英语新闻标题中的动词表示被动语态时，被动语态结构“be+过去分词”形式中的助动词“be”，通常被省略，也经常不用“by”来引出动作的执行者，剩下的过去分词在标题里就可直接表示被动意义，读者切忌将之误解为该动词的过去式。如： Girl Of 18 Raped After Threat With Bread Knife. (A Girl Of 18 Raped After Threat With A Bread Knife.) 餐刀威逼下，18岁少女遭强暴。 Van Goghs Recovered After Theft. (Van Goghs Are Recovered After The Theft.) 梵高名画窃而复得。 Father Jailed For Murder Of Daughter. (Father Is Jailed For The Murder Of His Daughter.) 谋杀亲生女儿父亲锒铛入狱。其实，读者在广泛接触英语报刊时会发现，新闻标题使用动词主动语态的频率远远超过被动语态。因为从修辞学角度而言，主动语态比被动语态更加生动多彩且富有感染力，所表达的意义更为直接，或更具有说服力，使读者感到真实可信，读来朗朗上口，流利自然。英语新闻标题只有在事件或动作的接受者比执行者更重要时才使用被动语态，突出强调宾语部分，以引起读者注意。这是因为读者读报时的心理状态同看书或查阅资料时的情况不尽相同。人们往往是在就餐时或上班途中、候车、饭后用茶等较空闲时看报的，阅读时思想往往不是完全集中的。只有当他们看到一条特别能引起他们兴趣的标题时，才会把注意力全部集中起来，全神贯注的看下去。因此,英语新闻标题有时为突出动作的承受者通常采用被动语态，目的在于抓住读者的注意力。

新闻英语标题翻译欣赏及汉译

新闻英语标题翻译:欣赏及汉译我们在阅读英语报刊时，不仅要学会看借新闻标题，而且最好还能善于欣赏并翻译新闻标题，惟有如此，我们才能较正确地理解英语新闻标题的词汇、语法及修辞等特点，判断出标题的寓意。欣赏或翻译英语新闻标题时应该兼顾三个方面：准确理解标题，领悟其妙处；适当照顾译文特点，增强可读性；重视读者的接受能力。欣赏或翻译英语新闻标题，对于不太熟悉英语国家历史、文化背景的读者来说，有时并不是很容易的。许多妙不可言的精彩之处，一疏忽就可能从眼皮底下滑过去。因此，这就要求我们平时注意积累，不断熟悉英语国家的历史掌故、文艺作品以及英语的修辞手段等等。一旦真的领会并译出了英语标题中作者苦心营造的深奥内涵，那份喜悦不亚于数学家攻克一道难题。一、直译或基本直译如果英语标题的含义明白、直接，译成汉语以后中国读者不至于产生理解上的困难，则可直译或基本直译。如： Looking Back To Look Ahead. 回首往昔展望未来。 America's Careening Foreign Policy. 摇摆不定的美国对外政策。 Bill Clinton Assumes Office In White House As Us President. 比尔，克林顿入主白宫，就任美国总统。（或译：克林顿入主白宫，新总统始掌大权。） Olympics Begin In Style; Swimmer Takes 1st Gold. 奥运会隆重开幕泳将夺首枚金牌。

二、添加注释性词语即使是明白易懂的新闻标题，我们在汉译时也常需酌情加上逻辑主语，或新闻人物的国籍、消息的事发地点等等。总之，应兼顾中英语新闻标题之异同，适当增补有关介绍性、注释性词语以利读者理解，避免产生误会。例如： Li Elected Cppcc Head. 李（瑞环）当选为全国政协主席。 Lewis, Xie Voted World's Top Two. 路（易斯）谢（军）当选世界最佳男女（运动员）。 Emperor's Visit A Milestone In Bilateral Ties. 天皇访华：（中日）双边关系的里程碑。 Quake Death Toll Tops 5000. （日本限神地区）地震死亡人数己逾五千。 Young Wheelers, Big Dealers. 青年摩托车手成了（保险公司）大主顾。三、体现原文修辞特点如果英语标题寓意于某种修辞手段，如双关、比喻、押韵等，译成汉语以后中国读者不至于产生理解上的困难，则应尽可能体现原标题的修辞特色。如：押韵：After The Boom Everything Is Gloom.

基于深度学习的文本情感分析技术研究

基于深度学习的文本情感分析技术研究在Web2.0时代,信息技术飞速发展,人们越来越多地在网络平台上发表自己的观点和意见。随着这些评论数据量的爆炸式增长,如何提取利用其中的情感信息也成为人们的关注热点,文本情感分析技术随之兴起。情感分析工作就是对含有情感色彩的主观性文本进行分析,挖掘出其蕴含的情感倾向的过程,而文本的主客观分析是情感态度分析的基础。作为自然语言处理领域的一个重要分支,情感分析在理论方面有着较高的研究意义。随着词向量的提出,基于深度学习的自然语言处理技术快速发展。面对大量的文本数据,深度神经网络强大的学习表达能力得到了展现。本文对基于深度学习的文本情感分析技术进行研究,主要工作如下:第一,构建了基于多头自注意力机制的文本情感分析模型。研究了深度学习中的注意力机制,其中自注意力机制能够关注到文本内部词语之间的依赖关系。因此,在文本情感分析任务上,引入了多头自注意力机制,并通过结合非线性子层双向门控循环单元增强模型的学习能力。实验结果表明,构建的模型在情感分析任务上的准确率得到了提升。第二,针对情感分析的子任务主客观分析,构建了基于线性门控卷积的网络模型。通过对不同的门控机制进行研究,在卷积神经网络的基础上引入了线性门控机制;并使用多个不同尺寸的卷积核提取文本特征。实验结果表明,构建的模型在主客观分析任务上表现突出,性能优于其他模型。论文主要的创新点和贡献是:将多头自注意力机制引入到文本情感分析领域,并通过结合非线性子层对模型进行了改进,提升了模型的准确率;在文本主客观分

析任务上,通过线性门控机制对卷积网络进行改进,并根据文本数据的特性构建了不同尺寸的卷积核,有效地提升了模型的性能。

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

新闻标题的翻译

随着全球化的发展，中国与世界在政治、经济、文化等各方面的交流日益增多，越来越多的人去关注国际信息。新闻媒体的发展给予我们渠道去关注国际新闻，而英语新闻报道的翻译让我们能更好地掌握国际信息。新闻标题是新闻的重要部分，做好新闻标题的翻译就极为重要。本文介绍了英语新闻标题的一些基本信息，如新闻标题的定义、功能等。同时结合实例，详细分析英语新闻标题在词汇、语法及修辞手法等层面的特点。最后根据英语新闻标题在不同层面的特点提出一些英语新闻标题翻译的原则以及在实际翻译过程中的翻译技巧及方法。 1.中英文新闻标题的总论在信息化时代，新闻是人们生活不可缺少的一部分，新闻标题是新闻内容的高度浓缩，也是吸引读者视线的关键所在，在国际报道中，新闻占了相当大的鼻中隔，而英语新闻更是重中之重，标题被当做英语新闻报道全文的精炼概括，为了吸引读者关注，往往采用各种手法来提升新闻标题的吸引力。同时给新闻标题的翻译带来不少挑战。 1.1标题的定义新闻标题是新闻的眼睛, 也是新闻的重要组成部分。新闻标题是新闻文本对新闻内容加以概括或评价的简短文字。其字号大于正文，作用是划分、组织、揭示、评价新闻内容、吸引读者阅读。按不同的分类标准可以分不同的种类 1.2.中英文标题对比 1.2.1.共同之处 a).它们都是新闻的重要组成部分，是对全部新闻内容的浓缩和提炼，使读者能在短时间内选择新闻，阅读新闻和理解新闻。 b).新闻报道讲究客观公正，但是新闻标题具有明显的政治倾向，媒体编辑往往利用制作标题的机会借题发挥，在概括或浓缩新闻内容的同时，巧妙的融入自己的政治倾向，借以体现媒体的政治方针，宣传自己的政治主张，便于引导舆论。 c).中英文标题在写作方面，都十分的精炼，含义深邃。 1.2.2.差异之处 a).英语新闻相对较长，占字空间较大，所以标题必须十分简单。但中文相对含义比较丰富。

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

作文教学中如何体现情感态度和价值观

作文教学中如何体现情感态度和价值观福建省浦城县管厝学校谢桂发内容提要：针对目前中学作文教学的困惑和学生在实际写作中存在的问题,现根据笔者在近年来作文教学实践中的具体做法与体会,就如何教学生作文,谈一下粗浅的看法,仅供商榷。目前在实验课教学的三维目标中,其中很重要的一条就是“情感态度与价值观”目标。它要求教师不仅要教给学生知识，更要教学生如何做人。关键词：作文教学情感价值观三维目标目前在实验课教学的三维目标中,其中很重要的一条就是“情感态度与价值观”目标。它要求教师不仅要教给学生知识,更要教学生如何做人。笔者认为在作文教学中培养学生的道德情感与价值观,比在课文教学中更有效,因为作文是出自学生心灵的呼唤。一、作文点评因势利导作文评改是作文教学的重要组成部分，教师在评改中流露出的爱和希望尤为重要。给他们以希望和关爱，。可以说，教师的评语是对学生作文情感基调的最基本的判断，对学生作文中反映出来的价值倾向予以最直接的肯定或者否定。评语不对学生作冷峻的评价，而要对学生内心感情表示理解，给予适当的赞扬或者鼓励，表明自己是否被学生表达的情感所打动，是否赞成这种感情则要视情况而言。及时矫正学生在认识或方法上的明显错误, 使学生的价值体验不至于偏离文本的主流价值。如我在布置《我心目中的英雄》作文时,有的学生看到社会中否定英雄的现象，对同学提出来的岳飞、刘胡兰、林则徐等历史上的英雄人物持贬斥的态度。面对作文中的不和谐音符, 我本着既保护学生的积极性, 又要让学生形成正确的价值体验为目的, 引导学生以“什么是英雄”为题进行合作式讨论。最后,这位学生在听了其他同学的发言后说: “我不能看见英雄的一点缺点就全盘否定，相反，正因为英雄有缺点才显得有生命力。”这个学生修改后的作文就表现出很好的价值观，以辩证的态度去看待英雄人物。对同学在作文中显现出来的正确的一面，如积极向上的人生态度，团结互助

文本情感分析综述

随着企业信息化与互联网的发展，信息以爆炸性速度飞速增长，其中包括了大量的非结构化与半结构化数据。非结构化与半结构化数据，主要是文本型数据，阐述5w问题，即who，when，where，what，Why。如何充分利用非结构化数据与半结构化数据，分析其包含的潜在信息，拥有支持决策，成为了众多企业与研究者关注的重点。尤其，针对互联网(如博客和论坛)上大量的用户参与的、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息的收集和处理，因此迫切需要计算机帮助用户快速获取和整理这些相关评价信息。因此，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。情感分析(sentiment analysis)技术也就应运而生(本文中提及的情感分析，都是指文本情感分析)。文本情感分析(sentiment analysis)，又称为意见挖掘，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。其中，主观情感可以是他们的判断或者评价，他们的情绪状态，或者有意传递的情感信息。因此，情感分析的一个主要任务就是情感倾向性的判断，Pang等人在文献1中将情感倾向分为正面、负面和中性，即褒义、贬义和客观评价。研究初期，大量研究者都致力于针对词语和句子的倾向性判断研究，但随着互联网上大量主观性文本的出现，研究者们逐渐从简单的情感词语的分析研究过渡到更为复杂的情感句研究以及情感篇章的研究。文本情感分析主要可以归纳为3项层层递进的研究任务，即情感信息的抽取、情感信息的分类以及情感信息的检索与归纳[2]。情感信息抽取就是将无结构的情感文本转化为计算机容易识别和处理的结构化文本。情感信息分类则是利用情感信息抽取的结果将情感文本单元分为若干类别，供用户查看，如分为褒、贬、客观或者其他更细致的情感类别。情感信息检索和归纳可以看作是与用户直接交互的接口，强调检索和归纳的两项应用。情感分析是一个新兴的研究课题，具有很大的研究价值和应用价值，正受到国内外众多研究者的青睐。目前实现情感分析的技术主要包括基于机器学习法和基于语义方法两类。本文主要针对这两大方法的研究进展进行比较分析，接着介绍国内外现有的资源建设情况，最后介绍情感分析的几个重要应用和展望它的发展趋势。 1 基于统计机器学习法随着大规模语料库的建设和各种语言知识库的出现，基于语料库的统计机器学习方法进入自然语言处理的视野。多种机器学习方法应用到自然语言处理中并取得了良好的效果，促进了自然语言处理技术的发展。机器学习的本质是基于数据的学习（Learning from Data）。利用机器学习算法对统计语言模型进行训练，最后用训练好的分类器对新文本情感进行识别。2002年，Pang 等人就在文献[1]中提出用机器学习的方法进行情感倾向的挖掘工作，他们以互联网上的电影评论文本作为语料，采用了不同的特征选择方法，应用朴素贝叶斯（Naive Bayes）、最大熵(Maximum Entropy)、向量机(SVM)对电影评论分别进行分类，实验表明SVM 的分类性能最好，准确率达到87.5%。该研究引起学术界的关注，之后用于倾向性判断的机器学习算法的改进被陆续提出，基本的算法有：支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、K-近邻(KNN)、简单线性分类器(SLC)和最大熵(ME)等。他们在另一项工作中，将文本极性分类问题转换成求取句子连接图的最小分割问题，实现了一个基于minimum-cut的分类器。[7]。Whitelaw等人[11]关注研究带形容词的词组及其修饰语(如“extremely boring”或“not really verygood”)，他们提取带形容词的词组作为特征，基于这些特征，用向量空间模型表示文

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