情感分析简述
文学作品的情感表达与文学赏析
文学作品的情感表达与文学赏析一、文学作品的情感表达1.情感表达的含义：情感表达是指作者通过文学作品的创作，将自己的情感体验、心理状态和思想观念等转化为文字，传递给读者的一种艺术手段。
2.情感表达的方式：（1）直接表达：作者直接陈述自己的情感，如喜悦、悲伤、愤怒等。
（2）间接表达：通过描绘景物、人物、事件等，间接反映作者的情感。
（3）隐喻表达：运用隐喻、象征等手法，含蓄地表达作者的情感。
（4）对比表达：通过对比、衬托等手法，展现情感的深度和复杂性。
二、文学作品的文学赏析1.文学赏析的含义：文学赏析是指读者在阅读文学作品时，对作品的语言、形式、情感、思想等方面进行审美评价和鉴赏的一种活动。
2.文学赏析的方法：（1）感受体验：读者在阅读过程中，要充分发挥自己的想象力和情感体验，融入作品情境，感受作品的情感氛围。
（2）品味语言：关注作品的语言特点，如词汇、句式、修辞等，领略作者的语言艺术。
（3）分析结构：研究作品的整体布局、段落安排、人物塑造等，把握作品的形式美。
（4）领悟思想：通过阅读作品，深入理解作者的观点、态度和作品所传达的价值观。
（5）鉴赏风格：了解和评价作者的文学风格，如现实主义、浪漫主义、象征主义等。
1.情感表达是文学作品的核心：一部优秀的文学作品，往往具有鲜明的情感色彩，能够打动读者的心灵。
2.文学赏析是对情感表达的深化：通过赏析，读者能够更好地理解和感受作者的情感表达，提高自己的审美能力。
3.情感表达与文学赏析相辅相成：情感表达需要通过文学赏析来实现，而文学赏析又能促进读者对情感表达的感悟和理解。
综上所述，文学作品的情感表达与文学赏析是密不可分的，二者共同构成了文学艺术的魅力。
通过对文学作品情感表达的把握和文学赏析的实践，读者可以更好地领略文学之美，丰富自己的精神世界。
习题及方法：一、情感表达类习题1.下列句子中，哪一句是直接表达作者情感的？A. “这个春天，花开得如此灿烂。
”B. “我感到无比的快乐。
听课记录新2024秋季统编版九年级语文上册第六单元《课外古诗词诵读：咸阳城东楼》
听课记录课程名称：新2024秋季统编版九年级语文上册第六单元《课外古诗词诵读：咸阳城东楼》一、教学目标（核心素养）1.1 教学目标•语言建构与运用：学生能够准确诵读《咸阳城东楼》，理解并运用诗词中的关键词汇，体会其语言魅力。
•思维发展与提升：通过分析诗歌中的景物描写与情感抒发，培养学生的文学鉴赏能力和逻辑思维能力，理解诗歌的深层含义。
•审美鉴赏与创造：引导学生感受《咸阳城东楼》中蕴含的历史沧桑与人文情怀，提升学生的审美情趣和文学创造力。
•文化传承与理解：了解唐代诗歌的艺术特色及历史背景，增强学生对中华优秀传统文化的认同感。
二、导入2.1 教师行为•利用多媒体展示咸阳城及城东楼的历史图片，简述其地理位置与历史意义。
•提问：“同学们，你们知道这座古楼见证了多少历史变迁吗？今天，我们将通过一首古诗，走进这座楼，感受它背后的故事。
”2.2 学生活动•学生观察图片，聆听教师介绍，思考并表现出对咸阳城东楼的好奇与兴趣。
2.3 过程点评•教师的导入直观且富有启发性，有效激发了学生的求知欲，为后续学习营造了良好的氛围。
三、教学过程3.1 教师行为•初读感知：指导学生朗读《咸阳城东楼》，注意节奏与韵律，初步感受诗歌的情感基调。
•精读分析：选取诗中关键句“一上高城万里愁，蒹葭杨柳似汀洲”进行深入剖析，引导学生分析诗人如何通过景物描写表达愁绪。
•情感探讨：引导学生探讨诗人登上咸阳城东楼时的心情，以及这种心情与当时社会背景的联系。
•拓展延伸：介绍许浑的生平及创作背景，帮助学生更好地理解诗歌的深层含义。
3.2 学生活动•学生积极参与朗读，尝试把握诗歌的韵律与情感。
•在精读环节，认真听讲，做好笔记，理解诗人如何通过景物寄托情感。
•小组讨论，分享各自对诗人心情的理解，并结合历史背景进行阐述。
•聆听教师介绍许浑的生平和创作背景，加深对诗歌的理解。
3.3 过程点评•教学过程循序渐进，从初读到精读再到情感探讨，层层深入，有助于学生全面理解诗歌。
自然语言处理考试题
自然语言处理考试题自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一门涉及人类语言和计算机之间交互的学科，主要研究如何使计算机能够理解、解析、生成和处理人类语言。
NLP技术被广泛应用于机器翻译、信息检索、情感分析、自动问答等领域。
以下是关于NLP的一些常见考试题及其相关参考内容：1. 什么是分词？请简要介绍中文和英文分词的区别。
参考内容：分词是将连续的文本序列分割成有意义的词语的过程。
在中文分词中，一个词通常由一个汉字组成，而英文分词则是按照空格或者标点符号进行分割。
中文分词面临的主要挑战是汉字没有明确的边界，而英文分词则相对较简单。
2. 请简述词性标注的作用和方法。
参考内容：词性标注是将分词后的词语标注为其在句子中所属的词性的过程。
词性标注的作用是为后续的语义分析、句法分析等任务提供基础。
词性标注的方法包括基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法依赖于专家编写的语法规则，而基于统计的方法则是根据大量标注好的语料库学习得到的模型进行标注。
3. 请简要描述语义角色标注的任务和方法。
参考内容：语义角色标注是为句子中的谓词识别出该谓词所携带的语义角色的过程。
谓词表示一个动作或者状态，而语义角色描述动作或状态的参与者、受事者、时间等概念。
语义角色标注的方法可以使用基于规则的方法，也可以使用基于机器学习的方法。
基于机器学习的方法通常使用已标注的语料库进行训练，例如通过支持向量机(Support Vector Machines, SVM)或者条件随机场(Conditional Random Fields, CRF)等算法进行模型训练。
4. 请简要介绍机器翻译的基本原理和方法。
参考内容：机器翻译是使用计算机自动将一种语言翻译成另一种语言的过程。
机器翻译的基本原理是建立一个模型，将源语言句子映射到目标语言句子。
机器翻译的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法。
大学生情感自我鉴定总结
大学生情感自我鉴定总结
《大学生情感自我鉴定总结》
大学时充满了各种各样的情感挑战，我们需要不断地鉴定和总结自己的情感状态。
在大学生活中，情感自我鉴定是非常重要的，它能够帮助我们更好地认识自己，了解自己的情感需求，以及如何有效地应对情感问题。
以下是我对大学生情感自我鉴定的一些总结：
首先，要学会倾听自己的内心声音。
大学生活中，我们可能会受到各种各样的外部影响，比如课业压力、人际关系等等，这些都会对我们的情感产生影响。
因此，要时刻倾听自己的内心声音，明白自己真正的需求和感受。
其次，要学会表达自己的情感。
有时候，我们会因为不懂得如何表达自己的情感而产生矛盾和误会。
因此，学会用适当的方式表达自己的情感是非常重要的，这不仅能帮助我们更好地与他人沟通，还能提升自己的情感认知能力。
另外，要及时寻求帮助和支持。
大学生活中，我们可能会遇到各种情感问题，比如失落、焦虑、抑郁等等。
在这些时候，要学会及时向周围的人求助，比如家人、朋友、老师等等，他们的支持和帮助能够帮助我们度过难关。
总之，大学生情感自我鉴定是一个持续不断的过程，需要我们不断地去思考、总结和调整。
只有不断地认识和了解自己，才能更好地应对各种情感挑战，过上充实、健康的大学生活。
歌曲《红豆词》的演唱分析与情感处理
歌曲《红豆词》的演唱分析与情感处理《红豆词》是由近现代作曲家刘雪庵作曲改编而成，这首歌曲改编自中国古典四大名著《红楼梦》，是一首古风很明显的表现贾宝玉和林黛玉之间爱情的歌曲，中华民族处于风雨飘摇的时期。
一方面，国家处于水深火热的内战中，各方军阀你方唱罢我登场。
另一方面，日本帝国主义觊觎我东北领土已久，中国广袤的国土上酝酿着大战，在此之前刘雪庵的创作多如《红豆词》一样，风格抒情而浪漫，随着“九一八”事变之后，面对全国抗日救亡之浪潮，它的创作内容不再是风花雪月与伤春悲秋，取而代之的是一个知识分子面对国家危亡时振聋发聩的呐喊。
《红豆词》即继承了他早期的浪漫主义，又承上启下的衬托出了当时人民走投无路的无力感和他们的悲苦。
表现了作者眼见这些情景内心的痛苦之情和悲天悯人的知识分子情怀，在面对国难时的浓浓愁绪与呐喊，使听者无不动容。
二、古诗词歌曲《红豆词》的演唱分析与处理：笔者认为，歌者在表演之前，要认真分析作品从整体到局部，了解声乐作品的风格，了解歌词创作的背景和旋律，更重要的是，要发挥自己作品的主观分析能力，于是我将从本人演唱《红豆词》的分析和情感处理结合起来阐述，并从自己演唱《红豆词》的经验来谈对这首歌曲的演唱技巧和情感处理。
（一）演唱《红豆词》时呼吸方面处理：第一句歌词以“滴不尽相思血泪抛红豆”，表明宝黛二人之间爱情的发生发展，“泪”字在《红楼梦》里出现过多次，暗示着他们的恋情是有悲剧成分的。
吸气的过程中，我们除了要注意自己的嘴型，放松口腔之外，还要注意自己的两肋与横膈膜，因为正是这些位置才可以帮助演唱者随意的控制气息和声音的流通，古古诗的歌曲大多安静、悠远的意境，所以安静的呼吸对于歌者来说很重要。
每个歌者的呼吸都应该像读诗歌一样，因为每一句古诗中的词如果有停顿，就会影响表达。
换言之古诗词歌曲也是一样。
所以我们处理这部作品的时候，腔体应保持积极的有准备的保持内紧外松的状态，要有一种向外膨胀的兴奋和呼之欲出的情感状态。
情感分析简述范文
情感分析简述范文情感分析是一项使用自然语言处理技术对文本中的情感进行识别、分类和分析的任务。
它可以帮助我们理解文本背后的情感状态，帮助企业进行市场调研、舆情监测、产品改进等决策，并且也可以扩展到其他领域，如社交媒体分析、文本推荐等。
情感分析的核心任务是将文本中的情感分类为积极、消极或中性。
这个任务的复杂性在于情感的主观性和多样性。
情感本身具有很强的主观性，不同的人可能对同一段文字有着完全不同的情感感受。
此外，情感还可以表达为多种方式，如喜欢、厌恶、愤怒、悲伤等。
因此，情感分析需要识别并理解文本中的情感表达方式，从而进行分类。
情感分析可以分为两个主要的子任务，情感极性分类和情感强度分析。
情感极性分类是将文本分类为积极、消极或中性，它是情感分析最基本的任务。
而情感强度分析则是对情感的强弱程度进行分析，它可以帮助我们进一步了解文本中的情感状态。
情感分析的方法可以分为基于词典的方法和基于机器学习的方法。
基于词典的方法通过建立情感词典，将文本中的词语与情感进行匹配，从而判断文本的情感极性。
这种方法的优点是简单快速，但是由于无法考虑词语的上下文信息，容易受到词语歧义和文本语境等因素的影响。
基于机器学习的方法则通过训练一个分类器来进行情感分析。
这种方法通常需要大量标记好情感的训练数据，并且利用特征提取和特征选择等技术来提取文本中的情感特征。
这种方法的优点是可以考虑上下文信息和语义信息，从而提高情感分析的准确性和泛化能力。
但是它也存在着对训练数据的依赖性，需要大量的标注数据和特征工程的工作。
近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的方法在情感分析中取得了显著的效果。
例如，使用卷积神经网络(CNN)或长短时记忆网络(LSTM)可以对文本进行情感分类。
这些模型可以自动学习文本中的特征并进行分类，提高了情感分析的准确性。
然而，情感分析仍然存在一些挑战。
首先，情感的主观性使得情感分析任务具有一定的难度。
文本中的情感可能受到文化、个人经历等多种因素的影响，因此情感识别的准确率可能会有一定的误差。
中考语文复习 考点2 分析人物心理、情感
向
要结合全文内容，注意把握作者的思想感情，探究作者为什么要这样说。
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通过对文段中的关键词句的解读，领会文章的言外之意。必要时，还可结
合文章的写作背景、作者的经历，联系自身生活体验等进行思考。还可从
以下方面入手作答：
(1)先分析句子本身；
考
向
(2)再结合上下文(即上下语境)；
2
(3)最后结合人物性格、年龄、经历等(特别是文中有关人物的动作、
考点2 分析人物心理、情感
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第三部分(第⑫～段)：警察打电话说，苗苗在车站警务室，在邻居的陪同下，奶奶 去警务室见到了苗苗，并得知事情原委——苗苗想给爸妈一个惊喜。 第四部分(第段)：火车进站，暗示苗苗一家团聚。
读 细(怎么说的) 3. 用横线“____”勾画出文中运用了修辞手法的句子，并在相关句旁做批注。(如 注明：“比喻”“拟人”“夸张”“排比”等字眼) 这个年还咋过？我咋向他爸妈交代？老天爷啊！苗苗奶奶双腿如灌了铅，“扑通” 瘫坐在地上。(反问、比喻)
语言、神态等描写性句子)理解文意。
考点2 分析人物心理、情感
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考向 2 分析人物情感(2016.8，2015.11，2014.12第二问，2010.12)
考
向
考点探源
1
2. (统编八上《背影》“思考探究”)在这篇文章中，“我”对父亲的情感
态度有怎样的变化？
【解题思路】首先确定这是把握人物情感变化的类型，然后在作答中寻找
因找不到孙子而惊恐害怕、万分自责的心理。 ②苗苗奶奶哆嗦着手听完电话，扯着电话线瘫倒在地。 得知孙子下落时如释重负而又后怕的心理。
考点2 分析人物心理、情感
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3. 小说两处写雪花，各有什么作用？(4分) 第一处，交代了当时的天气状况，加深了奶奶的焦虑和恐慌。第二处，渲染了 轻松、欢快的气氛，衬托出找到苗苗、一家人即将团聚的愉悦心情。
基于文本挖掘的影评数据情感分析以《我和我的祖国》为例
基于文本挖掘的影评数据情感分析以《我和我的祖国》为例一、内容简述随着互联网的普及和社交媒体的发展，大量的文本数据涌现出来，其中包括了各种类型的评论、观点和情感表达。
这些文本数据为自然语言处理(NLP)领域的研究者提供了丰富的信息来源，也为情感分析等任务提供了有力的支持。
本文以《我和我的祖国》这部影片为例，探讨了基于文本挖掘的影评数据情感分析方法。
首先本文对影片的相关信息进行了收集和整理，包括导演、演员、上映时间、票房等基本信息，以及豆瓣评分、影评数量等评价指标。
通过对这些信息的分析，可以了解影片的基本情况和观众对其的评价。
接下来本文采用了多种文本挖掘技术，如词频统计、共现矩阵构建、主题模型等，对影片的影评数据进行了深入挖掘。
通过这些方法，可以发现影片中的情感倾向、关键词语和主题结构等信息。
本文根据情感分析的结果，对影片的情感倾向进行了解读。
同时针对影片的特点和观众的需求，提出了一些建议，以期为电影产业的发展提供参考。
1. 背景介绍：电影《我和我的祖国》在XXXX年X月上映，成为中国影史上最卖座的电影之一背景介绍：电影《我和我的祖国》在2019年9月25日上映，成为中国影史上最卖座的电影之一。
这部电影由7位导演联合执导，讲述了新中国成立70周年的历史故事，通过七个不同的故事篇章展现了中国人民在国家发展和进步中的奋斗与拼搏。
影片以真实事件为基础，情感真挚深入人心，受到了广泛的关注和好评。
在这部电影中，情感分析是一个重要的研究方向。
通过对影评数据的挖掘和分析，可以了解观众对这部电影的情感态度，为电影的传播和推广提供有力支持。
本文将以《我和我的祖国》为例探讨基于文本挖掘的影评数据情感分析方法及其在电影评论中的应用。
2. 目的和意义：通过对《我和我的祖国》的文本数据进行情感分析，探讨电影的情感表达方式以及观众对电影的情感反应随着互联网的普及和社交媒体的发展，大量的文本数据被产生和传播。
这些文本数据中蕴含着丰富的信息，如情感、观点、态度等。
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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（/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（/people/pabo/movie-review-data/）以及Theresa Wilson等建立的MPQA（/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/无监督学习和基于监督学习的情感分析相比，基于规则和无监督学习方面的研究不是很多。
除了（Turney,2002）之外，（朱嫣岚 et al.,2002）利用HowNet对中文词语语义的进行了情感倾向计算。
（娄德成 et al.,2006）利用句法结构和依存关系对中文句子语义进行了情感分析，（Hiroshi et al.,2004）通过改造一个基于规则的机器翻译器实现日文短语级情感分析，（Zagibalov et al.,2008）在（Turney,2002）的SO-PMI算法的基础上通过对于中文文本特征的深入分析以及引入迭代机制从而在很大程度上提高了无监督学习情感分析的准确率。
跨领域情感分析跨领域情感分析在情感分析中是一个新兴的领域，目前在这方面的研究不是很多，主要原因是目前的研究还没有很好的解决如何寻找两个领域之间的一种映射关系，或者说如何寻找两个领域之间特征权值之间的平衡关系。
对于跨领域情感分析的研究开始于（Blitzer et al.,2007）将结构对应学习（Structural Correspondence Learning，SCL）引入跨领域情感分析，SCL是一种应用范围很广的跨领域文本分析算法，SCL的目的是将训练集上的特征尽量对应到测试集中。
（Tan et al.,2009）将SCL引入了中文跨领域情感分析中。
（Tan et al.,2009）提出将朴素贝叶斯和EM算法的一种半监督学习方法应用到了跨领域的情感分析中。
（Wu et al.,2009）将基于EM的思想将图排序（Graph Ranking）算法应用到跨领域的情感分析中，图排序算法可以认为是一种迭代的k-NN算法。
从目前的研究可以看出，跨领域的情感分析主要问题在于寻找两个领域之间的一种映射关系，但是这样的映射关系或者很难寻找，或者需要相当强的数学证明。
所以很多研究借用半监督学习的方法，通过逐次迭代逐渐减少训练集和测试集之间的差异。
参考文献：[1]Xiaojun ing Bilingual Knowledge and Ensemble Techniques for Unsupervised Chinese Sentiment Analysis.Proceedings of EMNLP-08,553-561[2]Xiaoun Wan.Co-Training for Cross-Lingual Sentiment Classification.Proceedings of ACL-09,234-243[3]Theresa Wilson,Janyce Wiebe,Paul Hoffmann. Recognizing Contextual Polarity: An Exploration of Features for Phrase-Level. Computer Linguistics,25(3),399-433[4]Ahmed Abbasi,Hsinchun Chen,Arab,Salem.Sentiment Analysis in Multiple Languages:Feature Selection for Opinion Classification in Web Forums.ACM Transaction on Information Systems,26(3),12:1-12:34[5]Prem Melville,Wojciech Gryc,Richard rence.Sentiment Analysis Of Blogs by Combining Lexical Knowledge with Text Classification.Proceedings of KDD-09,1275-1283[6]KANAYAMA Hiroshi,NASUKAWA Tetsuya,WATANBE Hideo.Deep Sentiment Analysis Using Machine Translation Technology.Proceedings of Coling -04[7]Maite Taboada,Julian Brooke,Manfred Stede.Genre-Based Paragraph Classification for Sentiment Analysis.Proceedings of SIGDIAL-09,62-70[9]Taras Zagibalov,John Carroll.Automatic Seed Word Selection for Unsupervised Sentiment Classification of Chinese Text.Proceedings of Coling-08,1073-1080[10]Bo Pang,Lillian Lee.A Sentimental Education:Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts.Proceedings of ACL-04[11]Bo Pang,Lillian Lee,Shivakumar Vaithyanathan.Thumbs up?Sentiment Classification using Machine Learning Techniques.Proceedings of EMNLP-02,79-86[12]Peter D. Turney.Thumbs Up or Thumbs Down?Senmantic Orientition Applied to Unsupervised Classification of Reviews.Proceedings of ACL-02,417-424[13]Kimitaka Tsutsumi, Kazutaka Shimada,Tsutomu Endo. Movie Review Classification Based on a Multiple Classifier. Proceedings of the 21st Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC21), 481-488[14]John Blitzer,Mark Dredze, Fernando Pereira. Biographies, Bollywood, Boom-boxes and Blenders:Domain Adaptation for Sentiment Classification. Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, 440–447[15]Songbo Tan,Xueqi Cheng. Improving SCL Model for Sentiment-Transfer Learning. Proceedings of NAACL HLT 2009: Short Papers, 181–184[16]Songbo Tan, Xueqi Cheng, Yuefen Wang, Hongbo Xu. Adapting Naive Bayes to Domain Adaptation for Sentiment Analysis. ECIR 2009,337–349[17]Qiong Wu,Songbo Tan,Xueqi Cheng. Graph Ranking for Sentiment Transfer. Proceedings of the ACL-IJCNLP 2009 Conference Short Papers, 317–320[18]Tao Li Ti Zhang,Vikas Sindhwani.A Non-negative Matrix Tri-factorization Approach to Sentiment Classification with Lexical Prior Knowledge.Proceeding of ACL-09,244-252[19]娄德成,姚天妨.汉语与子语义极性分析和观点抽取方法的研究.计算机应用,2006,26(11),2622-2625[20]朱嫣岚,闵锦,周雅倩,黄萱菁,吴立德. 基于HowNet的词汇语义倾向计算. 中文信息学报,2006,20(1),14-20。