文本情感分析
如何进行文本分析和情感识别
如何进行文本分析和情感识别在当今的信息时代，每天我们都会接收到大量的文本信息，而如何对这些海量的信息进行分析和情感识别成为了一个亟待解决的问题。
在这篇文章中，我们将着重讨论如何进行文本分析和情感识别，为读者提供实用的建议和思路。
一、文本分析的概念所谓文本分析，就是指对一段或多段文本进行分析、分类、关系网络建立等操作。
文本分析是一种信息挖掘技术，可以用来抽取文本信息中有用的信息，帮助我们更好地理解和处理文本信息。
文本分析的主要功能包括：1. 文本分类：将文本按照一定的分类标准进行分类。
2. 关键词抽取：从文本中抽取关键词，方便我们更好地了解文本的主题。
3. 实体抽取：从文本中抽取实体信息，如人名、地名等。
4. 主题分析：针对一段文本或多个文本进行主题识别和分析。
5. 情感识别：对一段文本进行情感分析和识别。
二、情感分析的概念情感分析，也叫情感识别，是指对文本进行分析，判断文本的情感极性，如正面、负面、中性。
情感分析是一种NLP技术，通常包括两个步骤，情感极性识别和情感强度分析。
情感分析的主要应用场景包括：1. 社交媒体舆情分析：对社交媒体上的评论、帖子进行情感分析，从而了解用户对某个产品或事件的态度和情感倾向。
2. 营销分析：对用户的评价和反馈进行情感分析，帮助企业了解产品在市场的表现和消费者对产品的态度。
3. 舆情监测：通过对新闻、博客、社交媒体等文本进行情感分析，帮助政府、企业等了解公众对某个事件的情感倾向。
三、文本分析和情感分析的关系文本分析与情感分析密切相关，这是因为情感分析通常需要先进行文本分析以获取文本信息，再对文本的情感极性进行分析。
在开始情感分析之前，我们需要先对文本进行清洗和预处理，包括去除停用词、标点符号等无用信息，将文本切分成一个一个的分词，然后再对分词进行词频统计和词向量计算等操作。
这些操作的目的是将文本转化为计算机可以处理的数字形式，方便我们进行后续的分析。
在完成文本分析之后，我们可以使用机器学习或深度学习模型对文本的情感极性进行分析和预测。
面向文本的情感分析研究
面向文本的情感分析研究一、引言随着社交媒体、新闻网站等文本源不断涌现，如何从众多的文本数据中获取有用的情感信息成为了重要的课题之一。
面向文本的情感分析通过计算机技术的手段对文本的情感进行分析，为企业、政府等提供可靠的决策参考。
本文将从文本情感分析的定义、研究现状以及未来发展等方面进行阐述。
二、文本情感分析的定义文本情感分析（Text Emotion Analysis，TEA）指对文本中表达出来的情感进行自动化的检测、抽取和分析的技术。
TEA的主要任务是为文本打上与情感相关的标签或者分类，并根据标签或分类结果，进一步抽取文本情感的相关特征，从而实现对文本情感的精细化分析。
三、文本情感分析的研究现状1. 情感分类情感分类是文本情感分析的核心任务之一，该任务旨在将文本分为不同的情感类别。
情感分类的方法主要分为传统机器学习方法和深度学习方法两种。
传统机器学习方法采用特征工程对文本进行处理，再使用SVM、NB等算法进行分类。
深度学习方法则采用神经网络进行情感分类，该方法不需要进行特征工程，可以自动学习文本中的特征，因此该方法在文本情感分析领域取得了很大的成功。
2. 情感词典情感词典是一种基于词典的情感分类方法，它对情感词和文本情感进行匹配，从而实现情感分类。
情感词典的优点是不依赖于训练样本，可以快速实现情感分析。
目前常用的情感词典有SentiWordNet、AFINN等。
3. 情感预测情感预测是文本情感分析的另一项任务，旨在在新闻资讯、社交媒体等文本源中预测特定事件或话题的情感倾向。
情感预测的主要方法有监督学习和半监督学习等。
四、文本情感分析的应用1. 品牌形象管理文本情感分析可以用于对企业品牌形象进行管理，根据消费者在社交媒体上对品牌的评价进行情感分析，及时发现消费者对品牌的不满意之处，并做出相应的调整，提高品牌的信誉度。
2. 舆情监测文本情感分析可以用于对热点话题、事件等的舆情监测，对社交媒体上的事件进行情感分析，快速了解公众对事件的态度，从而为政府、媒体等机构提供情感倾向分析。
文本情感分析综述
文本情感分析综述文本情感分析是指对文本内容进行分析，以确定其中所包含情感的方法。
情感分析在自然语言处理领域具有广泛的应用，包括社交媒体监测、品牌管理、市场调研等。
本文将综述目前文本情感分析的技术和方法，并探讨其应用领域和存在的挑战。
一、情感分析技术和方法：1. 基于词典的方法：该方法使用预定义的情感词典，对文本中的词进行情感打分，然后通过加权求和或者分类算法来确定整个文本的情感极性。
常用的词典有SentiWordNet、AFINN等。
2.机器学习方法：该方法通过训练一个分类器，将文本分为积极、消极或中性，常用的算法有朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。
3.深度学习方法：近年来，深度学习方法在情感分析中取得了显著的进展。
深度学习模型如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）能够对文本进行端到端的建模，包括长期依赖和局部特征提取。
二、情感分析的应用领域：1.社交媒体监测：情感分析可用于监测社交媒体上用户对特定事件、产品或品牌的态度和情感倾向，帮助公司及时了解用户的反馈和需求。
2.市场调研：情感分析可以帮助企业了解产品的市场反应和用户的需求，进而优化产品设计和营销策略。
3.品牌管理：情感分析可以帮助企业评估品牌形象和声誉，并及时发现并解决潜在的危机和问题。
4.情感分析还可应用于舆情监测、情感化以及个性化推荐等领域。
三、情感分析的挑战：1.多样性和主观性：情感分析受到文本多样性和主观性的影响，不同文化和背景下，不同人对同一词汇或句子的情感倾向可能会有差异。
2.语义理解：情感分析需要深入理解文本的上下文和语义，包括语言的隐喻、讽刺等。
这对于机器来说是一大挑战。
3.数据标注：情感分析的训练需要大量标注好情感的数据，然而标注数据是一项复杂且耗时的任务，为情感分析提供高质量的训练数据仍然是一个问题。
综上所述，文本情感分析是一项具有挑战性但应用广泛的任务。
随着技术的不断发展，我们可以期待情感分析在各个领域的更深入应用，并希望能够解决当前面临的挑战，提升情感分析的准确性和效果。
文本情感分析课程设计
文本情感分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解并掌握文本情感分析的基本概念，如情感极性、情感强度和情感类别。
2. 学生能够掌握运用词汇分析、句法分析和语义分析等手段进行文本情感识别的方法。
3. 学生能够了解文本情感分析在实际生活中的应用，例如评论分析、情感计算等。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识，对给定文本进行情感分析，并准确判断其情感倾向。
2. 学生能够使用相关工具和软件进行文本情感分析，如Python情感分析库等。
3. 学生能够通过小组合作，共同探讨并解决文本情感分析中的实际问题。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到文本情感分析在沟通交流中的重要性，增强对网络言论的敏感性和责任感。
2. 学生能够培养对情感分析的兴趣，激发对自然语言处理领域的探索热情。
3. 学生能够在课程学习过程中，学会尊重他人观点，形成积极向上、合作共赢的团队精神。
本课程针对高年级学生设计，结合学科性质，注重理论知识与实践操作的结合。
在教学过程中，充分考虑学生的认知特点，以实际案例为引导，激发学生学习兴趣。
通过分解课程目标为具体的学习成果，使学生在掌握知识的同时，提高分析问题和解决问题的能力。
同时，课程强调情感态度价值观的培养，引导学生正确看待网络言论，形成积极健康的心态。
二、教学内容1. 文本情感分析基本概念：情感极性、情感强度、情感类别。
教材章节：第3章 情感分析概述2. 文本情感分析方法：a. 词汇分析法：情感词典、情感词汇权重b. 句法分析法：依存句法、成分句法c. 语义分析法：词向量、语义相似度教材章节：第4章 情感分析方法3. 文本情感分析应用实例：a. 商品评论分析b. 社交媒体情感监测c. 情感计算与人工智能教材章节：第5章 情感分析应用4. 文本情感分析工具与软件：a. Python情感分析库（如TextBlob、NLTK）b. 情感分析API（如百度AI情感分析API）教材章节：第6章 情感分析工具与软件5. 实践操作与案例分析：a. 使用Python情感分析库进行文本情感分析b. 小组合作，分析社交媒体上的热点话题情感倾向c. 撰写分析报告，分享实践成果教材章节：第7章 实践操作与案例分析教学内容安排和进度：1. 第1周：文本情感分析基本概念2. 第2周：文本情感分析方法3. 第3周：文本情感分析应用实例4. 第4周：文本情感分析工具与软件5. 第5周：实践操作与案例分析教学内容根据课程目标进行科学组织和系统安排，结合教材章节，确保学生能够逐步掌握文本情感分析的理论知识与实践技能。
文本情感分析方法的研究与应用
文本情感分析方法的研究与应用随着互联网与人工智能的快速发展，文本情感分析技术已经成为了一种能够解决文本情绪问题的有效手段。
文本情感分析，是指通过自然语言处理和机器学习技术，对文本中的情感进行识别、分类和分析的过程。
本文将探讨文本情感分析方法的研究与应用，让读者了解文本情感分析的现状和趋势。
一、文本情感分析的分类和基本原理文本情感分析主要分为基于规则的情感分析和基于机器学习的情感分析两种分类。
规则分类是指通过构建一些情感规则来判断文本中的情感值，这种分类适用于一些简单的场景，但是对于复杂情感的判断并不够精确。
而机器学习分类则是指通过对文本中不同特征的学习和分析，建立相应的情感分类模型，从而提高情感分类的准确性和效率。
文本情感分析的基本原理是建立一个情感词典，将各个情感单词以及与情感相关的其他词语进行分类，并统计每个情感单词在文本中出现的频率和情感强度。
通过比较文本中各个情感单词出现的频率和强度，以及与情感相关的情境因素，来判断文本的情感分类。
二、文本情感分析的应用场景文本情感分析技术的应用范围非常广泛，包括舆情监测、情感分析、客户服务、市场调研、产品推广、文本自动摘要、垃圾邮件过滤等。
舆情监测是目前文本情感分析技术的主要应用之一，内部用于企事业单位的品牌监测，外部用于政府和媒体的信息监控，以及各种公共舆论事件的监督。
情感分析则是一种针对文本的情绪判断，适用于产品评价、评论分析、人物情感等方面。
客户服务方面则适用于人工智能机器人等系统，可以快速响应客户反馈的情感诉求。
市场调研中，文本情感分析可以进行竞争情况的分析，文本自动摘要则可以帮助进行大量文本的快速摘要和概括。
垃圾邮件过滤则可以较好地准确识别和过滤掉非法的黑帮邮件，保障用户收发邮件的信息安全。
三、文本情感分析的发展趋势文本情感分析的发展趋势可以总结为两点：一是语音和图像情感分析的技术渐成熟，二是深度学习技术不断向文本情感分析领域渗透。
语音和图像情感分析的技术与文本情感分析十分相似，都是通过学习和评估特定的语音和图像特征来进行情感分类。
自然语言处理中的文本情感分析与情绪识别
自然语言处理中的文本情感分析与情绪识别自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言的方法和技术。
文本情感分析与情绪识别是NLP的研究方向之一，它的目标是通过计算机自动识别和理解文本中的情感和情绪。
文本情感分析主要关注文本中的情感倾向或情感极性，即判断文本是正面（positive）、负面（negative）还是中性（neutral）。
情感分析可以应用于用户评论、社交媒体内容、新闻报道等领域。
它对于企业和品牌来说尤为重要，因为它可以帮助他们了解产品或服务在公众中所产生的情感反应。
因此，文本情感分析可以作为决策制定、用户满意度调查等方面的重要工具。
情绪识别的目标是识别文本中隐含的情绪状态，例如愤怒、喜悦、悲伤、惊讶等。
相比于情感分析，情绪识别更加细致和具体，它可以更好地帮助我们理解文本背后的情感动机和情感表达。
情绪识别在社交媒体情感分析、市场调研、舆情分析等方面具有重要的应用价值。
文本情感分析和情绪识别的方法多种多样，常见的方法包括机器学习、深度学习和规则-based 方法。
对于机器学习方法，可以使用情感词典、分类算法或者是生成模型。
情感词典是一种包含不同情感极性词汇的资源，根据文本中词汇在情感词典中的情感极性进行累加或加权，可以得到文本的情感倾向。
分类算法则通过将文本映射到预定义的情感类别中，使用训练好的模型进行分类。
生成模型是指通过训练一个文本生成模型，根据生成的文本的情感属性来判断原始文本的情感倾向。
深度学习方法近年来在文本情感分析和情绪识别中取得了重要的突破。
特别是利用神经网络模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以更好地捕捉文本特征，并对情感进行分类和识别。
通过将词嵌入（word embedding）和注意力机制（attention mechanism）引入深度学习模型，可以进一步提高模型的性能。
基于深度学习的文本情感分析与情绪识别技术研究
基于深度学习的文本情感分析与情绪识别技术研究一、引言在如今信息爆炸的时代，人们每天处理着大量的文本数据，这些文本数据中蕴含着丰富的情感和情绪信息。
因此，利用计算机技术对文本进行情感分析和情绪识别具有重要意义。
本文将探讨基于深度学习的方法在文本情感分析和情绪识别方面的技术研究。
二、文本情感分析技术研究1. 情感分析概述情感分析是指对文本中的情感进行自动分析和识别的过程。
它通常分为两类：情感极性分析和情感目标分类。
情感极性分析是用来判断文本的情感态度是积极的、消极的还是中性的；情感目标分类则是将文本中表达的情感与特定的情感目标联系起来。
2. 传统的情感分析方法传统的情感分析方法主要依赖于人工构建的特征以及机器学习算法。
人工构建的特征包括词袋模型、n-gram模型和情感词典等，而机器学习算法主要包括支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）等经典算法。
3. 基于深度学习的情感分析方法近年来，深度学习技术的快速发展为文本情感分析带来了新的突破。
深度学习模型可以自动从原始文本中学习有用的特征表示，无需依赖于人工构建的特征。
常见的基于深度学习的情感分析模型包括卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
三、文本情绪识别技术研究1. 情绪识别概述情绪识别是指通过分析文本中的语义和语境信息，识别出文本所表达的情绪类别。
情绪类别通常包括愉快、悲伤、愤怒、惊讶等。
2. 传统的情绪识别方法传统的情绪识别方法主要依赖于人工定义的规则和特征。
例如，通过构建情感词典，并利用词频统计等方法进行情绪识别。
然而，传统方法的效果受限于人工定义的规则和特征的质量。
3. 基于深度学习的情绪识别方法基于深度学习的情绪识别方法可以从文本中学习到更丰富、更有表达力的语义特征表示。
通过使用深层的神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention），情绪识别模型能够更好地捕捉文本中的情感和情绪信息。
自然语言处理中的文本情感分析技术
自然语言处理中的文本情感分析技术引言：随着互联网的不断发展，人们在社交媒体、评论区等各种平台上产生了大量的文本数据。
分析这些文本数据的情感变化成为了极具挑战性的任务。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）中的文本情感分析技术应运而生。
本文将介绍文本情感分析技术的基本概念、方法和应用，以及当前的研究现状和未来发展趋势。
一、文本情感分析的基本概念文本情感分析是指通过计算机技术对文本进行情感分类和情感强度分析的过程。
情感可以分为积极的、消极的和中性的，并且可以细分为多个情感类别，如喜悦、愤怒、悲伤等。
情感分析的目标是通过计算机对文本的理解，从而确定文本中蕴含的情感信息。
二、文本情感分析的方法1. 传统方法传统的文本情感分析方法主要依靠特征工程和机器学习算法。
首先，通过使用词袋模型（Bag of Words）或者词嵌入模型（Word Embedding）将文本转换为向量表示。
然后，使用特征选择和降维技术，提取文本的情感特征。
最后，使用机器学习算法，如支持向量机（Support Vector Machine），决策树（Decision Tree）等，对文本进行分类。
传统方法的缺点是需要手动选择和设计特征，并且在处理复杂的文本情感分析任务时效果有限。
2. 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在文本情感分析中取得了巨大的成功。
深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），可以自动从原始的文本数据中学习情感特征。
这些模型具有更好的泛化能力，在大规模数据集上训练后可以有效地处理各种情感分析任务。
此外，还有一些基于注意力机制（Attention Mechanism）的模型，可以更好地理解和解释文本中的情感信息。
三、文本情感分析的应用文本情感分析技术在许多领域都有广泛的应用。
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正向情感（如果正向情感词数 + 正向表情符号数 > 负向情感词数 + 负向表情符号数） 情感极性 = 负向情感（如果正向情感词数 + 正向表情符号数 < 负向情感词数 + 负向表情符号数） 中性情感（如果正向情感词数 + 正向表情符号数 = 负向情感词数 + 负向表情符号数）
基于情感词词典和表情符号的微博倾向性识别算法如下： 输入：微博集合T = {t 1 ,t 2 ,t 3 ,……,t n },情感词词典Dict,表情符号集Emotions； 1） 对于每条微博t i 按公式Score(t i )打分
微博情感倾向性分析
娄鑫坡，柴玉梅，昝红英，韩英杰
（郑州大学信息工程学院，郑州 450001） 摘要：本文主要介绍郑州大学自然语言处理实验室（ZZUNLP） 在参加 NLP&CC2012 中文 微博情感分析评测中完成的系统。其中评测共分 3 个任务，包括观点句识别、情感倾向性分 析和情感要素抽取。 对于三个任务， 其中观点句识别和情感倾向性分析采用了基于表情符号 的规则方法和基于情感词典的规则方法， 情感要素抽取采用了基于依存句法分析的评价对象 抽取方法。 关键词：情感分析；情感词；句法分析；微博
图1 首先通过情感词 “渣” 找情面的 SBV 结构， “[2]是_[1]配置(SBV)” 构成 SBV 依存关系， 而依存关系中的主语为配置，而配置前面有修饰词“神马” ，与配置构成依存关系，其依存
关系为“[2]配置_[1]神马（ATT） ” ，则抽取“神马配置”作为该条微博的情感对象。 情感要素抽取过程如下： Step1：对每条微博用哈尔滨工业大学的句法分析处理。 Step2：对于句子中每个词对应情感词词典 Dict 判断是否为情感词。如果是情感词转（3） ， 否则继续查找，如果到句子末尾转（6） Step3：如果该词为情感词，则查找该情感词前面是否含有 SBV 依存关系，是则判断该依存 关系中主语是否为第一人称，如果主语不是第一人称则转（4） ，否则一直往前查找 SBV 结构，如果到句首依然没有没则转（5） 。 Step4：抽取该主语并且查找主语前是否有词与该主语形成 ATT 依存关系，有则一块抽取并 一直往前找，直到没有存在 ATT 依存关系为止。 Step5：抽取主题作为情感对象。转（2） Step6：转一下条微博处理。 4 实验及分析 NLP&CC2012 的评测语料包含大约 30，000 篇微博，给定了 20 个主题，其中包括产品 名，事件名等。情感词词典是通过人工浏览大量的微博语料抽取的，其中褒义词 577 个，贬 义词 3548 个。 4.1 任务 1 任务描述：针对每条微博的中各个句子，本任务要求判断该句是观点句还是非观点句。 观点句的定义不包括表达自我情感、 意愿或心情的句子， 只限定于对特定事物或对象的评价， 不包括内心自我情感、意愿或心情。 表一 评测结果 正确率 ZZU_opinion 平均结果 最佳结果 4.2 任务 2 任务描述： 本任务要求判断微博中每天观点句的情感倾向。 评测数据集包括每条微博中 的各个句子， 需要在任务 1 观点句识别的基础上再进行观点句的倾向性分许。 观点句的情感 倾向性可以分为正面（POS） ，负面（NEG）和其他（OTHER） 。 0.765 0.727 0.671 微平均 召回率 0.647 0.615 0.944 F值 0.701 0.647 0.784 正确率 0.760 0.727 0.674 任务 1 的评测结果 宏平均 召回率 0.640 0.607 0.942 F值 0.680 0.634 0.783
δ (e, Emotions) =
1 e在表情符号集中为正向 - 1 e在表情符号集中为负向
2) 如果这条微博的打分大于 0，那么这条微博的情感倾向性为正向，如果这条微博的打 分等于 0，那么这条微博的情感倾向性为负向，若小于 0，则为贬义。
2.3 情感要素抽取 本任务要求找出微博中每条观点句中作者的评价对象， 即情感对象。 同时判断针对情感 对象的观点极性。针对任务，我们采用了基于句法分析的情感对象抽取。利用 2.1 所描述的 微博文本主观性特征进行分类后， 我们对句子进行句法分析及其利用依存关系抽取其中的情 感对象。本文利用哈尔滨工业大学信息检索和社会计算实验室[5]开发的汉语句法分析器对 句子进行句法分析， 该分析器采用的句法分析形式为依存关系形式， 对输入的句子进行处理。 在本系统中主要是查找情感词， 根据情感词往前找情感对象， 一般情感词都出现在情感对象 的后面。 句法分析首先会对句子进行分词和词性标注， 并在句子的每个词及词性前面加上序 号。 然后输出句子中所有词与词之间的依存关系， 依存关系中， 每个关系以一个依存对表示， 依存对中第一个词是核心词，支配第二个词，如“Ipad3 就要上市了哦”的依存关系对“[2] 上市_[1]ipad3(SBV)”这个依存对表示“ipad3”和“上市”存在依存关系 SBV（主谓关系） 。 我们抽取 SBV 结构中的主语作为情感要素，然后判断主语前面是否有修饰词，即与主语构 成 ATT(定中关系)关系的词，如果有则一块抽取。如图 1
器学习的分类方法进行情感倾向性分析， 常用的分类器包括朴素贝叶斯 （Naïve Bayes） [1,2]、 支持向量机（support vector machine）[2,3]、最大熵（Maximum Entropy）[4]等分类器来进 行情感分类。 在本次评测任务的描述中，观点句的定义不包括表达自我情感、意愿或心情的句子，只 限定于对特定事物或对象的评价（例如“我真心喜欢 iphone 的屏幕效果。 ” ） ，不包括内心自 我情感、意愿或心情。根据评测任务定义，本文使用人工创建的情感词典和抽取的一些规则 实现观点句识别和情感倾向性分析， 利用哈尔滨工业大学信息检索和社会计算实验室的句法 分析[5]对观点句进行句法分析，根据句法分析结果和褒贬词位置自动的识别出评价对象。 本文主要介绍了我们实验室参加评测的系统所使用的方法，并对实验过程以详细的介绍。 2 微薄情感分析模型 2.1 观点句识别 针对于任务1，在没有带标注训练语料的前提下，比较可行的方法是考虑使用情感词典 来判断一个句子是否为观点句， 本文实验使用的情感词典是人工通过浏览大量微博语料抽取 的。情感词是情感极性分析中重要的依据，在传统的情感分析中，把情感词分为正、负情感 词，并构建正、负情感词词典。例如， “善良”是带有褒义色彩的词语，而“丑陋”是带有 贬义色彩的词语等。 在新浪微博上， 微博平台提供了一些默认的表情符号， 表情符号在抓下来的文本中的表 现形式为“/”加文本，如“/哈哈” 。一条信息中可以包含多个文本符号，本文针对微博平 台的表情符号进行正、 负向表情符号的分类。 我们认为只有含有情感词或含有带有情感的表 情符号的句子才是表达情感明显的句子， 所以含有情感词或者带有情感的表情符号句子为主 观句。 2.2 观点倾向性识别 对于微博的情感倾向性的判断具体是正面、反面或者其他，通常都是看修饰的情感词 的极性。如果微博中只有一个情感词，那么这条微博的倾向性由这个情感词决定；如果这条 微博中含有多个存在的极性冲突的情感词， 本系统所使用的方法是分别计算褒贬情感词的个 数，考虑两者的总和，然后确定这条微博的极性。 否定副词往往会是情感片段极性逆转，所以在本系统中构建了含有 64 个否定词的否定 因子表，处理否定词带来的句子极性逆转的问题。其中对于两个棘手问题的处理： 1） 双重否定问题：本系统考虑只有在同一个句子片段（以符号标点为界）中出现两个 否定词，并且两个否定词之间没有情感词，才能构成双重否定。 2） 否定词的位置问题： 在本系统中， 情感词的位置在否定因子表中已经指定， 例如 “不 必 /d An/n ” 其 中 An 代 表 情 感 词 的 位 置 ， 这 里 是 把 情 感 词 放 在 否 定 词 的 后 面 。
表二 评测结果 正确率 ZZU_polarity 平均结果 最佳结果 4.3 任务 3 0.902 0.745 0.853 微平均 召回率 0.584 0.455 0.743
Score(t i ) =
wij ∈ti
∑ f (w
ij
, Dict ) +
ei j ∈ti
∑ δ (ei 中的词,e ij 是微博t i 中的表情符号；
1 w在Dict词典中的极性为褒义 f ( w, Dict ) = - 1 w在Dict词典中的极性为贬义
Micro-blog sentiment analysis
Abstract: This paper mainly introduces a system, which we completed when we take part in the evaluation of the NLP&CC 2012 Chinese microblog sentiment analysis. Evaluation is contains three tasks, perspectives sentence recognition、 sentiment orientation analysis and sentiment factors of extraction. For three tasks, perspectives sentence recognition and sentiment orientation analysis were performed using a method based on the sentiment rules and sentiment dictionary based rules, emotional factors of extraction based Dependency Parser evaluation object extraction method. Key Words: Sentiment Analysis; Polar Word; Parsing; MicroBlog 1 简介 微博，即微博客（MicroBlog）的简称，是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获 取平台，用户可以通过WEB、WAP以及各种客户端组建个人社区，以140字左右的文字更新 信息，并实现即时分享。微博自问世以来，迅速吸引了大众的眼光，蓬勃发展。国内 以新浪微博为例 [1] ，截至 2012 年 6 月 30 日，注册用户达到 3.68 亿，平均每日活跃用户 达到 3650 万，每天需要发送近 5000 万条微博内容，其中也吸引了大量的名人和政客。 规模庞大的微博文本也给自然语言处理带来了新的机遇和挑战。在这海量的文本信息 中，有很大一部分是带有情感的文本信息。这些文本信息是非常宝贵的意见资源。针 对产品的评论，不管是对商家还是对买家都是非常有价值的；对于热点事件的评论， 对于政府了解网民对待特定事件的观点也是十分重要的。 微博作为近几年发展起来的一种应用，由于微博信息数量大，更新快，吸引了一大批学 者对其进行研究。 针对微博的自然语言处理也成为了当前的一个研究热点和前沿课题， 情感 分析又是当前自然语言研究的热点。情感分析又称意见挖掘（opinion mining） ，它的目的是 通过分析带有主观情感或者褒贬倾向的主观性文本， 挖掘其中的观点或评价信息， 以其更加 直观的方式或者形式呈现给大家。目前已经有了很多针对英文的微博情感分析系统，例如 TweetFeel, Twendz,和 Tweeter Sentiment。在这些系统中，只要用户给予一个查询，系统就会 自动的给出查询的内容是正向情感、负向情感或中性情感。在情感分析方面，主要是采用了 两中技术，一种是采用情感词典和规则相结合的方法。另一种是采用基于机器学习的方法， 这种方法主要是使用情感词、主题相关特征等作为分类特征，标注训练集和测试集，使用机