024047中文文本情感倾向性分析
基于自然语言处理算法的中文文本情感分析
基于自然语言处理算法的中文文本情感分析自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要分支之一，致力于让计算机能够理解和处理人类语言。
中文文本情感分析是NLP的一个具体任务，旨在通过分析和判断文本中的情感倾向，了解人们对某一事物的情感态度。
本文将介绍基于自然语言处理算法的中文文本情感分析。
中文文本情感分析是通过计算机对中文文本进行深入分析，判断其中的情感倾向，并将其分类为正向情感、负向情感或中性情感。
该任务涉及到词汇的情感倾向，句法的情感表示，以及文本的整体情感判断。
以下将从这几个方面介绍基于自然语言处理算法的中文文本情感分析的方法和应用。
首先，词汇的情感倾向是中文文本情感分析的重要基础。
传统的方法主要依赖于构建情感词典，将每个词汇根据情感倾向进行标记，然后通过计数或权重统计的方式得到文本的整体情感倾向。
然而，这种方法受情感词典的质量和覆盖范围的限制，导致分析结果不准确。
为了解决这个问题，近年来，研究者们开始采用基于深度学习的方法，通过训练神经网络模型来自动学习词汇的情感表示。
这种方法能够克服情感词典的限制，提高情感词的准确性和泛化能力，从而提高中文文本情感分析的效果。
其次，句法的情感表示是中文文本情感分析的另一个重要方面。
由于中文的语序灵活多变，同一个词汇在不同句法结构中可能具有不同的情感倾向。
因此，准确地表示句子语法结构对于情感分析至关重要。
传统的方法使用词性标注和依存句法分析等技术来获取句子的句法信息，然后将情感词与其他词汇之间的关系纳入考虑。
然而，这种方法在处理长文本时效果不佳，且受到句法分析器的限制。
为了解决这个问题，研究者们开始探索基于注意力机制的方法，通过学习句子中词汇之间的重要性来进行情感分析。
这种方法能够更准确地捕捉句子中情感相关的信息，提高情感分析的精度。
最后，文本的整体情感判断是中文文本情感分析的目标之一。
在传统的方法中，通常通过简单的规则或加权求和的方式得到文本的整体情感倾向。
中文短文本的情感分析.docx
中文短文本的情感分析一、内容概括随着互联网的普及和社交媒体的发展，中文短文本在人们的H常生活中扮演着越来越重要的角色。
这些短文本包含了丰富的信息，如新闻报道、评论、博客文章等。
通过对这些短文本进行情感分析，可以帮助我们更好地理解用户的需求和态度，为企业提供有针对性的市场策略建议，为个人提供更好的人际交往方式。
本文将介绍中文短文本情感分析的基本方法和应用场景，以及如何利用现有的中文情感分析工具和技术来实现这一目标。
二、短文本情感分析的基本概念和技术情感词典走一•种包含一定数量词汇及其对应情感极性的数据库，用于表示文本中每个词汇的情感倾向。
情感词典可以是人工构建的，也可以是基于机器学习的方法自动生成的。
在情感分析任务中，首先将文本中的每个词汇与情感词典中的词汇进行匹配，得到一个情感向量，该向量表示了文本的整体情感倾向。
语言模型是用来衡量文本的连贯性和完整性的一种方法，常用的语言模型有N元语法模型(ngrammode1.)、隐马尔可夫模型(HMM)等。
在短文本情感分析中，语言模型主要用于去除文本中的噪声，提高情感向量的准确性。
机器学习算法是短文本情感分析的核心技术之一，常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NaiVeBayes)、决策树(DecisionTree)›随机森林(RandomForeSt)等。
这些算法可以根据训练数据学习到文本的情感分布规律，从而对新的短文本进行情感分析。
近年来深度学习方法在短文本情感分析领域取得了显著的成果。
主要的深度学习方法包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(1.STM)等。
这些方法可以捕捉文本中的长距离依赖关系，提高情感分析的准确性。
为了提高短文本情感分析的性能，研究者们还提出了集成学习方法。
集成学习是指通过组合多个分类器来提高分类性能的方法，常见的集成学习方法有Bagging、Boosting,StaCking等。
在短文本情感分析中，集成学习方法可以有效提高模型的泛化能力，降低过拟合的风险。
面向中文短文本的情感倾向性分析
面向中文短文本的情感倾向性分析随着互联网技术的快速发展与普及,用户对互联网发展的参与程度大大提高,各种各样的互联网社交应用,如微博、微信、QQ等,每天产生的交流数据量呈爆炸式增长。
这些文本信息通常内容相对较短,表达方式简洁,称之为短文本。
在海量的短文本中,尤其是用户对互联网上诸如产品、新闻、人物等的评价文本中,蕴含了丰富的个人情感倾向信息。
这些信息具有非常广泛的应用领域,如网络舆情监控、个人情绪管理、商品推荐等。
因此,针对互联网上大量中文短文本信息进行情感倾向性研究,已经成为了当前自然语言处理研究的新热点。
中文短文本具有内容相对较少、数据特征稀疏和表达方式多种多样等特点,对于传统的短文本处理是在bag-of-words范式的基础上进行分类。
其分类效果相对较差,准确率较低,且依赖性较强。
针对上述问题,本文从短文本的评论转发等相关信息中挖掘具有语义相关联的语料对原文本进行扩展。
在特征扩展方面,为了解决扩展信息有歧义和信息稀疏的问题,本文首先使用关键词提取算法获取短文本中的关键词生成集合,然后过滤检索得到的互联网信息,并将扩展信息与原语料进行融合。
通过特征融合,既保证了原文本所要表达的信息,又解决了特征稀疏的问题。
接着,本文利用权重投票组合分类器和基于AdaBoost集成学习方法对单一分类器进行了改进,并构建了Vote-AdaBoost组合分类方法。
实验结果表明Vote-AdaBoost组合分类方法与传统方法相比,准确率、召回率及F值获得了 7%左右的提高。
最后,本文在特征扩展和组合分类方法的基础上,根据文本分类系统的功能需求和工作流程,设计并实现了一个简单易用的原型系统。
同时,详细阐述了原型系统的核心模块,并完成了原型系统的功能测试。
面向社交网络的中文文本情感分析及其应用
面向社交网络的中文文本情感分析及其应用社交网络，是最近几年来人们最为热衷的网络应用之一，它让我们能够在不同的时空维度之间进行信息的交流与分享。
同时，各类社交软件也为人们带来了近乎无限的沟通渠道，然而网络上传播的信息也是具有情感色彩的，机器能否理解我们所表达的情感内容，这是一个极具挑战性的问题。
因此面向社交网络的中文文本情感分析技术的研究，是一项极具现实意义的任务。
一、中文文本情感分析的概念解析中文文本情感分析（Chinese text sentiment analysis，又称情感分析、情绪分析）是指通过计算机技术和自然语言处理技术对中文文本的情感色彩进行分析、识别、分类等一系列的操作，以此来确定文本的情感倾向或情感类型等基本特征。
其中，情感分析技术包括两个主要的任务，即情感极性分类和情感倾向分析。
前者是指对某一文本的情感极性进行判定，如判断是否是正面、负面或中性情感；后者则是对文本中所表达的情感信息进行分析，以此来揭示出文本信息中蕴含的情感倾向、情绪等信息。
二、中文文本情感分析的应用中文文本情感分析技术的应用非常广泛，不仅对于各类商业企业的市场调研以及新闻媒体的信息传递有着重要的作用，同时也可以帮助人们更加有效地进行社交网络上的信息沟通与交流，下面针对几个具体的应用场景进行分析。
1、新闻媒体。
中文文本情感分析技术可以帮助新闻媒体进行快速、准确的舆情监测，从而及时了解公众对某一事件的情感倾向和态度等信息。
比如，根据社交网络上用户对某一新闻的评价、转发和评论等数据，可以进行新闻及时性的评估，并帮助新闻媒体进行相应的调整和优化。
2、市场调研。
中文文本情感分析技术可以帮助商业企业及时了解消费者对其品牌、产品、服务等方面的情感倾向和态度，从而为企业做出更为准确、有针对性的市场预测和调研，以实现更加优化的市场营销策略。
3、社交网络。
在社交网络中，中文文本情感分析技术可以帮助人们更好地进行信息的表达和沟通。
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。
中文评论文本情感分析研究的开题报告
中文评论文本情感分析研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网的迅猛发展，社交网络、电子商务、在线媒体等平台所产生的评论文本数量剧增，成为人们获取信息、交流思想的重要渠道。
而评论文本情感分析是利用自然语言处理技术，通过对评论文本中的情感倾向进行判断，对该评论文本的意义及影响力进行评估和分析的一种研究方法。
其可以应用于各行业，如电商、旅游、医疗等，并可以帮助企业提高其产品和服务的质量，提高企业的竞争力。
二、研究目的
本研究旨在探究中文评论文本情感分析的相关理论和方法，并通过实证研究，搭建中文评论文本情感分析模型，为企业提供改进产品服务决策和提高消费者满意度的依据。
三、研究内容
1. 中文评论文本情感分析相关理论研究。
2. 中文评论文本情感分析方法探索，包括数据预处理、特征提取、情感分类等。
3. 中文评论文本情感分析模型构建，在传统机器学习、深度学习等技术基础上，构建中文评论文本情感分析模型。
4. 中文评论文本情感分析实证研究，通过语料库的采集和预处理，并使用构建的情感分析模型对实际评论文本进行情感分析，比较不同模型的效果。
四、研究方法
本研究将采用文献综述法、案例研究法和实证研究等方法，对中文评论文本情感分析的相关理论和方法进行梳理和总结，并使用Python等编程语言进行情感分析模型的构建和实证分析。
五、研究意义
本研究对中文评论文本情感分析的研究和应用具有重要的意义。
一方面，本研究可以为企业提供深入理解用户需求、改进产品和服务的依据，提升企业的市场竞争力。
另一方面，本研究的成果还可以为机器学习、自然语言处理等领域的研究提供参考。
情感倾向性分析调研
意见挖掘研究的目的目前,互联网上的信息与日剧增,蕴藏着巨大的信息量。
但是,要想在很短的时间内获得人们对于诸如人物、事件、传媒、产品等有价值的评价信息,往往是十分困难的。
例如,对产品的各种评价出现在各大论坛、电子公告板以及门户网站上,厂商需要了解顾客使用其产品的反馈意见,潜在的购买者也需要作出是否购买某个产品的决定。
如果采用人工方式对这浩如烟海的信息进行查询、统计,显然是低效和不切合实际的。
面对这样的现实问题,意见挖掘技术应运而生。
一方面,它基于数据挖掘(Data Mining) 和文本挖掘( Text Mining) 技术,另一方面,它又具有相当的文本理解( Text U nderstanding) 的能力。
所以,它是比文本挖掘技术更接近人工智能目标的一种新技术。
它与以往的信息抽取( Information Extrac2tion) 、文本分类( Text Classification) 和文本摘要( Text Summarization) 技术不同。
虽然信息抽取和意见挖掘都需要深层的语义理解,但信息抽取主要是获取具体的语言表达结构,如命名实体、命名实体关系、事件等,这些成分一般为显式表达结构;而意见挖掘是挖掘意见的元素和它们之间的关系,即主题、意见持有者、陈述、情感和它们之间的关系,这些成分表达形式多样,而且常常不是显式地、独立地表达。
文本分类是在预定的用户需求下把文本进行分类,并没有涉及到深层次的语义理解。
文本摘要是用简练的语言表达长篇文本的中心思想,但文本中对事物的具体看法和评价则没有被清晰地提取出来。
实际上,意见挖掘技术弥补了上述这些技术的不足,是更具有应用价值的一种新技术。
意见挖掘涉及各个语言分析层面,不但涉及到词汇层(如分词和词性标注) 、句法层(如命名实体识别和语法分析) 和语义层(如语义分析) ,还涉及到篇章层(如跨句的指代消解) 。
意见挖掘与一些语言技术有关,例如,信息检索、文本分类、信息抽取、自动摘要、数据融合、问答系统、自然语言生成、对话系统、机器翻译等。
文本情感分析范文
文本情感分析范文文本情感分析是指对一段文本进行评估和判断，以确定文本所表达的情感情绪是积极的、消极的还是中性的。
在自然语言处理领域，文本情感分析是一项重要的任务，它可以在许多应用中发挥关键作用，例如舆情监测、情感推荐和市场调研等。
情感分类是文本情感分析中的基本任务之一、情感分类的目标是根据文本的内容和上下文分析出文本所表示的情感类别。
常见的情感类别包括积极、消极和中性。
情感分类通常借助于机器学习算法，如支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习模型等。
这些算法需要在训练阶段使用标注好的数据进行模型的训练，然后通过对新的文本进行分类来确定文本的情感类别。
情感分类可以被应用于许多领域，如舆情分析、评论分析和产品评价等。
另一个常见的任务是情感极性判断。
情感极性判断是指在情感分类的基础上，进一步判断出文本所表达情感的正负方向。
情感极性判断通常采用二分类的方法，将情感分为正向和负向两个极性。
情感极性判断可以帮助我们更好地理解文本的情感倾向性和态度。
这在舆情分析和情感推荐等领域中非常有用。
文本情感分析的关键挑战之一是语义的理解和表示。
由于自然语言的多样性和复杂性，对文本情感的准确理解是一项具有挑战性的任务。
为了解决这个问题，研究人员开发了各种各样的方法和技术，例如基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
这些方法充分利用了大规模的训练数据和强大的计算能力，取得了显著的成果。
除了挑战，文本情感分析还面临着一些潜在的问题，例如主观性和目标性的混淆、文本长度的限制以及情感表达的多样性等。
这些问题需要进一步的研究和改进，以提高文本情感分析的性能和效果。
总结起来，文本情感分析是一项重要的任务，它可以用于许多应用中，从舆情分析到情感推荐等。
情感分类和情感极性判断是文本情感分析的两个主要任务。
虽然文本情感分析面临着挑战和问题，但通过不断的研究和改进，我们可以进一步提高其性能和效果，提供更好的情感分析服务。
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中文文本情感倾向性分析1黄萱菁 赵 军复旦大学关键词：情感倾向 语料库引言大约在两年半前，《新华网》、《环球时报》等大众媒体纷纷转载了英国《新科学家》杂志的一则报道，英国Corpora软件公司开发了一套名为“感情色彩（Sentiment）”的软件2，它能判断报纸刊登的文章对一个政党的政策是持肯定态度还是否定态度，或者网上的评论文章是称赞还是贬低一种产品，并以此帮助政府和一些大公司全面了解公众对他们的看法。
这则报道之所以引起了舆论的广泛关注，是因为它介绍了一个非常新颖而又很有价值的研究方向—文本情感倾向性分析。
所谓文本情感倾向性分析，就是对说话人的态度（或称观点、情感）进行分析，即对文本中的主观性信息进行分析。
由于立场、出发点、个人状况和偏好的不同，民众对生活中各种对象和事件所表达出的信念、态度、意见和情绪的倾向性必然存在很大的差异。
在论坛、博客（blog）等反应草根观点的网络媒体上，这种差异表现得尤为明显。
长期以来，要了解关于某个问题的报道是正面的还是反面的，是消极的还是中立的，往往需要求助于调查公司。
这些公司的员工仔细阅读有关某个机构、个人、事件或问题的所1 本项研究受国家自然科学基金课题资助（60673038，60673042）。
2 /products/sentiment.aspx图1 英国Corpora软件公司的“感情色彩（Sentiment）”的软件有文字，然后就这些评论的态度做出反馈。
这不仅耗费了大量人力和财力，而且过程相当缓慢。
由此可见，文本情感倾向性的自动分析具有很好的商业应用前景。
文本情感倾向性分析属于计算语言学的范畴。
以前，在计算语言学以及相关领域，研究人员普遍关注的是客观性信息的分析和提取，对主观性信息分析与提取的研究尚处于起步阶段，其中存在的很多问题都需要进行全面探索。
这项研究涉及到计算语言学、人工智能、机器学习、信息检索和数据挖掘等多方面研究内容，因此文本情感倾向性分析也具有重要的学术研究价值。
总体来看，文本情感倾向性分析的研究大致可以分成词语情感倾向性分析、句子情感倾向性分析、篇章情感倾向性研究以及海量信息的整体倾向性预测等四个研究层次。
接下来将首先介绍在各个层次所取得的研究进展，其次介绍情感倾向性分析标准语料库的建设和系统评测，最后是本文的结论。
词语情感倾向性分析对词语的情感倾向进行研究是文本情感倾向分析的前提。
具有情感倾向的词语以名词、动词、形容词和副词为主，包括人名、机构名、产品名、事件名等命名实体。
其中，除部分词语的褒贬性（或称为极性，通常分为褒义、贬义和中性三种）可以通过查词典3的方式得到之外，其余词语的极性都无法直接获得。
此外，词语的情感倾向还包括倾向性的强烈程度。
例如，“谴责”的强度就远远超过了“批评”和“指责”，而这种强度很难由词典编撰者用人工的方式进行量化。
另外，词语的极性往往取决于特定的上下文环境，例如，“骄傲”在表示“自豪”概念时，是褒义词；而在表示“自满”概念时，则是贬义词。
词语情感倾向分析包括对词语极性、强度和上下文模式的分析。
其分析结果甚至可以写入到语义词典中，如北京大学计算语言学研究所以基于人民日报基本标注语料库的真实文本为实例，进行统计归纳得到词语的情感倾向，而后在现代汉语语法信息词典中实现形式化[1]。
词语情感倾向分析目前主要有以下三种方法：1．由已有的电子词典或词语知识库扩展生成情感倾向词典。
英文词语情感倾向信息的获取主要是在WordNet4和General Inquirer5的基础上进行的文献[3-4] ；而中文词语情感倾向信息的获取依据主要有HowNet[5]。
这种方法的主要思想是，给定一组已知极性的词语集合作为种子，对于一个情感倾向未知的新词，在电子词典中找到与该词语义相近并且在种子集合中出现的若干个词，根据这几个种子词的极性，对未知词的情感倾向进行推断。
这种方法对种子词数量的依赖比较明显。
2．无监督机器学习的方法。
这种方法与第1种方法类似，也是假设已经有一些已知极性的词语作为种子词，对于一个新词，根据它和种子词的紧密程度对其情感倾向性进行推断。
不同的是，第1种方法的词语紧密程度的度量是以词典信息为依据判断，而这种方法是根据词语在语料库中的同现情况判断其联系紧密程度。
根据文献[6-7]的经典方法，假设以“真”、“善”、“美”作为褒义种子词，“假”、“恶”、“丑”作为贬义种子词，则任意其它词语的语义倾向定义为，将与各褒义种子词的点态互信息量（Point of Contact Information，PMI）之和，减去与各贬义种子词的点态互信息量之和后所得的结果。
语义倾向的正负号就可以表示词语的极性，而绝对值3 例如，General Inquirer [Stone,1966]，知网：heep://4 WordNet5 通用查询者，最早为KWIC编写的程序之一，该程序根据基于理论编写的词典给单词分类。
就代表了强度。
词语A和B的点态互信息量定义为它们在语料库中的共现概率与A、B概率之积的比值。
这个值越高，就意味着相关性越大。
有趣的是，点态互信息量计算可通过搜索引擎进行。
计算A的概率，可以把A当作查询送给搜索引擎，那么返回的Hits值（含有A的页面数）和总的索引页面数的比值，就可以认为是A的概率。
要计算A和B的共现概率，只要把A和B同时送给搜索引擎即可。
这种方法同样存在着对种子集的依赖性比较强的问题，而且噪声比较大。
3．基于人工标注语料库的学习方法。
首先对情感倾向分析语料库进行手工标注。
标注的级别包括文档级标注（即只判断文档的情感倾向性）、短语级标注和分句级标注。
在这些语料的基础上，利用词语的共现关系、搭配关系或者语义关系，判断词语的情感倾向性。
这种方法需要大量的人工标注语料库，典型的工作如威博（Wiebe）利用词语的搭配模式发现在主观性文本中的倾向性词语及其搭配关系[8]。
不可不提的是香港城市大学语言资讯科学中心在LIVAC 6共时语料库上进行的名人信誉分析研究。
他们选择泛华语地区有代表性的中文媒体，对相应的新闻报道进行深层次的人工标注，并在该语料库上开展中文文章正负两极性自动分类的研究，通过人物褒贬指数的计算，发布京港台双周名人榜，并用—10～10之间的数表示名人在三地报章的信誉度[9]。
例如在某段时间内，“陈水扁”中国大陆、中国香港和中国台湾的信誉度分别是—10、—6.2和—4.6。
句子情感倾向性分析词语情感倾向分析的处理对象是单独的词语或者实体，而句子情感倾向性分析的处理对象则是在特定上下文中出现的语句。
其任务就是对句子中的各种主观性信息进行分析和提取，包括判断句子的情感倾向，以及从中提取出与情感倾向性论述相关联的各个要素。
这些要素包括情感倾向性论述的持有者、评价对象、倾向极性和强度，甚至是论述本身的重要性等。
例句（1）：“XXX绝不是一款能放心开到公路上的SUV 7。
当然，它在公路上的表现令人满意”。
通过分析我们可以得到以下两条情感倾向性论述的要素（见表1）：如果说句子是点，那么由句子构成的篇章是线，而由多篇文章组成的语料库就是面。
在句子情感倾向分析的基础上，可以很方便地进行篇章的情感倾向分析，甚至可以得到海量信息的整体倾向性态势。
长期以来，客观性信息提取一直是计算语言学的研究热点，但尚未研究透彻。
近年来自动内容提取会议（Automatic ContentExtraction，ACE）的评测结果也表明，虽然命表1 例句（1）的情感倾向性论述的要素6 Linguistic Variations in Chinese Speech Communities，汉语各地区语言差异研究7Sport Utility Vehicle，运动型多用途车图2 新闻报道中的名人名实体识别和指代消解的性能尚可，但实体间关系的提取则显得很困难8，特别在主观性信息的提取方面更是如此。
在这方面，有关英文信息的研究很少，且集中在对句子情感倾向性的判断上[10,12]。
在此基础上，文献[11]尝试识别情感倾向性论述的持有者。
而关于系统地提取句子的情感倾向性信息的多个要素方面的研究，目前还少有报道。
对中文的研究主要集中在句子情感倾向性论述的某个侧面。
例如，文献[14]的主要工作是在情感倾向性论述中定位评价对象。
考察下面两个例句：（a）功能很全面，价格也很便宜。
（b）我买电脑时最关心的是功能和价格。
在例句a中，“功能”和“价格”是评价对象，但在例句b中并不是。
该文主要考察的是在只有规模很小的标注语料可用时，如何采用半监督自学习方法对评价对象进行迭代学习。
文献[13]则关注于句子情感倾向性的判断。
文中提出了一个分级模型，可以将句子的主客观性判别、褒贬分类和褒贬分级统一在一起：将句子分为主观句和客观句，主观句分成赞扬和贬斥两类，每类再分成强烈和微弱两种强度，并提出了一种基于多重标记CRF (Conditional Random Field，条件随机域)的方法加以解决。
文献[15]针对的具体任务是抽取评价词和目标对象之间的关联关系。
这里的关联除了句法上的直接关联，还包括语义上的间接关联。
目标对象又细分为直接评价对象和间接评价对象两种。
如在例句“品牌A的造型很美观”中，评价词是“美观”，“造型”是“美观”直接评价的对象，而“品牌A”是间接评价对象。
他们把在同一句子中共现的评价词与评价对象作为候选集合，应用最大熵模型进行关系抽取。
篇章情感倾向性研究篇章级情感倾向性分析，就是要从整体上判断某个文本的情感倾向性，即褒贬态度。
有代表性的工作包括文献[6]和文献[16]对电影评论的分类。
文献[6]的方法是通过将文档中词和短语的倾向性进行平均，来判断文档的倾向性。
这种方法基于情感倾向性词典，不需要人工标注文本情感倾向性的训练语料。
文献[16]的工作是将电影评论的数据按照倾向性分成两类，利用人工标注文本倾向性的训练语料、基于一元（Unigram）和二元（Bigram）等特征以及学习分类器。
将篇章作为一个整体，笼统地进行主观性分析存在很大局限性，其本质缺陷在于假设整个文本是针对同一个对象进行评论。
而真实文本往往包含多个对象，不同的对象所涉及到的观点、态度等主观性信息是有差异的。
从另一方面看，篇章内的对象总数仍然有限，不足以支撑对整体倾向性的挖掘。
因此，这两年根据情感倾向对篇章进行褒贬态度分类的研究有减少的趋势；更多的研究集中在篇章内进行情感倾向性论述的分析，以及在大规模数据集上进行整体倾向性分析。
海量数据的整体倾向性预测所谓整体倾向性预测，是针对海量数据而言的，其主要任务是：对从不同信息源抽取出的、针对某个话题的情感倾向性信息进行集成和分析，进而挖掘出态度的特点和走势。
杜兰特（Durant）提出利用网络日志（Web log）来帮助对博客情感倾向性进行分类[19]。