汉语词语情感倾向自动判断研究
词语的情感分析方法包括
词语的情感分析方法包括
1. 基于词典的情感分析方法：构建情感词典，根据词典中词汇的情感倾向进行情感判断。
常见的情感词典有Liu词典、SentiWordNet等。
2. 基于机器学习的情感分析方法：使用机器学习算法，通过训练数据学习到情感分类模型，用于对未知文本进行情感分类。
常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。
3. 基于深度学习的情感分析方法：使用深度学习模型来对文本进行情感分类。
常见的深度学习模型有循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。
4. 基于规则的情感分析方法：使用预先定义的规则来进行情感分析，例如根据表情符号、句子结构等进行情感判断。
5. 基于知识图谱的情感分析方法：利用情感知识图谱，根据实体、关系和属性之间的关联进行情感分析。
这些方法可以单独或结合使用，具体选择哪种方法取决于应用场景和数据量的大小。
基于词典的中文情感倾向文本分析工具
基于词典的中文情感倾向文本分析工具以下是一些基于词典的中文情感倾向文本分析工具：
1.哈工大情感词典：哈尔滨工业大学开发的情感词典，包含了积极、消极和中性的词汇。
可以使用该词典进行情感倾向的判断。
2.百度情感分析API：百度提供的自然语言处理工具之一，可以对中文文本进行情感分析，返回积极、消极和中性的概率值。
3.哥伦比亚大学中文情感词典：由哥伦比亚大学研究团队创建的中文情感词典，包含了积极、消极和中性的词汇以及其情感强度。
可以用于中文情感分析。
4.中山大学中文情感词汇本体库：中山大学开发的情感词汇本体库，包含了积极、消极、中性和其他情感倾向的词汇。
可以用于中文文本情感分析的研究和应用。
这些工具通常是基于词典匹配的方式进行情感分析，通过匹配文本中的词汇与情感词典中的词汇进行情感倾向的判断。
然而，这种方法可能无法处理多义词、语境相关性等问题，所以结果可能不准确。
一些工具还结合了机器学习和统计方法进行情感分析，以提高准确性。
基于词典的中文微博情绪识别
基于词典的中文微博情绪识别基于词典的中文情绪识别是通过建立情感词典库，将待分类的文本与词典中的词汇进行匹配，从而确定文本的情感极性。
情感词典库通常由正面和负面情感的词汇组成，这些词汇被分配相应的权重，以表示其对情感极性的贡献程度。
当文本与词典中的词汇匹配时，计算其与所有词汇的相似度，并根据权重得出文本的情感极性。
基于词典的中文情绪识别的实现方法主要包括以下步骤：数据预处理：对中文进行分词、去停用词等预处理操作，以消除其对情感分析的影响。
建立情感词典库：收集正面和负面情感的词汇，并分配相应的权重。
文本与词典匹配：将待分类的文本与情感词典库中的词汇进行匹配，计算其与所有词汇的相似度。
情感极性分类：根据计算出的相似度和权重，确定文本的情感极性。
基于词典的中文情绪识别可以应用于以下场景：产品评价：企业和政府机构可以通过该技术了解公众对其产品和政策的情绪反应，从而做出相应的决策。
市场调查：商家可以利用该技术进行市场调查，了解消费者对其产品和竞争对手产品的态度和看法。
舆情监控：政府机构可以利用该技术进行舆情监控，及时掌握公众对其政策和行为的反应。
基于词典的中文情绪识别的优点主要包括以下几点：算法简单：基于词典的中文情绪识别算法相对简单，易于实现和理解。
高效快速：该算法的计算复杂度较低，可以快速对大量文本进行情感分类。
准确性较高：由于情感词典库中的词汇都是经过精心挑选和实验验证的，因此该算法的准确性较高。
扩展性不足：情感词典库中的词汇数量有限，无法涵盖所有的情感表达方式，因此该算法的扩展性不足。
忽略上下文信息：该算法仅对文本中的单个词汇进行匹配，忽略了上下文信息，因此可能会出现误判的情况。
对新词无法识别：由于情感词典库中的词汇都是经过人工挑选和实验验证的，因此该算法对新出现的词汇无法进行识别和分类。
基于词典的中文情绪识别是一种重要的情感分析技术，可以应用于多个场景。
然而，该算法也存在一些缺点需要改进和完善。
未来可以通过引入深度学习等技术来提高算法的准确性和扩展性。
自然语言处理中的情感分析算法实验
自然语言处理中的情感分析算法实验情感分析是一项涉及计算机对文本内容进行分析判断，以确定其中所包含情感的任务。
在自然语言处理领域中，情感分析算法的研究与应用具有重要意义。
本文将介绍自然语言处理中的情感分析算法实验，并探讨其应用。
一、情感分析算法概述情感分析算法是基于文本内容进行情感判断和分类的一种方法。
其主要目的是通过对文本中的词语、短语、句子等进行分析，确定其表达的情感倾向，例如积极、消极、中立等。
常见的情感分析算法包括词典法、机器学习法和深度学习法。
其中，词典法主要依赖于预定义的情感词典，通过计算文本中的情感词语出现的频率和位置来判断文本的情感倾向。
机器学习法则通过构建训练集，选择合适的特征表示方法，训练分类器模型来实现情感分析。
而深度学习法则是利用神经网络模型，通过训练深度学习模型来提取文本特征，实现情感分析。
二、情感分析算法实验1. 数据收集与预处理情感分析算法实验首先需要准备相应的数据集。
数据集的选取应该能够充分涵盖不同情感类型的文本，包括积极、消极和中立。
可以从公开数据集中获取，或者通过网络爬虫收集相关的文本数据。
预处理阶段包括文本清洗、分词和特征提取。
文本清洗主要是去除噪声字符、标点符号和停用词等，以保证后续处理的效果。
分词是将文本切割成不同的词汇单元，可以使用现有的中文分词工具或者自行构建分词模型。
特征提取可以采用词袋模型、TF-IDF等方法，将文本转化为向量表示形式。
2. 词典法实验词典法是情感分析中一种基于情感词典的简单方法。
在词典法实验中，首先需要选择合适的情感词典，常见的有知网情感词典、NTUSD情感词典等。
根据词典的情感倾向划分，统计文本中正向词和负向词的出现频率。
通过对文本进行分析，计算情感得分来判断文本的情感倾向。
可以使用简单的加权求和方法，将正向词的得分相加，并减去负向词的得分，最终得到一个情感得分。
根据情感得分的正负可以判断文本的情感类型。
3. 机器学习法实验机器学习法是基于训练数据构建分类器模型进行情感分析的方法。
现代汉语情感词语表达系统研究
现代汉语情感词语表达系统研究作者：宋成方来源：《现代语文(语言研究)》2014年第08期摘要：不同情感词语之间存在着诸多差异，如果不加选择地以情感词语为基础考察情感词语的语法模式和语义特征，会影响研究结果的有效性。
通过分析从9种语义分类词典中选择的情感词语，发现它们至少在语体、音节、构词方式、词性、级差、极性和释解方式7个维度上存在差异。
这些词语以这7个维度为基础可以构成一个情感意义的词语表达系统；该系统能够为情感词语选择提供理论框架。
关键词：情感意义情感词语表达系统情感词语选择情感意义是一个基本的语义范畴；与此对应，情感词语也是一个基本的词语类别。
根据Whorf（1956、1998）的隐形范畴理论和功能语言学的语法理论（如Halliday & Matthiessen，1999：26～27），同一语义域的词语应当具有相同的语法表现，同一语义域词语的语义特征可以由语法特征抽象而来。
目前的研究大多以此为理论指导，以情感词语为出发点，通过分析情感词语的搭配，归纳情感词语的语法模式（如赵春利，2007），总结情感意义的语义特征（如Shaver，Wu & Schwartz，1992；赵家新，2006）；但是他们在选择作为研究起点的情感词语时很少考虑所选词语之间存在的差异。
而正如郭锐（2002：24～25）所说，词语的结构、语体等因素影响词语的语法体现；因而情感词语的筛选是以情感词语的语法分析为基础的研究的先决条件。
本文以从9个版本现代汉语语义词典中选出的情感词语为基础，结合前人的研究，分析现代汉语情感意义的词语表达系统，为情感词语的选择提供理论指导。
一、情感词汇的选取语义分类词典是根据意义编排，以建立词汇系统为目的的工具书（董大年，2007）。
虽然目前国内出版的此类词典名称不一，有的称为“义类词典”，有的称为“分类词典”，有的称为“语义词典”，还有的称为“同义词词林”或者“词语类编”，并且现有的词汇分类方法不一，它们对意义类别的命名也有很大的差异；但是绝大多数语义和分类词典都包含“情感意义”这一类别。
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。
自然语言处理技术中的情感分析与情感识别算法
自然语言处理技术中的情感分析与情感识别算法情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理领域的一个重要任务，它旨在通过机器学习和文本处理技术，自动分析和识别文本中的情感倾向。
情感分析在社交媒体分析、消费者反馈分析、舆情监测等领域广泛应用。
本文将探讨情感分析的任务描述、常用方法、以及其中的情感识别算法。
一、情感分析的任务描述情感分析的任务是根据给定文本的语义和情感倾向，判断文本表达的情感是正面、负面还是中性。
在情感分析中，可以将文本情感分为两类（二分类）：正面情感和负面情感，也可以将文本情感分为三类（多分类）：正面情感、负面情感和中性情感。
二、常用的情感分析方法1. 基于词典的方法基于词典的情感分析方法是最早也是最简单的一种方法，它通过构建一个情感词典，将文本中的每个词语与情感极性（如正面或负面）相关联。
然后，通过计算文本中所有词语的情感极性得分，最后根据得分判断文本的情感倾向。
然而，基于词典的方法在处理上下文信息和歧义性时存在困难，无法解决一词多义、否定与程度副词等问题。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的情感分析方法通过训练一个分类器来学习文本和情感之间的关系。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等。
在训练过程中，需要选取合适的特征表示方法，如词袋模型、n-gram模型等。
然后，通过提取的特征向量作为输入，训练分类器进行情感分析。
机器学习方法能够考虑上下文和语言的复杂性，相对于基于词典的方法有更好的性能。
3. 基于深度学习的方法随着深度学习的兴起，基于深度学习的情感分析方法也逐渐发展起来。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及其变种（如LSTM、GRU等）在情感分析任务中的表现优秀。
它们能够学习文本的上下文信息，并且能够自动提取更高层次的语义特征。
此外，还可以使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe等）来表示文本，提升模型的性能。
中文文本情感分析综述
ICTCLAS 解析并标注中文文本，分别采用文本频率、CHI 统计 量、互信息、信息增益四种特征选择方法，以中心向量法、K 近 邻、Winnow、朴素贝叶斯和支持向量机作为不同的文本分类 方法，在不同的特征数量和不同规模的训练集情况下进行了 实验，并对实验结果进行了比较。对比结果表明： 采用文档频 率特征表示方法优于其他特征选择方法和支持向量机分类方 法优于其他分类方法。在足够大训练集和选择适当数量特征 的情况下，文本的情感倾向分类能取得较好的效果。但是文 本的主题不同对分 类 的 结 果 有 影 响。孟 凡 博 等 人［17］ 设 计 并 实现了一个基于关键词模板的文本褒贬倾向判定系统。该系 统定义Байду номын сангаас关键词 类 别、建 立 了 关 键 词 库、关 键 词 模 板 库，并 设计了模板匹配算法和文本褒贬倾向值算法，对测试文本进 行关键词及模板匹配进而判断测试文本的褒贬倾向。李寿山 等人［18］具体研究四种不同的分类方法在中文情感分类上的 应用，并且采用一种基于 Stacking 的组合分类方法，用以组合 不同的分类方法。实验结果表明该组合方法在所有领域都能 够获得比最好基分类方法更好的分类效果。
文本情感分析是指对包含用户表示的观点、喜好、情感等 的主观性文本进行检测、分析以及挖掘。文本情感倾向分析 作为一个多学科交叉的研究领域，涉及包括自然语言处理、计 算语言学、信息检索、机器学习、人工智能等多个领域。文献 ［1 － 3］对文本情感分析的目的、主要任务以及主流技术做了 简要的介绍，但主要是介绍针对英文的文本情感分析，对中文 文本情感分析并没有重点介绍。本文主要介绍针对中文文本 情感分析的主流方法与研究进展。
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dP MI(w , wk )
PFeatur eT w = i= 1
k
where w k w ords with po lar ity tag T
( 1)
统计主观性词汇与 所有 具有情 感倾 向 T 的主 观性 词汇
的逐点距离互信息, 其中, dPM I( w , w k) 是词语 w 和 w k 的距 离互信息。计算 2 个主观性词汇之间的距离互信息主要考虑
张 靖1 , 金 浩2 ( 1. 攀枝花学院网络中心, 四川 攀枝花 617000; 2. 南京大学计算机科学与技术系, 南京 210093)
摘 要: 汉语词语情感倾向自动判断避免了个人判断的影响, 并提高了主观性词典创建效率。讨论和分析汉语词语情感倾向判断技术, 使用情感 特征集合进行倾向性描述, 建立基于二元语法依赖关系的情感倾向互信息特征模型。采用机器学习方式得到分类器, 对词语的情感 倾向进行自 动判别, 并进行比较和优化, 性能得以提高, 最好的 SV M 准确率达到 95. 47% , F 值达到 93. 90% 。采用特 征集合描述情感 倾向性, 在建 立的互 信息特征模型上, 使用机器学习方法自动判断词语情感倾向是有效的。 关键词: 自动判断; 特征选择; 机器学习; 情感分析; 倾向
co occurrence 和 词 汇 之 间 的 距 离。 依 据 点 态 互 信 息 ( P ointw ise M ut ual Info rmat ion, PM I) 。其中, p ( w , w j ) 是词 汇 w 和词汇 w j 同时出现的概率, 而 p (w )是 w 单独出现的概 率。如 w 和 w j 同时 出现 的越 多, 它们 的 PM I 就 越接 近 1。 随着 2 个词语距离的增大, 其相互之间的联系也 随之减弱。
2 情感倾向的自动判断
为了避免个人判断的影响, 提高判 断效率, 采用自动判断 方式。许多技术被用来得 到词汇的 倾向性, 如 利用连 词中词 语的 co ocur rence 得到 相似 或者 相反 的倾 向性, 统 计词 语的 联系 度, 通 过 词 法 关 系 来 获 得 倾 向 性 信 息[ 6] 以 及 使 用
计算 2 个词汇之间的距 离, 主 要区分 同一个 句子 中的情
况和不同句子中的情况。 在同一个 句子中, 表 达相同 情感倾 向的可能性要 比不同句 子中的概率 要大, 而 2 个没 有关联的
文本之间词汇的情感倾向是独立的。对不同的句子中的情感
倾向互信息的计算方式进行了调整, 尝 试了 3 种 距离公式:
dis2 w , wj = I ntensity ( W j ) if w and w j are in the same sentence I ntesity ( W j ) / m m : count of sentences betw een w and w j
0
if w and w j are in different documents
dis1 w , wj I ntensity W j 0 0
= if w and w j are in the same sentence m: count of sentences betw een w and w j if w and w j are in different do cuments ( 2)
Abstract Th e Chinese w ord sen tim ent polarity aut om at ic judgm ent can avoid art ificial error and im prove t he ef fi cien cy of t h e subject ive lexicon creat ion. Th e techn ology of t h e C hinese w ord sent imen t polarity judgment is dis cuss ed and analyz ed. The polarit y is described by u sing t h e sen tim ent charact eris ti cs set . T he model of t h e sen tim ent polarity mut ual inf ormation ch aract er ist ics is creat ed based on t he bi gram dependency of POS t agging. T he classif ier is available b y machi ne learning t o aut om at ically judge, compare and opt imiz e t h e w ord sen tim ent polarit y. A ll of th es e hel p t o improve t he properti es, t h e h ighest accuracy of S V M reaches 95. 47% , and t he F value is up t o 93. 90% . So it i s eff ect ive t o describe t he s ent iment polarit y by us ing charact eri st ic set an d t o aut omat ical ly judge t he w ord sen tim ent polarit y by m achine learning and b as ed on th e mut ual charact erist ics model.
的位置。表 1 为一个简单的 PT BL D 实例。 表 1 简单 PTBLD 实例
Relat io n Go vern Govern Gov ern Dep
Dep
Wo rd POS Po sit io n W ord POS
nsubj 喜欢
v
2
我
r
Dep Position
1
4 情感倾向特征建模
k
Study on Chinese Word Sentiment Polarity Automatic Estimation
ZH A NG Jing 1 , JIN H ao2 ( 1. Campu s N et w or k C ent er , Pan zhihu a U niversit y, Panzhi hua 617000, China; 2. Departm ent of Comput er S cien ce an d T echnology, N an jing U nivers it y, N anjing 210093, Ch ina)
( 3)
dis3 w , wj =
I ntensity ( W j ) if w and w j a re in the same sentence
I ntesity ( W j ) / m2 m: count of sentences betw een w and w j
0
if w and w j a re in different do cuments
( 4)
在 dis1 中, 没有考虑同一文档不 同句子之 间词语 的互信
息; 在 dis2 中, 考虑同一文档 不同句子之 间词语 的互信 息, 在
计算时考虑线性关系; 在 dis3 中, 考 虑同 一文 档不 同句 子之
间词语的互 信息, 在计算时 考虑参考类 似万有引力 计算其互
信息与距离的平方成反比。
定 义 P T BL D: = Relat ion ( Gov ernWo rd G over nP OS G ov ernPosition DepWo rd DepP OS DepPosition)
R elation 为词 语语 法依 赖关系, 对 于词 语语法 依赖 关系 来 说表示的是 何种修饰 作用, 所有有关的 二元词语语 法依赖 关系; Go vernW ord 为 支 配词; G ov ernPO S 为 支 配 词的 词 性; G ov ernPosition 为支配 词在 句子 中的 位置; DepW ord 为 依赖 词; DepPOS 为依赖词的词性; DepPo sitio n 为依赖词在 句子中
Key words aut omat ic est imati on ; f eat ure select ion; m achine learning; sent im ent analysi s; pol arit y
1 概述
情感倾向性分析主要是对观点、情 感是正面、负面或者其 他等主观性信息进行分析, 获得了主观 性词语后, 判断情感倾 向( 极性) [ 1 2] 。目前的主要方法有: ( 1) 由已有的词 语库扩展 生成情 感 倾 向 词 典, 但 对 种 子 词 数 量 的 依 赖 比 较 明 显。 ( 2) 机器学习的方法, 根 据和种 子词 的紧密 程度 对其 情感倾 向性进行推断。( 3) 基于人 工标 注语 料库的 学习 方法, 需要 大量的人工标注语料库。 可见, 有手动 编辑, 也有 自动形 成, 许多技术被 用来得到 词汇的倾向 性, 机 器学习方法 也被普遍 用在情感分析研究中。文献[ 3] 中使用了 N aiv e Bayes 分类器 区分文本中的观点和事实( 主客观判断) 。在文献[ 4] 中, 对形 容词的倾向判断准 确率 在 78% ~ 92% 之间 。在文 献[ 5] 中, 非监督学 习 方 法 获 得 领域 相 关 的 倾 向 性 词 典准 确 率 达 到 94% 。本文在计算主观性词 汇的倾向 性时, 假设 具有 相同情 感倾向的词汇一般在同一个上下文中出现, 即在同一文本中, 离的越近且 同时出现 次数越多的 主观性词汇 , 它们 具有相同 倾向性的概率就越大。
( phrase) 的问题并提高情感倾向自动分类的 性能。