基于汉语情感词表的句子情感倾向分类研究
基于情感分析的中文情感识别算法研究与应用
基于情感分析的中文情感识别算法研究与应用情感分析是自然语言处理领域的一个重要任务，它主要是根据文本中的情感倾向来判断情感的正面、负面或中性。
在中文语境下，情感识别算法的研究与应用具有一定的挑战性，因为中文的表达方式更加复杂多样，难以直接套用英文情感识别算法。
本文将着重探讨基于情感分析的中文情感识别算法的研究与应用。
首先，中文情感识别算法的研究要解决的一个关键问题是中文词语的情感极性预测。
中文词语的情感极性在情感分析中起着重要的作用，它可以用于判断文本中的情感倾向。
目前，研究者们主要通过构建情感词典和机器学习方法来实现中文情感识别算法。
情感词典是一个包含情感词汇及其对应情感极性的词典，它可以作为情感识别的基础。
而机器学习方法则通过从标注好情感极性的训练集中学习情感特征，然后使用这些特征来对未知文本的情感进行判断。
其次，中文情感识别算法的研究还需要解决中文语境下的歧义问题。
由于中文语言的表达方式多样，同一个词语在不同的上下文中可能会有不同的情感。
因此，在情感分析中，考虑词语的上下文关系是十分重要的。
一种常见的方法是通过引入依存句法分析来获取词语之间的语义依存关系，从而更好地理解上下文对情感的影响。
此外，还可以使用N-gram模型来提取词语的上下文信息，进一步准确预测情感极性。
此外，中文情感识别算法的研究还需要解决情感识别的主客观性问题。
主观性情感指的是个人的情感体验，而客观性情感则是指客观客观情绪。
中文中的主观性情感识别算法通常依赖于情感词识别和情感强度分析。
通过基于词典和机器学习方法，可以将文本中的情感词识别出来，然后计算这些情感词的强度，并根据强度判断情感的主观性。
最后，中文情感识别算法的研究在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在社交媒体分析中，情感识别算法可以用于分析用户对某个事件或产品的情感倾向，为企业决策提供参考。
在舆情监测中，情感识别算法可以对大量的新闻评论进行情感分析，了解公众对某一事件的态度。
现代汉语情感词语表达系统研究
一
词 典查 询 的具 体情 况 如 下 ： 情感 词 汇 的 选 取 北 京 大 学 中 国 语 言 学 研 究 中心 完 成 的 《 北 大Ｃ Ｃ Ｌ 现代 的 网络 词典 。 该 词 典
、
语 义 分 类 词 典 是 根 据 意 义 编 排 ， 以 建 立 词 汇 系 统 为 汉 语 语 义 词 典 》 ＿ ｌ 是９ 种词典中唯一
的 情 况 ， 难 以将 意 思表 达 恰 当 ， 因 而 感 到 迫 切 需 要 有 一 本
从 词 义 查 词 的 工 具 书 ， 以便 从 中 挑 选 适 当 的 词 语 。 这 本 词
情感 词 语 的语法模 式 （ 如 赵春 利 ，２ ０ ０ ７ ） ， 总 结 情 感 意 书 ， 就 是 希 望 提 供 较 多 的 词 语 ，对 创 作 和 翻 译 工 作 能 有 所
类 词 典 ” ，有 的 称 为 “ 语 义 词 典 ” ，还 有 的 称 为 “ 同 义 词 个 类 别 ，然 后 把 事 物 再 细 分 为 具 体 事 物 和 抽 象 事 物 两 类 ，
词 林 ”或 者 “ 词 语 类 编 ” ，并 且 现 有 的 词 汇 分 类 方 法 不 接 着 把 抽 象 事 物 分 为 属 性 、信 息 、 领 域 、 法 规 、 生 理 、 心
驹等 １ ９ ８ ３ 年编写 的 《 同义词词林 》是 “ 在现代 汉语 词汇 系
的隐 形 范 畴 理 论 和 功 能 语 言 学 的语 法 理 论 （ 如Ｈ ａ ｌ １ ｉ ｄ ａ ｙ＆ 统 建 构 上 有 着 开 拓 意 义 的作 品 ” （ 国家 语 言 资源 监 测 与研
Ｍ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｅ ｓ ｓ ｅ ｎ ，１ ９ ９ ９ ：２ ６ ￣２ ７ ） ， 同 一 语 义 域 的 词 语 应 当 究 中心 ， ２ ０ ０ ７ ）， 编 者 在 “自序 ” 中 说 ： “ 我们 编纂 《 同
基于词向量的中文文本情感分类技术研究
基于词向量的中文文本情感分类技术研究随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术也得到了长足的进展。
其中，文本情感分析是自然语言处理的一个重要应用领域。
基于词向量的中文文本情感分类技术的研究也成为了自然语言处理领域的一个热门方向。
词向量是近年来自然语言处理技术中的一项重大创新。
具有词向量表征的文本可以被自然语言处理算法所处理，并被用来执行各种任务，例如预测情感分类。
词向量可以将许多自然语言处理任务定义为数学运算，这种运算是词向量的一个强大特性。
基于词向量的中文文本情感分类技术主要涉及如下三个方面：词向量模型的构建、情感极性词的挖掘以及情感分类模型的训练。
词向量模型的构建词向量模型的构建意味着将字词映射到一个低维向量空间中，使得这些映射的向量在语义空间中距离相似的词具有相似的向量表示。
常见的词向量构建模型是Word2Vec和GloVe模型。
在Word2Vec模型中，有两个不同的训练算法：连续词袋（CBOW）和Skip-gram。
在CBOW模型中，给定上下文单词，模型的目的是预测中间单词。
在Skip-gram模型中，给定中间单词，模型的目的是预测上下文单词。
GloVe模型是一种基于全局向量的词向量模型。
它的基本思想是通过最小化全局词-词共现矩阵与词向量之间的加权平方误差，来学习全局向量表征。
情感极性词的挖掘情感极性词是指具有情感色彩的词语，例如“高兴”、“悲伤”等。
情感极性词的挖掘是情感分析的重要一环。
挖掘情感极性词可以借助知网、哈工大情感词汇本体库等情感词库，也可以通过机器学习技术自动挖掘。
情感分析模型的训练在构建了词向量模型和挖掘了情感极性词后，可以使用这些向量来训练情感分析模型。
目前，常用的情感分类模型有朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归和深度神经网络等。
其中，深度神经网络模型在情感分析中表现优异。
在深度神经网络模型中，一般采用卷积神经网络或循环神经网络等结构。
通过将词向量序列输入到卷积神经网络或循环神经网络中，模型可以自动提取输入序列的高维抽象特征，并映射到情感类别上。
基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究.
分类号学号M200972519学校代码10487密级硕士学位论文基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究学位申请人：陈晓东学科专业：计算机应用技术指导教师：李玉华副教授答辩日期：2012年1月12日A Thesis Submitted in Fu Fullll Fulfillment of the Requirements for the Degree of the Master of EngineeringResearch on Sentiment D ictionary based EmotionalTendency Analysis of Chinese MicroBlogCandidate :C hen XiaodongMajor :Computer Application TechnologySupervisor :Prof.Li YuhuaHuazhong University of Science &TechnologyWuhan 430074,P.R.ChinaJan January uary uary,,2012独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
保密□，在_____年解密后适用本授权书。
本论文属于不保密□。
汉语情感词语义倾向判别的研究
汉语情感词语义倾向判别的研究∗姚天昉1，娄德成2（上海交通大学计算机科学与工程系 上海 200240）1yao-tf@，2lou-dc@摘要：本文主要描述了意见挖掘中如何判定汉语语句情感词的语义倾向（极性）。
我们不仅计算情感词的静态极性，而且通过分析它的上下文，计算情感词的动态（修饰）极性。
从而提高了情感描述项极性判断的准确性。
实验结果显示，我们在研究中所建议的方法是合理和有效的。
关键词：情感词语义倾向网络评论句法分析意见挖掘Research on Semantic Orientation Distinction for ChineseSentiment WordsYao Tianfang1, Lou Decheng2（Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai,200240）1yao-tf@，2lou-dc@Abstract: This paper mainly describes how to determine the semantic orientation (polarity) of sentiment words in a Chinese sentence in opinion mining. We consider not only the calculation of the prior polarity for sentiment words, but also the calculation of the dynamic (modified) polarity for sentiment words by analyzing the context of those. Thus, we improve the accuracy of the polarity distinction for sentimental descriptive terms. The experiment has shown that the proposed approach in the investigation is reasonable and effective.Keywords: Sentiment Word, Semantic Orientation, Web Review, Parsing, Opinion Mining1.概述目前，英特网上的信息与日剧增，蕴藏着巨大的信息量。
基于汉语情感词表的句子情感倾向分类研究
83 4
4.82
PC∩NC∩HowNet
22
100
SW Pos S CGI CGIS PNC PNCS PNCE PNCES PC PCS NC NCS HowNet HowNetS
数据格式中 SW 表示词条，Pos 表示词性，S 表示情感倾
向；CGI 表示当前词条 SW 在 CGI 中，CGIS 表示该词条在 CGI
感词汇及其情感倾向，然后由句子中占优势的情感词汇的语义 倾向决定该句子的极性。Wang 等[5]选取形容词和副词作为特 征，提出了基于启发式规则与贝叶斯分类技术相融合的评论句 子语义倾向分类方法。王根、赵军提出了一种基于多重冗余标 记的 CRFs[6]汉语句子情感分析方法。该文主要是通过多个已有 的与情感倾向相关的词典，建立了一个针对中文文本情感倾向 分析用的情感词词表，并利用该情感词表，研究了句子的情感 分类问题。通过对 200 篇汽车评论语料中包含情感词汇的句子 进行测试，结果表明，该方法是可行的。
基金项目：国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60573074）；山西省自然科学基金（the Natural Science Foundation of Shanxi Province of China under Grant No.2007011042）；教育部科学技术研究重点基金（No.2007018）；山西省重 点实验室开放基金项目；山西高校科技研究开发项目（No.200611002）。
（2）中文情感词汇已有的相关资源 ①《学生褒贬义词典》[7（] 张伟、刘缙等编纂）。该词典收录了 含有褒义或贬义的双音词、成语和惯用语共 1 669 条，其中褒 义 730 条，贬义 939 条。该词典的优点在于为每一个词语明确 标注了其情感倾向，同一个词语在不同词性时所代表的情感倾 向也有明确的标记，并且为每个词语列出了与其褒贬色彩相同 的近义词语，称之为学生褒贬义词典扩展。 ②知网[8（] 董振东先生研制）。知网（HowNet）是一个以汉语 和英语词语所代表的概念为描述对象，以表示概念与概念之 间、以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识 库。在知网中，分为程度级别词语（219 个）、负面评价词语 （3 116 个）、负面情感词语（1 254 个）、正面评价词语（3 730 个）、正面情感词语（836 个）、主张词语（38 个）。 ③《褒义词词典》[9（] 史继林、朱英贵编著四川辞书出版社） 收录了 5 067 个词条。 ④《贬义词词典》[10（] 杨玲，朱英贵编著四川辞书出版社）收 录了 3 495 个词条。 利用上述五种资源及《学生褒贬义词典》在同义词意义下 的扩展（学生褒贬义词典扩展），得到了情感词表 SWT，其词条 在五种资源中的分布情况详见表 1。
基于情感词词典的中文句子情感倾向分析
7、他做事很有效率。（正面）
8、我没什么感觉。（中性）
9、这个城市很繁华。（正面）
10、他的行为让人感到生气。 （负面）
实验结果表明，基于情感词词典的中文句子情感倾向分析方法具有一定的准 确性和可靠性。然而，在实际应用中，我们需要注意以下问题：
1、情感词词典的覆盖范围和准确性对分析结果影响较大。因此，在建立词 典时需要尽可能多地收集和整理情感词，并注意处理同义词和近义词。
参考内容
情感词典是情感倾向分析中的基础资源，它包含了大量带有情感色彩的词汇 及其对应的情感倾向。中文情感倾向分析中，情感词典的应用主要集中在以下几 个方面：
1、预处理：中文中存在大量的表情符号、缩写、网络用语等非标准汉字。 在进行分析前，需要对这些数据进行清洗和标准化处理，以保证分析的准确性。
基于情感词词典的中文句子情 感倾向分析
01 引言
目录
02 情感词词典的建立
03
中文句子情感倾向分 析
04 实验结果与分析
05 结论与展望
06 参考内容
引言
随着社交媒体和在线平台的普及，中文句子情感倾向分析变得越来越重要。 这种技术可以帮助企业和研究人员理解公众对某个主题、产品或事件的情绪反应。 在本次演示中，我们将介绍如何基于情感词词典进行中文句子情感倾向分析。
总之，基于情感词典的中文情感倾向分析研究具有重要的应用价值和研究意 义。通过对中文中的文本进行情感倾向判断和分类，可以为舆情分析、产品评价 等领域提供有力的支持。然而，在应用过程中仍需注意一些挑战和问题，需要进 一步研究和改进。未来可以结合深度学习等先进技术，进一步提高中文情感倾向 分析的准确性和灵活性。
2、语境理解的复杂性：中文中的文本常常存在多种情感倾向交织的情况， 难以简单地划分为积极或消极。此外，一些词汇在不同的语境下可能具有不同的 情感倾向，这也增加了情感倾向判断的难度。
基于情感词典的文本情感分类方法研究
基于情感词典的文本情感分类方法研究随着社交媒体和大数据分析的发展，对于文本情感分类的需求日益增长。
而基于情感词典的文本情感分类方法在这个领域中占有重要的地位。
情感词典是一种由专家或者计算机自动构建的情感词汇库，在文本情感分析中使用情感词典可以更准确地识别文本中的情感倾向。
基于情感词典的文本情感分类方法主要可以分为以下几个步骤：文本预处理、情感词汇的选择和加权、情感得分计算和分类模型的建立。
首先，文本预处理是情感分类的第一步，其主要目的是去除无关信息，如停用词、标点符号和数字等。
同时，还可以进行分词和词性标注等操作，以便更好地处理后续步骤。
其次，情感词汇的选择和加权是情感分类的核心步骤之一。
一些研究者基于情感词典，通过人工或自动加权的方法得到每个情感词的情感值，以便后续计算。
而情感词汇的选择，即选择适合于分类所需情感的单词，可以通过人工或自动挖掘的方法进行。
此外，还可以根据不同的文本领域，选择不同的情感词典，以获取更好的分类结果。
第三，情感得分计算是情感分类的关键步骤之一。
一般来说，情感得分可以根据所选情感词汇在文本中出现的次数以及其情感值来计算。
另外，还可以通过计算积极情感得分和消极情感得分之间的比例来判定整篇文本的情感倾向。
最后，分类模型的建立是情感分类的最后一步。
常见的分类模型包括支持向量机、朴素贝叶斯和决策树等。
其中，朴素贝叶斯模型是情感分类中比较常用的方法，其基本思想是通过实际文本分析建立主题模型概率分布，然后利用已知分布进行分类。
具体而言，通过将情感得分向量作为朴素贝叶斯模型的输入变量，从而可得出该文章的情感倾向。
总结而言，基于情感词典的文本情感分类方法是目前情感分析领域比较常见的方法之一。
它通过情感词汇的挖掘和加权，以及情感得分计算和分类模型的建立，实现对文本情感倾向的准确识别。
随着数据分析和机器学习的进步，这种方法将会得到更加广泛的应用。
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收稿日期：2008-05-09 修回日期：2008-07-28
154 2009，45（24）
494 425 3 061 1 949 5 753
词典有重复 （词条出现在
多部词典）
GI 翻译（CGI） 学生褒贬义词典（PNC） 学生褒贬义词典扩展（PNCE）
褒义词词典（PC） 贬义词词典（NC）
891 567 340 2 006 0
836 608 318 0 1 546
1 727 1 175 658 2 006 1 546
基金项目：国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60573074）；山西省自然科学基金（the Natural Science Foundation of Shanxi Province of China under Grant No.2007011042）；教育部科学技术研究重点基金（No.2007018）；山西省重 点实验室开放基金项目；山西高校科技研究开发项目（No.200611002）。
2 情感词表的构建
目前，虽然汉语文本或句子的情感倾向性分析开展的如火 如荼，但还没有一部像英文的 General Inquirer（GI）（http：// /~inquirer/）词典的中文词典，将借助 Gener－ al Inquirer（GI）词典、《学生褒贬义词典》[7]、知网[8]、《褒义词词
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
典》[9]、《贬义词词典》[10]五种资源构建中文情感词词表，记为SWT。
2.1 情感词表中词条在五种资源中的分布情况
（1）General Inquirer（GI）词典是 1966 年开发的英文文本 情感倾向分析研究中常用的基础资源之一。该词典包含了 182 个词语类目以及 11 788 个英语词汇。其中有 1 915 个词汇标注 了“褒义”属性、2 291 个词汇标注了“贬义”属性。对于一个词汇 的多个义项，词典中将之作为不同条目列出，用于区分某个词 语在特定义项或词性上体现的不同褒贬属性。例如，英语词汇 kind 作为形容词时，具有褒义情感，而作为名词时则不具有这 种情感倾向。对英文 General Inquire（r GI）词典中的每个词条根 据《牛津英汉双解词典》逐条翻译，并与英文情感倾向进行对照 标注，得到的词典称为 CG（I Chinese General Inquirer）词典。
1 引言
从语言学角度，语言粒度从小到大依次为语素、词、短语、 句子、段落、篇章。在计算语言学中，利用小粒度语言单元研究 较大粒度语言单元是一种基于解析思想的常用方法。作为最小 语言粒度的语素，它是最小的音义结合体，其主要功能是构词。 词是可以独立运用的最小语言单位，而词义的内容却很丰富， 词汇的褒贬义是其词义的重要组成部分，就句子的情感分类而 言，词是构成句子的最基本的语言粒度，利用词汇的情感倾向 可以确定句子的情感倾向。
Abstract：This paper presents the weighted linear combination method for the sentence sentiment classification based on Chinese sentiment word table.In proposed method，firstly，Chinese sentiment word table is constructed by using five existing dictionaries， secondly，automatically identifying method is explored for the sentence sentiment classification using the weighted linear combina－ tion method.The experiment results indicate that the F value of sentence sentiment classification with word language granularity reaches 78.2%，and adding the negative phrase to language granularity，the F value of sentence sentiment classification has in－ creased by 4.14%. Key words：sentiment word table；weighted linear combination；sentence sentiment classification
HowNet
1 688 1 213 2 901
来源于两种以上词典资源词条总数及被标注情感倾向不 一致的词条数目统计信息详见表 2 和表 3。
表 2 和表 3 中，T 表示词条总数，DT 表示情感倾向不一致 的词条数。DT/T 为词条情感倾向不一致率。
由表 2 的数据，经过比较不一致率，得到五种词典资源对 多源词条的情感倾向标注不一致率排序为：CGI>HowNet>NC> PC>PNC。
75 8
10.67
CGI∩PNC∩NC
156 8
5.13
CGI∩PNC∩HowNet
54 9
16.67
CGI∩PC∩NC
22
100
CGI∩PC∩HowNet
206 22
10.68
CGI∩NC∩HowNet
104 4
3.85
PNC∩PC∩NC
11
100
PNC∩PC∩HowNet
220 4
1.82
PNC∩NC∩HowNet
2.2 词表中词条情感义的确定
设计情感词表（SWT）中词条的数据格式如下：
表 2 来源于两种词Байду номын сангаас资源的词条数目统计
词典与词条数
词典 CGI
PNC
PC
NC HowNet
T DT T DT T DT T DT T DT CGI 1 727 0 PNC 63 11 2 752 0 PC 346 37 173 1 5 067 0 NC 228 5 255 0 5 5 3 495 0 HowNet 143 9 404 14 774 21 560 18 8 653 0
（2）中文情感词汇已有的相关资源 ①《学生褒贬义词典》[7（] 张伟、刘缙等编纂）。该词典收录了 含有褒义或贬义的双音词、成语和惯用语共 1 669 条，其中褒 义 730 条，贬义 939 条。该词典的优点在于为每一个词语明确 标注了其情感倾向，同一个词语在不同词性时所代表的情感倾 向也有明确的标记，并且为每个词语列出了与其褒贬色彩相同 的近义词语，称之为学生褒贬义词典扩展。 ②知网[8（] 董振东先生研制）。知网（HowNet）是一个以汉语 和英语词语所代表的概念为描述对象，以表示概念与概念之 间、以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识 库。在知网中，分为程度级别词语（219 个）、负面评价词语 （3 116 个）、负面情感词语（1 254 个）、正面评价词语（3 730 个）、正面情感词语（836 个）、主张词语（38 个）。 ③《褒义词词典》[9（] 史继林、朱英贵编著四川辞书出版社） 收录了 5 067 个词条。 ④《贬义词词典》[10（] 杨玲，朱英贵编著四川辞书出版社）收 录了 3 495 个词条。 利用上述五种资源及《学生褒贬义词典》在同义词意义下 的扩展（学生褒贬义词典扩展），得到了情感词表 SWT，其词条 在五种资源中的分布情况详见表 1。
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PC∩NC∩HowNet
22
100
SW Pos S CGI CGIS PNC PNCS PNCE PNCES PC PCS NC NCS HowNet HowNetS
数据格式中 SW 表示词条，Pos 表示词性，S 表示情感倾
向；CGI 表示当前词条 SW 在 CGI 中，CGIS 表示该词条在 CGI
摘 要：提出了一种基于汉语情感词词表的加权线性组合的句子情感分类方法。该方法通过已有的五种资源构建了中文情感词词 表，并采用加权线性组合的句子情感分类方法对句子进行情感类别判断。实验结果表明，直接利用词汇语言粒度的句子情感分类 综合 F 值为 78.62％，若加入了否定短语语言粒度后，句子情感分类的综合 F 值提高了 4.14％。 关键词：情感词表；加权线性组合；句子情感分类 DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2009.24.045 文章编号：1002－8331（2009）24-0153-03 文献标识码：A 中图分类号：TP391
WANG Su-ge，YANG An-na，LI De-yu.Research on sentence sentiment classification based on Chinese sentiment word puter Engineering and Applications，2009，45（24）：153-155.
感词汇及其情感倾向，然后由句子中占优势的情感词汇的语义 倾向决定该句子的极性。Wang 等[5]选取形容词和副词作为特 征，提出了基于启发式规则与贝叶斯分类技术相融合的评论句 子语义倾向分类方法。王根、赵军提出了一种基于多重冗余标 记的 CRFs[6]汉语句子情感分析方法。该文主要是通过多个已有 的与情感倾向相关的词典，建立了一个针对中文文本情感倾向 分析用的情感词词表，并利用该情感词表，研究了句子的情感 分类问题。通过对 200 篇汽车评论语料中包含情感词汇的句子 进行测试，结果表明，该方法是可行的。