基于语义特征和本体的语篇情感计算
基于语义分析的中文情感识别研究
基于语义分析的中文情感识别研究中文情感识别是自然语言处理中一个重要的研究方向。
它旨在通过对文本的分析和处理，自动识别出文本中所包含的情感信息。
目前常用的方法主要有基于规则和基于机器学习的方法。
本文主要介绍基于语义分析的中文情感识别研究。
一、中文情感识别的研究现状中文情感识别是一个比较新颖的领域，但是随着社交媒体和智能手机的普及，对情感识别的需求也越来越高。
目前，中文情感识别主要应用于舆情监测、社交媒体情感分析、电子商务等领域。
目前主流的中文情感识别算法主要有两种：基于规则的方式和基于机器学习的方式。
基于规则的方法先设计一些情感的规则，然后通过对文本进行匹配和计算，得到文本的情感极性，但是这种方法需要人工参与，并且无法应对新出现的情感词汇。
而基于机器学习的方法则是通过训练一些分类模型，自动对文本进行情感极性判断，但是需要大量的样本数据进行训练。
虽然两种方法都有其优缺点，但是都不能很好地解决中文情感分析的问题。
二、基于语义分析的中文情感识别基于语义分析的中文情感识别是一种新兴的方法，它主要是利用了自然语言处理、知识图谱、词义消歧等技术，实现对中文情感的自动分析。
该方法通过对文本中的语义进行深度分析，可以有效地避免一些语义问题带来的误判。
基于语义分析的中文情感识别主要包含以下几个步骤：1. 建立中文情感词典中文情感词典是对中文词汇进行情感类别及情感极性标注的词典，是实现中文情感分析的基础。
目前已经有一些中文情感词典，比如哈工大情感词典、NTUSD中文情感极性词典等。
这些词典包含了大量的中文情感词语及其情感极性，可以被用于中文情感分析。
2. 语义分析语义分析是中文情感识别的关键环节，它主要通过词义消歧、词性标注、句法分析等技术，实现对文本的深度分析。
在语义分析中，需要对每个词进行分析，判断其情感类别和情感极性，然后再通过加权计算，得到整个文本的情感极性。
3. 情感分类情感分类是指将文本分为积极、消极或中性的类别。
基于自然语言处理的情感计算与文本情感生成模型
基于自然语言处理的情感计算与文本情感生成模型情感计算是自然语言处理（NLP）中一个重要的研究方向。
人类表达情感的方式非常复杂，因此，研究如何准确地识别和理解文本中的情感信息，对于许多应用领域如情感分析、广告推荐、舆情监控等至关重要。
在这篇文章中，我们将关注基于自然语言处理的情感计算，并介绍一种文本情感生成模型。
一、情感计算的发展与应用在过去的几十年里，情感计算在NLP领域取得了显著的进展。
最早的情感计算方法采用基于规则的方法，通过计算词语的情感极性和情感强度来判断文本的情感倾向。
然而，这种方法依赖于手工编写规则，且不适用于具有复杂上下文的语句。
随着机器学习和深度学习的发展，情感计算的方法逐渐转向使用数据驱动的方法。
基于机器学习的方法使用特征工程来表示文本，如词袋模型、tf-idf等。
这些方法通过训练一个分类器来预测文本的情感类别。
然而，这种方法依赖于手工提取的特征，且无法捕捉到文本中的语义和上下文信息。
近年来，随着深度学习的兴起，情感计算开始采用基于神经网络的方法。
这些方法使用词嵌入模型（word embeddings）来表示文本，并通过深度神经网络来学习文本的表示。
这种方法可以自动学习到文本的语义和上下文信息，从而提高情感计算的准确性。
情感计算在许多应用领域都有广泛的应用。
例如，情感分析可以用于产品评论、社交媒体分析以及舆情监控等。
情感计算还可以应用于广告推荐系统，根据用户的情感倾向来推荐合适的广告。
此外，情感计算还可以用于心理健康领域，帮助识别和分析患者的情感状态。
二、文本情感生成模型除了情感计算，文本情感生成是另一个重要的研究方向。
文本情感生成模型旨在通过给定的上下文生成具有特定情感的文本。
这种模型可以应用于生成情感化的文本评论、电影剧本等。
近年来，基于深度学习的生成模型如循环神经网络（RNN）和变分自编码器（VAE）已经在文本情感生成中取得了重要的进展。
这些模型通过学习训练数据中的文本模式来生成新的文本。
基于语义理解的文本情感分类方法研究
基于语义理解的文本情感分类方法研究本文旨在阐述语义理解在文本情感分类中的应用情况。
语义理解技术是一种能够自动识别语义特点的计算机技术，近年来被广泛应用于文本分类任务，如文本情感分类等。
本文首先介绍语义理解技术在文本分类中的一般应用，例如基于文本特征的语义理解和基于上下文的语义理解。
其次，介绍文本情感分类的一般方法，主要包括机器学习方法和深度学习方法。
最后，介绍了基于语义理解的文本情感分类方法研究的最新进展，并对其优缺点进行了详细的评估。
语义理解技术可以有效识别文档的语义特征，已成为目前文本分类领域中重要的研究内容之一。
语义理解技术主要可以分为基于文本特征的语义理解和基于上下文的语义理解。
前者是基于文本内容提取语义特征，即文本特征抽取，例如词频、词序等，进而构建文本特征模型；后者是基于上下文关联提取语义特征，即上下文特征抽取，例如语义联想网络、概念图谱等，进而构建上下文特征模型。
文本情感分类的一般方法通常有机器学习和深度学习方法两大类。
机器学习方法比较常用的如朴素贝叶斯法、支持向量机法等，它们是基于文本特征抽取技术构建文本特征模型，然后使用不同的分类算法进行文本分类，如鉴别分析法、决策树等。
深度学习方法比较常用的如卷积神经网络、循环神经网络等，它们是基于深度学习技术构建网络模型，通过多层次的神经网络与文本特征抽取结合，实现文本分类。
随着计算机技术和语言学的发展，研究者们开发出了一系列基于语义理解的文本情感分类方法，它们结合了上文介绍的语义理解技术和文本情感分类方法，综合利用了机器学习和深度学习技术，实现以情感分类为目标的文本分类任务。
一般来说，基于语义理解的文本情感分类方法可分为三个主要阶段：特征抽取、特征组合和分类算法。
在特征抽取阶段，文本情感分类可以通过两种方式抽取特征：基于文本特征的语义理解和基于上下文的语义理解。
在特征组合阶段，将抽取的文本特征结合为模型特征，以描述文本的情感特征。
在分类算法阶段，根据模型特征，利用机器学习或深度学习算法进行文本情感分类，以实现情感分类的任务。
《基于语音和文本的情感识别研究》范文
《基于语音和文本的情感识别研究》篇一一、引言随着人工智能的飞速发展，情感识别已成为众多研究领域中一个热门的研究课题。
作为人类情绪传达的核心要素，情感的正确理解和解析对于提升人机交互、自动化智能助手和心理健康研究等方面有着重要应用。
本文将重点探讨基于语音和文本的情感识别研究，分析其现状、挑战及未来发展趋势。
二、语音情感识别研究语音情感识别是指通过分析语音信号，判断说话人的情感状态。
其核心在于对语音信号进行特征提取和情感分类。
目前，基于语音的情感识别研究主要包括以下几个方面：1. 特征提取：特征提取是语音情感识别的关键步骤。
常用的特征包括声谱特征、音质特征、韵律特征等。
这些特征能够反映说话人的情绪状态，如音调的高低、语速的快慢等。
2. 分类算法：在提取出语音特征后，需要采用合适的分类算法对情感进行判断。
常用的分类算法包括支持向量机、神经网络等。
3. 数据集：为便于研究和对比，许多学者和研究机构发布了大规模的语音情感数据集。
如Aurora4等。
这些数据集为研究者提供了丰富的训练和测试数据。
三、文本情感识别研究文本情感识别是指通过分析文本内容，判断文本所表达的情感倾向。
其核心在于对文本进行语义分析和情感分类。
目前，基于文本的情感识别研究主要包括以下几个方面：1. 语义分析：语义分析是文本情感识别的关键步骤。
通过对文本进行词义消歧、句法分析等操作，可以更准确地理解文本的含义和情感倾向。
2. 情感分类：在完成语义分析后，需要采用合适的分类算法对文本进行情感分类。
常见的分类方法包括基于规则的方法、基于机器学习的方法等。
3. 数据源：文本情感识别的数据源广泛，包括社交媒体、新闻报道、用户评论等。
这些数据源为研究者提供了丰富的训练和测试数据。
四、挑战与展望虽然基于语音和文本的情感识别研究取得了一定的成果，但仍面临诸多挑战和问题。
首先，由于情感表达的复杂性和多样性，如何准确提取出反映情感状态的特征仍是一个难题。
其次，现有的情感识别算法在处理不同领域、不同语言的数据时仍存在一定局限性。
《基于语音和文本的情感识别研究》范文
《基于语音和文本的情感识别研究》篇一一、引言情感识别是人工智能领域中一个重要的研究方向，它涉及到对人类情感的理解和识别。
随着语音和文本技术的发展，基于语音和文本的情感识别研究逐渐成为研究的热点。
本文旨在探讨基于语音和文本的情感识别研究的重要性和现状，并分析其应用前景。
二、情感识别的背景和意义情感识别是指通过计算机技术对人类情感进行自动识别和解析的过程。
随着人工智能技术的不断发展，情感识别在许多领域都有着广泛的应用前景，如智能客服、社交媒体分析、心理疾病诊断等。
基于语音和文本的情感识别研究是情感识别领域的重要分支，它通过对人类语音和文本信息进行分析和解读，来理解人们的情感状态，对于提升人机交互体验、促进人类心理健康等方面都具有重要意义。
三、语音情感识别的研究现状语音情感识别是通过对人的语音信号进行处理和分析，提取出反映情感的特征信息，从而判断出人的情感状态。
目前，基于语音的情感识别研究已经取得了一定的成果。
一方面，通过使用深度学习等先进的算法技术，可以从语音信号中提取出更多的特征信息；另一方面，研究人员也在不断改进和优化情感词典等工具，提高语音情感识别的准确性和可靠性。
然而，由于语音信号的复杂性和多样性，以及不同人的语音特征差异等因素的影响，语音情感识别的准确率仍需进一步提高。
四、文本情感识别的研究现状文本情感识别是通过分析文本信息来理解作者的情感状态。
在文本情感识别的研究中，主要是通过对大量文本数据的训练和学习，建立情感词典和情感分析模型等工具，从而实现情感的自动识别和分析。
目前，基于文本的情感识别技术已经得到了广泛的应用，如社交媒体分析、产品评论分析等。
然而，由于文本信息的复杂性和多样性，以及不同人的语言表达方式和语境差异等因素的影响，文本情感识别的准确率仍需进一步提高。
五、基于语音和文本的情感识别的结合研究结合语音和文本的信息进行情感识别可以提高准确性和可靠性。
在这方面，研究人员提出了多种方法，如融合语音和文本特征的方法、基于多模态情感识别的方法等。
《基于语音和文本的情感识别研究》范文
《基于语音和文本的情感识别研究》篇一一、引言随着人工智能和人机交互技术的不断发展，情感识别在各种应用场景中显得尤为重要。
其中，基于语音和文本的情感识别是情感分析领域中的两个主要方向。
本文将介绍基于语音和文本的情感识别的基本概念、应用背景和研究意义，重点分析该领域的国内外现状和发展趋势。
二、基于文本的情感识别研究2.1 研究方法基于文本的情感识别主要通过分析文本内容，提取情感特征，进而判断文本所表达的情感。
常用的方法包括基于规则的方法、基于词典的方法和基于机器学习的方法。
其中，基于机器学习的方法通过训练大量带有情感标签的文本数据，学习情感分类模型，具有较高的准确性和泛化能力。
2.2 实际应用基于文本的情感识别在社交媒体分析、产品评论分析、舆情监测等领域具有广泛应用。
例如，通过对社交媒体中用户发表的言论进行情感分析，可以了解公众对某事件的看法和态度；通过对产品评论进行情感分析，可以了解消费者对产品的满意度和意见反馈。
三、基于语音的情感识别研究3.1 研究方法基于语音的情感识别主要通过分析语音信号的声学特征、韵律特征等，提取情感特征，进而判断说话人的情感状态。
常用的方法包括基于传统特征工程的方法和基于深度学习的方法。
其中，深度学习的方法通过构建神经网络模型，自动提取语音信号中的情感特征，具有较高的准确性和鲁棒性。
3.2 实际应用基于语音的情感识别在智能客服、智能驾驶、心理健康评估等领域具有广泛应用。
例如，在智能客服中，通过分析用户的语音信号，可以判断用户的情绪状态，从而提供更加贴心的服务；在智能驾驶中，通过分析驾驶员的语音信号，可以实时监测驾驶员的情绪状态，提高驾驶安全性；在心理健康评估中，通过分析个体的语音信号，可以了解个体的情感状态和心理特点。
四、国内外研究现状和发展趋势国内外在基于语音和文本的情感识别方面均取得了显著的成果。
然而，目前仍存在许多挑战和问题需要解决。
例如，如何提高情感识别的准确性和鲁棒性、如何处理不同文化背景下的情感表达差异等。
基于语义分析的情感识别系统构建
基于语义分析的情感识别系统构建随着互联网和社交媒体的高度发展，人们在日常生活中产生了大量的文本数据。
这些文本数据中所蕴含的情感信息对于个体、组织和社会的决策和判断具有重要的影响。
因此，构建一个基于语义分析的情感识别系统具有重要的意义。
情感识别是指通过对文本进行分析和处理，识别出文本所表达的情感倾向。
在传统的情感识别方法中，常常使用机器学习的技术，如支持向量机、朴素贝叶斯分类器等来建立情感分类模型。
然而，这些方法往往需要大量标注的训练数据，且对特征工程有较高的要求，导致模型的泛化性能有限。
基于语义分析的情感识别系统则采用更加高级的自然语言处理技术，能够更好地理解文本的语义信息。
下面，我将详细介绍基于语义分析的情感识别系统的构建过程。
首先，需要构建一个文本语义表示模型。
文本是由单词组成的，而单词与情感之间往往存在着关联。
为了建立这种关联，可以使用预训练的词向量模型，如Word2Vec、GloVe等。
这些模型能够将单词映射到一个高维向量空间中，使得语义相似的单词在向量空间中距离较近。
通过将文本中的单词映射成词向量，可以获得文本的语义表示。
接下来，需要选择一个合适的情感分类模型。
目前，较为常用的模型有循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。
其中，RNN和LSTM能够捕捉文本的时序信息，而CNN则能够捕捉文本的局部特征。
可以根据具体的情感识别任务选择适合的模型。
在训练情感分类模型之前，需要准备标注好情感类别的训练数据集。
为了提高模型的泛化能力，可以采用一定的数据增强技术，如随机替换、随机删减等，增加训练数据的多样性。
此外，为了防止过拟合，还可以采用一些正则化技术，如dropout、L1或L2正则化等。
构建好情感分类模型后，需要对系统进行评估。
可以使用一些常见的评估指标，如准确率、召回率、F1值等。
此外，还可以进行交叉验证和模型调参，以进一步提升模型的性能。
在完成模型的训练和评估后，还需要进行系统的部署和集成。
基于语义分析的情感分析研究
基于语义分析的情感分析研究随着人工智能技术的飞速发展，情感分析技术也得到了迅速发展。
情感分析，顾名思义，就是从文字、语音、图像等多种媒体中，分析其所表达的情感信息，是一种对人类进行感知分析的技术。
而基于语义分析的情感分析，是近年来比较流行的一种技术手段，其研究重点是基于句子、段落、文本等语义场景下的情感分析。
一、语义分析的基本概念语义分析，简单来说就是对文本、语音等语言信息进行理解和判断的过程。
它依靠语言学、计算机科学等多学科知识，实现对语言信息的解析和分析。
语义分析可以分为词法分析和语法分析两个阶段。
其中，词法分析是将文字进行分词，以便计算机能够理解每个单词的字面意思。
而语法分析则是将单词之间的关系及其作用进行解析，以便计算机能理解文字所表达的含义和语义。
二、基于语义学的情感分析基于语义分析的情感分析，是在语义分析的基础上，将情感因素考虑进来进行分析的一种技术手段。
这种技术手段通常采用情感词典维护情感词，再使用自然语言处理技术将其与文本数据进行匹配，来检测文本数据所表达的情绪。
情感词典中的情感词包括积极情感词和消极情感词两类。
在情感词典中，每个词都被标志了一个情感强度值，表示该词对应的情感的程度深浅。
基于语义分析的情感分析技术，核心是情感词典的构建。
情感词典的构建需要依靠大量的语言学知识和大量的语料库。
使用情感词典的情感分析技术，相对于传统的情感分析技术，具有以下优点：1.情感词典的维护较为容易，并且对于不同的语言均可适用。
2.基于语义学的情感分析技术所得到的情感判断结果，更加客观、准确。
3.使用情感词典可以有效提高情感分析的效率。
三、技术实现方法基于语义分析的情感分析技术，可以通过机器学习、神经网络等多种方法进行实现。
其中，机器学习在基于语义分析的情感分析任务中得到了广泛应用。
在进行基于语义学的情感分析任务时，需要首先进行情感词典的构建。
情感词典的构建，首先需要进行情感词的收集，可以通过网络爬虫等方式进行，然后针对每个情感词进行情感强度的赋值。
基于语义分析的情感分析方法研究
基于语义分析的情感分析方法研究近年来，随着社交媒体和在线评论的兴起，情感分析成为了自然语言处理的一个重要研究领域。
情感分析旨在通过对文本进行分析，从中提取出作者的情感和态度。
在商业领域中，情感分析被广泛应用于市场调研、品牌管理和客户关系管理等方面。
本文将探讨基于语义分析的情感分析方法的研究现状和前景。
首先，我们需要了解情感分析的两个重要概念：情感和语义。
情感是一个人对于某个事物或事件的主观感受和评价，可以分为积极情感和消极情感。
而语义则是对文本进行意义和语法解释的过程。
基于语义的情感分析方法的核心思想是通过语义解析，理解文本背后的情感含义。
目前，基于语义分析的情感分析方法主要分为两类：基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法依靠手动编写的规则来判断情感极性，如词典映射法、基于语义规则的方法等。
这些方法具有解释性强、可解释性好的特点，但需要大量的人力和时间来编写规则，并且对于新的语言和领域需要不断调整和更新规则。
与之相对的是基于机器学习的方法，这类方法通过训练模型来自动学习文本的情感信息。
常用的机器学习方法包括支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、深度学习等。
这些方法通过对大规模数据的学习，能够自动识别文本中的情感特征，具有较好的泛化能力。
但是这些方法需要足够多的标记数据集进行训练，并且对于不同的任务需要选择和调整合适的模型。
除了基于规则和机器学习的方法，还有一些融合了两种方法的混合方法，以提高情感分析的准确性和效果。
例如，可以将规则方法和机器学习方法相结合，先利用规则方法快速筛选出情感词汇，然后利用机器学习方法进一步分析和分类。
然而，无论是基于规则的方法还是基于机器学习的方法，都存在一些局限性。
首先，情感分析的结果受到语言表达的复杂性和多义性的影响。
例如，一些反讽和讽刺的语句会导致情感分析的误判。
其次，情感分析的结果与文本的上下文信息密切相关。
基于语义分析的情感识别技术研究
基于语义分析的情感识别技术研究情感识别是自然语言处理领域的一个重要研究方向，它旨在通过分析文本中包含的语义信息来识别和理解文本中表达的情绪和情感倾向。
基于语义分析的情感识别技术是一种有效的方法，具有广泛的应用前景，如舆情分析、情感化媒体推荐等。
本文将介绍基于语义分析的情感识别技术的研究进展、相关问题和挑战，以及未来可能的发展方向。
1. 研究进展基于语义分析的情感识别技术的研究主要有两个方面的进展：一是情感词汇的构建和情感标注，二是情感分析模型的构建和优化。
在情感词汇构建方面，研究者对情感词汇进行了大量的收集和整理工作。
常用的方法包括基于词典的方法和基于语料库的方法。
基于词典的方法通过手动构建情感词典，对每个词汇进行情感标注，以提供情感词汇资源。
而基于语料库的方法则通过统计语言模型，自动从大规模的语料库中提取情感词汇。
这些构建好的情感词汇库为情感识别提供了重要的基础。
在情感分析模型的构建方面，研究者通过机器学习和深度学习等方法，构建了一系列情感分析算法和模型。
常用的方法包括朴素贝叶斯、支持向量机、条件随机场以及基于神经网络的模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
这些模型可以从文本中提取特征，进行情感分析和情感识别。
通过不断优化和调整模型参数，提高了情感识别的准确率和效果。
2. 相关问题和挑战在基于语义分析的情感识别技术研究中，还存在一些相关的问题和挑战，需要进一步研究和解决。
首先，情感识别涉及到多个层面的语义分析，如词语级别、句子级别和文本级别等。
如何有效地对这些层面进行建模和分析，提高情感识别的准确性和效果，是一个待解决的问题。
其次，情感识别还受到文本中语言的复杂性和多样性的影响。
文本中可能存在歧义、隐喻和噪声等因素，这些都会影响情感分析的结果。
因此，如何解决语言复杂性和多样性带来的挑战，提高情感识别的鲁棒性和适应性，也是一个重要的研究方向。
另外，情感识别技术在处理多语言情感分析时面临着额外的挑战。
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f o sentences are extracted ， and they are added to CRF ( condition random field) to analyze the discourse
徐琳宏等:基于语义特征和本体的语篇情感计算
东京大学的 Ma 等人利用简单的句法分析与多种方
式的组合分析文章的情感[ 。 ] 5 2005 年日 本德岛大学
任福继等人基于结构化的情感知识库来识别文本的
情 6 . 在国内， 感[ ] 情感计算的 研究较少， 大部分集中
在脸谱和声音的处理上， 文本方面的研究就更少了. 2003 年北京师范大学的许小颖等人提出了汉语的 情感划分的研究 ， 并对部分情感词汇做了详细的分
收稿 日期 :2007一 05 03一
主动消除它[2〕20 3 年麻省理工学院的L u 等人提 . 0 i
出通过文章的情感分析得出文章的可视化情感结
构〔 2004 年东京大学的wa g 等人使用生理信号 ” ]. n 的传感器和动画文本实现在线交流情感闭. 2005 年
基金项目:国家自然科学基金项目(6 3 3 9 ， 6 3 3 ) ; 国家“ 0 7 0 5 6 7 0 9 0 八六三” 高技术研究发展计划基金项目( o 6AA0l z 5 ) 2 l 1
的情感结构， 首先处理每个句子是必不可少的. 所 以我们的情感分析模型分两个级别来说明. 3. 1 句子级的情感分析 本文根据情感表达的复杂度把句子划分为 3 种 类型， 分别是单情感词的简单句、 多情感词的简单句
和多情感词的复杂句. 单情感词的简单句就是指只包含一个情感词汇
类[ . 北京广播学院的 j 7 乐明等人探讨了语篇情感计
em tion based on the affective lexic n ontology and sentence analysis . Finally，affect ive st ructure of the o o
d is co ur se 1s eva lua t e d w it h t w o d iffe r e n t m e t ho ds .
2000 年 Su a i 等人提出利用模糊语义识别的 bsc 方法分析文本的情感 ， 指出利用词汇的歧义而不是
能 对情感 影响的 施加 计算” . ] l [
情感计算的研究成果在许多方面都有广阔的应 用前景 ， 如教育辅助软件， 可视化的心理学系统 ， 当
然也可 以应用在机器人 、 智能玩具和游戏等产业 中.
( 大连理工大学计算机科学与工程系 大连 n 6024 ) (hnin@dlut )
scour se Aff ctive ComPuting Based on Semantic F eatur es and 0 ntoIogy e
Xu Linhong and Lin Hongfei ( 及加r me t o O mP t &i c an En召 e in ， l必 U i， it o 7乞 n l哪 D li n l l 6024) t n f Ue r n e e d Ine g D n n r a y f h c o 理， a a Abstract Affective analysis in disc urse is be inning in China . Firstly，sentences are classified by their o g
Key words
semantic feature ; affective c mputing ; ontology ; condition random field o
摘 要 目 前在国内外语篇级情感计算的研究刚刚起步， 首先按表达情感的复杂度将句子划分为单情 感词的简单句、 多情感词的简单句和多情感词的复杂句3 种. 然后从句子的词汇和结构两方面考虑提 取影响语句的情感色彩的 9 个语义特征， 并在已有的情感词汇本体和句子级关键情感词汇识别的基础 上将语义特征加入到条件随机域中. 最后对文章的情感结构采用两种不同的评估方法， 分别评测结果 的标注正确率和情感的连贯性. 关键词 语义特征;情感计算;本体;条件随机域
affective c mplexity ，and t hey are simple sentence ，simPle sentence with o o
multiple emotional words ，and c mplic ted sentence with multiple emotional words . And then taking o a
计算机研究与发展 Jo r al of C冶 u n mputer Re e rch and Deve 叩ment sa l
IS N 1000一 S 1239l CN l l 一 1777/ TP 44 (S ppl. ) : 356一360 ， u 2007
基于语义特征和本体 的语篇情感计算
徐 宏 琳 林 飞 鸿
中图法分类号 TP39 1
随着 Int me 的发展， e t 以文本形式出现的信息
1 引 言
越来越多， 逐渐成为我们最容易获取也是最为丰富 的一种交互资源， 然而在文本的情感分析方面的研 究较少.
1.2 国内外的发展现状
1. 1 情感计算的应用 美国 MIT 实验室的 P c r 教授于 1997 年在她 i a d 的专著— “ fective 6 mputing (情感计算)” l A 一书 中定义“ 情感计算是与情感相关 ， 源于情感或者 来
算与评估理论〔. “ 〕 1. 3 本文的主要思想及内容安排
本文 的主要思想是以情感词汇本体为基础 ， 首 先识别单句的情感， 根据情感表达方式的不同将单 句划分为 3 种类型 ， 并从中抽取出多个语义特征加 人到条件随机域中， 进而获取整篇的情感结构. 第 2 节详细地介绍了情感词汇本体的情况; 第 3 节阐述 了情感分析模型;第 4 节介绍了2 种语篇情感的评 估方法及其优缺点; 最后 ， 5 节给出了实验的步 第 骤、 结果及分析.