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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,我們可以從網(wǎng)上獲取的信息和資源也在呈幾何級數(shù)的增長。對于文本資源,尤其是用戶主動發(fā)布的評論,進行挖掘和分析,識別出其情感傾向及演化規(guī)律,可以更好地理解用戶的消費習慣,分析熱點輿情,也可以為政府,企業(yè)和其他機構在決策時提供重要的依據(jù)。
本文首先介紹了情感分析研究的動因,面臨的挑戰(zhàn)以及廣闊的應用前景。然后聚焦于本領域研究的重點——情感極性分類上。對它的特點,關鍵概念和研究方法進行了較為詳盡的論述。與傳統(tǒng)的
2、基于主題的文本分類相比,情感分類任務自身的特征使得在解決相關問題時,我們不僅要考慮問題的共性,更要結合問題特點,因地制宜。針對電影評論和產(chǎn)品評論這樣的主觀性文本中包含的情感傾向,本文運用兩種基于不同思想的方法對情感極性分類進行了多角度的研究:(1)基于情感詞典的情感極性分類方法。本文在以General Inquiry為情感詞典的基礎上,提出基于bootstrapping框架下的PMI-IR詞典擴充算法,有效地提高了極性分類性能。并且融入
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