基于條件隨機場的中文文本情感分析研究.pdf

1、伴隨著互聯網的發(fā)展以及新的網絡應用的出現,互聯網用戶由單純的“讀”網頁,向“讀、寫”網頁,共同建設互聯網發(fā)展,由此網上產生了大量帶有用戶主觀感情的數據,從這些帶有主觀感情的海量數據中挖掘出網絡用戶的觀點在現實生活中具有很大的意義,在這種背景下文本情感分析(sentiment analysis)技術應運而生。
　　 文本情感分析近年來成為一個新的研究熱點。根據研究的粒度大小不同,文本情感分析可分為詞匯級、句子級以及文檔級,然而句子

2、級以及文檔級的情感分析往往以詞匯級的為基礎。目前對于詞匯級的情感分析研究有基于規(guī)則的方法和基于機器學習方法,針對中文文本詞匯級情感分析大部分使用基于規(guī)則的方法?；谝?guī)則的方法,通常具有較高的準確率,但召回率很差,為此本文對此進行了深入的研究。
　　 首先,針對基于規(guī)則的情感詞匯自動識別算法的不足,提出了基于條件隨機場的情感詞匯識別算法,該方法將情感詞匯識別當成序列標注任務,并給出了標注集、特征模板以及特征驗證與特征篩選的方法。實

3、驗結果驗證了基于條件隨機場的情感詞匯自動識別算法的有效性。
　　 其次,針對傳統(tǒng)基于詞匯相似度的詞匯褒貶性自動識別算法的不足,本文提出了一種改進的基于詞匯相似度的褒貶性自動識別算法。該算法以基于聚類的褒貶基準詞選擇算法為基礎,基于詞群的概念克服了詞匯間相似性與詞匯間褒貶傾向不一致對詞匯褒貶性計算的影響。實驗結果表明,該方法在準確性方面優(yōu)于傳統(tǒng)基于詞匯相似度的詞匯褒貶性計算算法。
　　 最后,給出了一種評論文摘自動生成的方