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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)自媒體時(shí)代的到來,越來越多的人選擇通過互聯(lián)網(wǎng)來表達(dá)自己對(duì)事物的觀點(diǎn)和看法。情感分析,就是對(duì)含有情感傾向的文本進(jìn)行分析和處理,自動(dòng)化地歸納其中所包含情感信息的過程。情感分析技術(shù)在輿情監(jiān)控、市場(chǎng)調(diào)查、事件走勢(shì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域都有著重要的作用。
論文的研究源于輿情監(jiān)控系統(tǒng)的需求,使用情感分析技術(shù)為輿情監(jiān)控提供判決依據(jù)。中文情感分析的研究由于起步較晚,目前大多停留在篇章級(jí)的情感分析階段,不能深入挖掘文本中情感所表達(dá)的具體含義。針對(duì)上
2、述問題,論文在優(yōu)化傳統(tǒng)情感分析方法的基礎(chǔ)上,深入研究語句級(jí)的情感分析技術(shù),提出使用依存句法分析的方法,對(duì)文本中情感詞的上下文進(jìn)行語法分析,提取情感表達(dá)的詳細(xì)信息。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多層級(jí)網(wǎng)絡(luò)文本情感分析系統(tǒng),系統(tǒng)不但能提供快速實(shí)時(shí)的篇章級(jí)情感分析,還提供語句級(jí)的情感分析,提取情感持有者和情感對(duì)象。
本文的主要內(nèi)容包括:
1.研究基于文本分類的情感分析方法,實(shí)驗(yàn)了不同文本分類方法用于情感分析任務(wù)時(shí)的性能。結(jié)合情感分析任務(wù)
3、的具體特點(diǎn),對(duì)分類算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),提出了一種粗粒度的實(shí)時(shí)情感分析方法。
2.研究依存句法分析的原理和實(shí)現(xiàn),發(fā)現(xiàn)中文中能夠表達(dá)情感的句法結(jié)構(gòu)。通過分析句子中情感詞與其上下文的依存關(guān)系對(duì)情感表達(dá)的影響,提出一種細(xì)粒度的情感分析方法。該方法為語句級(jí)的情感分析,在給出句子情感傾向的同時(shí),提取情感的持有者和情感對(duì)象。
3.在上述工作的基礎(chǔ)上,結(jié)合網(wǎng)頁抓取技術(shù)和Web前端技術(shù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多層級(jí)網(wǎng)絡(luò)文本情感分析系統(tǒng)。此系
4、統(tǒng)提供篇章級(jí)的粗粒度情感分析和語句級(jí)的細(xì)粒度情感分析,并綜合大量文本的分析結(jié)果提供情感走勢(shì)分析的功能。最后對(duì)系統(tǒng)的功能、性能和速度等指標(biāo)進(jìn)行了測(cè)試。
測(cè)試表明,使用本系統(tǒng)進(jìn)行粗粒度情感分析,將文本分為正向、負(fù)向、中性的宏平均F度量為77.2%。細(xì)粒度情感分析中,句子情感傾向分析的宏平均 F度量為70.4%,在情感傾向分析正確的基礎(chǔ)上對(duì)情感持有者和情感對(duì)象識(shí)別的正確率分別為81.6%和72.2%。本系統(tǒng)能夠滿足不同層次的情感分析
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