中文文本情感倾向性分析
文本情感分析综述
文本情感分析综述文本情感分析是指对文本内容进行分析，以确定其中所包含情感的方法。
情感分析在自然语言处理领域具有广泛的应用，包括社交媒体监测、品牌管理、市场调研等。
本文将综述目前文本情感分析的技术和方法，并探讨其应用领域和存在的挑战。
一、情感分析技术和方法：1. 基于词典的方法：该方法使用预定义的情感词典，对文本中的词进行情感打分，然后通过加权求和或者分类算法来确定整个文本的情感极性。
常用的词典有SentiWordNet、AFINN等。
2.机器学习方法：该方法通过训练一个分类器，将文本分为积极、消极或中性，常用的算法有朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。
3.深度学习方法：近年来，深度学习方法在情感分析中取得了显著的进展。
深度学习模型如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）能够对文本进行端到端的建模，包括长期依赖和局部特征提取。
二、情感分析的应用领域：1.社交媒体监测：情感分析可用于监测社交媒体上用户对特定事件、产品或品牌的态度和情感倾向，帮助公司及时了解用户的反馈和需求。
2.市场调研：情感分析可以帮助企业了解产品的市场反应和用户的需求，进而优化产品设计和营销策略。
3.品牌管理：情感分析可以帮助企业评估品牌形象和声誉，并及时发现并解决潜在的危机和问题。
4.情感分析还可应用于舆情监测、情感化以及个性化推荐等领域。
三、情感分析的挑战：1.多样性和主观性：情感分析受到文本多样性和主观性的影响，不同文化和背景下，不同人对同一词汇或句子的情感倾向可能会有差异。
2.语义理解：情感分析需要深入理解文本的上下文和语义，包括语言的隐喻、讽刺等。
这对于机器来说是一大挑战。
3.数据标注：情感分析的训练需要大量标注好情感的数据，然而标注数据是一项复杂且耗时的任务，为情感分析提供高质量的训练数据仍然是一个问题。
综上所述，文本情感分析是一项具有挑战性但应用广泛的任务。
随着技术的不断发展，我们可以期待情感分析在各个领域的更深入应用，并希望能够解决当前面临的挑战，提升情感分析的准确性和效果。
基于词典的中文情感倾向文本分析工具
基于词典的中文情感倾向文本分析工具以下是一些基于词典的中文情感倾向文本分析工具：
1.哈工大情感词典：哈尔滨工业大学开发的情感词典，包含了积极、消极和中性的词汇。
可以使用该词典进行情感倾向的判断。
2.百度情感分析API：百度提供的自然语言处理工具之一，可以对中文文本进行情感分析，返回积极、消极和中性的概率值。
3.哥伦比亚大学中文情感词典：由哥伦比亚大学研究团队创建的中文情感词典，包含了积极、消极和中性的词汇以及其情感强度。
可以用于中文情感分析。
4.中山大学中文情感词汇本体库：中山大学开发的情感词汇本体库，包含了积极、消极、中性和其他情感倾向的词汇。
可以用于中文文本情感分析的研究和应用。
这些工具通常是基于词典匹配的方式进行情感分析，通过匹配文本中的词汇与情感词典中的词汇进行情感倾向的判断。
然而，这种方法可能无法处理多义词、语境相关性等问题，所以结果可能不准确。
一些工具还结合了机器学习和统计方法进行情感分析，以提高准确性。
文本情感分析准确率评估说明
文本情感分析准确率评估说明文本情感分析是指通过对文本进行分析和处理，从中提取出文本的情感倾向以及情感强度等信息的技术。
该技术广泛应用于社交媒体舆情监测、产品评论分析、舆情预测等领域。
对于文本情感分析而言，准确率是一个重要的评估指标，用来评估模型在情感分析任务上的表现。
要进行文本情感分析准确率的评估，需要先确定评价指标和数据集。
常用的评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
其中，准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例；精确率是指模型预测为正的样本中真正为正的比例；召回率是指真正为正的样本中被模型预测为正的比例；F1值是精确率和召回率的调和平均数。
数据集的选择对准确率的评估结果也有重要影响。
选取代表性的、经过标注的数据集，可以更客观地评估模型的性能。
一般可以选择包含正向和负向情感标签的数据集，用于二分类情感分析准确率的评估。
还可以选择包含多个情感类别标签的数据集，用于多分类情感分析准确率的评估。
进行文本情感分析准确率的评估时，需要将数据集分为训练集和测试集，通过训练模型在训练集上学习特征和规律，再在测试集上进行预测和评估。
常用的情感分析模型包括基于规则的方法、机器学习方法和深度学习方法。
根据不同的方法选择相应的模型，并在训练集上进行训练和调优。
在进行模型评估时，可以使用K折交叉验证的方法来提高评估结果的可靠性。
K折交叉验证将数据集分为K个子集，每次使用其中K-1个子集进行训练，用剩余的一个子集进行测试，重复K次后取平均值作为最终评估结果。
评估结果的解读要结合实际应用需求来进行。
例如，在产品评论分析任务中，对于情感分析的准确率要求一般较高，因为需要精确把握用户的情感倾向；而在舆情监测任务中，对于情感分析的准确率要求相对较低，因为更注重对整体舆情的把握。
最后，还可以通过与其他模型进行比较来进一步评估模型的准确率。
选择一些具有代表性的、公开可用的模型进行比较，根据各个模型在相同数据集上的评估结果进行对比分析，从而得出模型的优劣势。
文本情感分析范文
文本情感分析范文文本情感分析是指对一段文本进行评估和判断，以确定文本所表达的情感情绪是积极的、消极的还是中性的。
在自然语言处理领域，文本情感分析是一项重要的任务，它可以在许多应用中发挥关键作用，例如舆情监测、情感推荐和市场调研等。
情感分类是文本情感分析中的基本任务之一、情感分类的目标是根据文本的内容和上下文分析出文本所表示的情感类别。
常见的情感类别包括积极、消极和中性。
情感分类通常借助于机器学习算法，如支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习模型等。
这些算法需要在训练阶段使用标注好的数据进行模型的训练，然后通过对新的文本进行分类来确定文本的情感类别。
情感分类可以被应用于许多领域，如舆情分析、评论分析和产品评价等。
另一个常见的任务是情感极性判断。
情感极性判断是指在情感分类的基础上，进一步判断出文本所表达情感的正负方向。
情感极性判断通常采用二分类的方法，将情感分为正向和负向两个极性。
情感极性判断可以帮助我们更好地理解文本的情感倾向性和态度。
这在舆情分析和情感推荐等领域中非常有用。
文本情感分析的关键挑战之一是语义的理解和表示。
由于自然语言的多样性和复杂性，对文本情感的准确理解是一项具有挑战性的任务。
为了解决这个问题，研究人员开发了各种各样的方法和技术，例如基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
这些方法充分利用了大规模的训练数据和强大的计算能力，取得了显著的成果。
除了挑战，文本情感分析还面临着一些潜在的问题，例如主观性和目标性的混淆、文本长度的限制以及情感表达的多样性等。
这些问题需要进一步的研究和改进，以提高文本情感分析的性能和效果。
总结起来，文本情感分析是一项重要的任务，它可以用于许多应用中，从舆情分析到情感推荐等。
情感分类和情感极性判断是文本情感分析的两个主要任务。
虽然文本情感分析面临着挑战和问题，但通过不断的研究和改进，我们可以进一步提高其性能和效果，提供更好的情感分析服务。
文本情绪分析综述
文本情绪分析综述随着社交媒体和在线交流的普及，人们产生和接触到的文本信息越来越丰富。
这些文本信息中蕴含着大量的情感信息，对于理解人们的需求、意见和态度具有重要意义。
文本情绪分析正是一种用于提取和处理这些情感信息的技术。
本文将综述文本情绪分析的基本概念、现状、趋势以及未来研究方向。
一、引言文本情绪分析是一种自然语言处理技术，通过计算机算法自动识别和分析文本中的情感倾向。
这种技术可以应用于诸多领域，如智能客服、广告效果评估、新闻报道分析等。
准确、高效的文本情绪分析技术对于企业、政府和社会各界具有重要意义。
二、情感分析文本情绪分析的核心是情感词典和机器学习算法。
情感词典是一种包含情感词汇及其权重的词典，用于表示文本中的情感倾向。
机器学习算法则是通过训练大量样本学习文本情感倾向的模型，并对新文本进行情感预测。
在情感分析过程中，特征选择和模型训练是两个关键环节。
特征选择涉及到从文本中提取有意义的信息，如词频、词性、句法等，用于判断文本的情感倾向。
模型训练则是通过机器学习算法，将提取的特征输入到模型中进行训练，以得到更准确的情感预测结果。
三、应用领域文本情绪分析在各个领域都有广泛的应用。
例如，在智能客服领域，文本情绪分析可以帮助企业快速了解客户需求和意见，提高客户满意度；在广告文案领域，文本情绪分析可以评估广告效果，为广告制作提供参考；在新闻报道领域，文本情绪分析可以分析作者的情感倾向，帮助读者更好地理解报道内容。
然而，文本情绪分析在实际应用中仍面临一些挑战，如情感词典的不完善、不同文化背景下的情感差异等。
因此，提高文本情绪分析的准确性和普适性仍是未来的重要研究方向。
四、未来展望随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展，文本情绪分析的准确性和应用范围也将得到进一步提升。
未来，文本情绪分析有望实现以下发展：1、算法优化：结合深度学习和传统机器学习算法的优点，提高情感分析的准确性。
例如，使用预训练的深度学习模型进行情感预测，以及结合多种特征进行模型训练等。
基于情感词典的文本情感分析
基于情感词典的文本情感分析
情感词典是一种包含了大量情感词汇及其对应情感极性的词典。
基于
情感词典的文本情感分析方法是通过对文本中出现的情感词进行统计和计算，来推测文本的情感倾向。
具体步骤如下：
1.构建情感词典：收集大量带有情感倾向的文本数据，通过人工标注
或自动化方法，将其中的词汇与情感极性进行配对，形成一个情感词典。
2.分词处理：将待分析的文本进行分词处理，将其切分成一个个独立
的词汇。
3.情感词匹配：将分词后的词汇与情感词典中的词汇进行匹配，检查
是否存在情感词。
4.情感极性计算：对找到的情感词，根据其在情感词典中的情感极性，进行累加计算。
一般情感词典会给出一个词语的情感极性值，如+1代表
积极情感，-1代表消极情感。
5.构建情感得分：通过计算情感词的累加值来得到文本的情感得分。
如果累加值为正，则表示文本倾向于积极情感，如果累加值为负，则表示
文本倾向于消极情感。
6.结果分析：根据情感得分，对文本进行情感倾向的判断。
一般可以
设定一个阈值，如果情感得分大于阈值，则判断为积极情感，如果小于阈值，则判断为消极情感。
基于情感词典的文本情感分析方法简单有效，但也存在一定的局限性，例如在处理含有感情词双关语、否定词、程度副词等复杂情况时效果不佳。
因此，在实际应用中，可以结合其他机器学习或深度学习的方法，以提高情感分析的准确性和泛化能力。
情感分析和文本分类从文本中提取情感信息
上下文信息
利用上下文信息，理解词 在特定语境下的含义。
局限性
难以捕捉复杂的语义关系 ，且对语料库的依赖较大 。
03
文本分类技术
基于规则的方法
词法分析
基于规则的方法首先对文本进行 词法分析，包括分词、词性标注 和命名实体识别等，以提取文本
中的关键信息。
情感词典
利用情感词典，基于规则的方法可 以计算文本中每个单词或短语的极 性和情感倾向，从而得出整个文本 的情感倾向。
情感分析和文本 分类从文本中提 取情感信息
汇报人：XXX
2023-11-22
目录
• 情感分析概述 • 情感分析技术 • 文本分类技术 • 情感分析和文本分类的应用场景 • 情感分析和文本分类的挑战与未
来发展
01
情感分析概述
情感分析的定义
01
情感分析是指通过自然语言处理 技术，对文本中的情感信息进行 分析、理解和提取的过程。
提高客户服务质量和效率
详细描述
通过对客户服务热线的通话记录进行分析，企业可以了解客户的需求、问题和意见，从而优化客户服务流程，提 高客户满意度。
新闻报道分析
总结词
快速了解新闻事件的发展趋势
详细描述
通过对新闻报道进行分析，可以快速了解新闻事件的发展趋势、公众对新闻的反应和态度，为决策者 提供参考。
05
局限性
基于规则的方法往往需要手动制定 规则和情感词典，因此时间和人力 成本较高，且规则和词典的覆盖范 围有限。
基于机器学习的方法
特征提取
基于机器学习的方法通常需要 从文本中提取特征，如词频、
n-gram、TF-IDF等。
模型训练
使用已标记的文本数据集进行 模型训练，学习文本特征与情 感类别之间的关系。
自然语言处理中的文本情感分析
自然语言处理中的文本情感分析近年来，自然语言处理技术在各个领域快速发展，其中文本情感分析是其中的一大热点。
文本情感分析，也称为情感分析、观点分析，是指通过分析一段文本所包含的情感信息，来判断该文本的情感倾向、情感强度以及相关情感的主题方向。
文本情感分析是自然语言处理技术的一个重要应用方向，其涉及的领域也非常广泛，如社交网络舆情分析、商品评论分析、新闻报道情感分析等。
一、文本情感分析的基本原理文本情感分析的基本原理是通过计算文本中情感词汇的情感极性，量化出文本情感的倾向性和强度。
情感词汇是指能够表达文本情感色彩的词汇，如开心、伤心、愤怒等。
每个情感词汇都有其对应的情感极性，如开心为正向情感，伤心为负向情感，中立情感则无情感倾向。
文本情感分析在分析文本情感时，一般采用情感词典与文本相匹配的方式进行情感分类，将文本中的情感词汇与情感词典中的情感词汇进行对比，匹配出正向情感词汇和负向情感词汇的个数，进而计算出文本情感的倾向性和强度。
二、文本情感分析的挑战在实际应用中，文本情感分析面临的挑战非常复杂，主要包括以下方面：1. 模糊性和歧义性：同一词汇在不同的语境下可能具有不同的情感极性，例如，“好”这个词可以表示正向情感，也可以表示中立情感，还可以表示负向情感；2. 段落内关系处理：文本的情感表达不仅仅局限于单个词汇的情感极性，还与整个段落的上下文关系息息相关，需要充分考虑语境的影响；3. 情感分类的主观性：情感分类的结果不仅仅受情感词汇的数量和类别影响，还受到运用算法者的主观认识和意愿的影响；4. 数据稀疏性：情感分类所需的数据量巨大，要求大量的标注数据和足够的训练数据。
三、文本情感分析的应用文本情感分析得到了广泛的应用，主要涉及以下方面：1. 社交媒体舆情分析：社交媒体平台成为用户表达情感的主要渠道，文本情感分析可支持舆情监测、热点跟踪、用户画像等功能；2. 产品推广分析：在受众面前展示情感积极向上的一面可以满足消费者购买欲望，文本情感分析可以通过分析用户对产品的态度或情感，改善产品推广策略；3. 新闻媒体情感分析：以新闻报道等文本形式呈现的信息，可以通过分析新闻报道界面所涉及的情感，进而了解到人们对于某项议题的真实情感和观点，支持政策制定和舆情监测；4. 历史事件情感分析：文本情感分析可以针对不同历史事件进行情感词典训练，发现时间序列中数据之间的联系和规律，发现有价值的信息和洞察力。
基于BERT的中文文本情感分析研究
基于BERT的中文文本情感分析研究基于BERT的中文文本情感分析研究1. 引言情感分析是自然语言处理中一个重要且具有挑战性的任务。
它可以帮助人们分析和理解文本背后所蕴含的情感倾向，对于舆情监测、市场调研和用户反馈分析等领域具有广泛的应用。
随着深度学习的快速发展，基于神经网络的情感分析方法取得了巨大的突破。
其中，基于预训练语言模型的BERT模型被广泛应用于情感分析任务，并且在多个评测数据集上取得了优秀的性能。
2. BERT模型简介BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。
其独特之处在于使用了Transformer模型结构，并通过双向训练的方式学习到了字词的语义信息和上下文关系。
BERT 模型在大规模的无标签数据上进行预训练，然后通过微调在特定任务上进行训练。
由于BERT模型能够从大量的上下文信息中学习语义特征，因此在情感分析任务中具备很高的潜力。
3. 数据集与预处理进行情感分析研究时，需要使用合适的中文文本数据集。
常见的中文情感数据集包括豆瓣评论数据集、新浪微博情感数据集等。
在数据预处理阶段，需要对文本数据进行分词、去停用词、构建词表等操作，以便将文本转化为模型可以处理的数值表示。
4. BERT模型在中文情感分析任务中的应用在使用BERT模型进行中文情感分析时，首先要进行模型的微调。
通常选择一个适应于情感分析应用的目标函数，如交叉熵损失函数，并使用标注的情感类别进行有监督的训练。
微调时需要适应BERT模型的输入格式，并进行参数初始化等相关操作。
在微调完成后，可以使用BERT模型对未标注数据进行情感分析，得出文本的情感倾向。
5. 实验与评估为了评估BERT模型在中文情感分析任务中的效果，可以采用常见的评测指标，如准确率、召回率和F1值等。
实验过程中可以将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过交叉验证等方法进行多次实验，以得出模型的平均性能。
中文文本情感分析
中文文本情感分析中文文本情感分析是一种通过计算机处理中文文本来判断其情感倾向的方法。
情感分析可以帮助我们了解人们对于特定主题或事件的态度和情绪，对于舆情分析、市场调研以及社交媒体监测等领域有着广泛的应用。
本文将从情感分析的定义、算法原理、应用案例等方面进行探讨，以帮助读者更好地理解中文文本情感分析的方法和应用。
首先，我们来看一下情感分析的定义。
情感分析，又称为情感检测或情绪分析，是一种通过计算机自动地分析文本、音频或视频等媒体中的情感意义的技术。
它的目标是识别和提取文本中的情感倾向，例如积极、消极或中性。
通常情感分析可以分为两个主要的任务，情感极性分类和情感强度判断。
情感极性分类是将文本划分为积极、消极或中性三类，而情感强度判断则是判断文本中表达的情感强烈程度。
情感分析的算法原理有多种，下面介绍几种常见的方法。
传统的方法包括基于词典的情感分析和基于机器学习的情感分析。
基于词典的方法通过查找文本中出现的情感词和修饰词来判断文本的情感倾向。
该方法的优点是简单易实现，但是受限于词典的规模和质量，对于新词、多义词以及上下文的处理较为困难。
而基于机器学习的方法则是通过训练模型来自动地学习文本与情感之间的关系。
该方法的优点是可以自动学习特征和模式，对于上下文和语境的处理更为准确，但是需要大量的标记数据进行训练。
近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的情感分析方法也得到了广泛的应用。
这些方法通常使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）或者卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来处理序列化的文本数据。
RNN适用于处理长序列的文本数据，通过引入记忆单元（LSTM、GRU等）来捕捉上下文信息。
而CNN则使用卷积操作来提取局部特征，适用于短文本的处理。
这些方法的优势在于可以自动提取文本中的语义和语境信息，对于上下文和语境的处理更为准确。
中文文本情感分析的应用非常广泛。
如何进行文本分析与情感分析
如何进行文本分析与情感分析文本分析与情感分析是近年来备受关注的研究领域，它们可以帮助我们从大量的文本数据中提取有用的信息，并了解人们的情感倾向。
本文将介绍如何进行文本分析与情感分析，以及相关的方法和技术。
一、文本分析的基本概念文本分析是指对文本数据进行处理和分析的过程。
它可以帮助我们理解文本中的主题、情感、关系等内容。
文本分析的基本步骤包括数据收集、数据清洗、特征提取和模型构建等。
1. 数据收集：首先，我们需要收集大量的文本数据，可以是来自社交媒体、新闻报道、论坛帖子等。
数据的质量和数量对于后续的分析结果至关重要。
2. 数据清洗：在进行文本分析之前，我们需要对数据进行清洗，去除无关信息、标点符号、停用词等。
同时，还需要进行分词处理，将文本划分为一个个的词语。
3. 特征提取：特征提取是文本分析的核心步骤之一。
通过将文本转化为向量表示，可以方便后续的模型训练和分析。
常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF等。
4. 模型构建：在特征提取之后，我们可以使用机器学习或深度学习等方法构建模型。
常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
通过模型的训练和预测，可以对文本进行分类、聚类等分析。
二、情感分析的基本概念情感分析是一种通过计算机技术来分析文本中的情感倾向的方法。
它可以帮助我们了解人们对于某个话题的情感态度，如正面、负面或中性。
情感分析在社交媒体监测、产品评论分析等领域有着广泛的应用。
1. 情感词典：情感分析的基础是情感词典，它是一种包含了大量词语及其情感极性的词典。
通过将文本中的词语与情感词典进行匹配，可以计算文本的情感倾向。
2. 文本预处理：与文本分析类似，情感分析也需要对文本进行预处理，包括数据清洗、分词等步骤。
此外，还可以考虑去除一些无情感倾向的词语，如停用词等。
3. 情感计算：情感计算是情感分析的核心步骤之一。
通过将文本中的词语与情感词典进行匹配，并根据词语的情感极性计算文本的情感得分。
文本细粒度情感分析综述
展望未来，我们认为文本细粒度情感分析的研究方向可以从以下几个方面展 开：
1、探索更有效的特征提取方法：目前，深度学习等方法已经在文本细粒度 情感分析中取得了很好的效果，但仍有改进的空间。未来可以继续探索更有效的 特征提取方法和模型结构，以提高模型的性能。
2、加强跨领域的研究：目前，文本细粒度情感分析的研究主要集中在电影 评论、商品评论等领域，未来可以加强跨领域的研究，将该方法应用到更多的领 域中。
3、迁移学习：迁移学习是将已经训练好的模型应用于新的任务或领域。在 情感分析中，迁移学习可以用来解决数据稀疏性问题，将预训练的模型应用于情 感分类或意见挖掘等任务。
三、情感分析的应用现状
1、商业领域：在商业领域，文本细粒度情感分析被广泛应用于产品评论、 客户服务、投资决策等方面。例如，通过对产品评论的情感分析，可以帮助企业 了解消费者对产品的看法和态度，进而改进产品或服务。
文本细粒度情感分析综述
01 引言
03 参考内容
目录
02 情感分析方法
随着社交媒体和在线平台的快速发展，大量的文本数据不断涌现，使得文本 情感分析变得越来越重要。文本细粒度情感分析作为一种精细化的文本情感分析 方法，能够对文本中的每个单词或短语进行情感值的计算，从而更准确地反映出 文本的整体情感倾向。在本次演示中，我们将对文本细粒度情感分析的研究现状 进行概述，并探讨未来的发展方向。
四、情感分析的研究方法与挑战
虽然文本细粒度情感分析已经取得了许多成果，但仍然存在一些挑战和问题 需要进一步探讨。例如：
1、数据稀疏性：在情感分析中，往往存在大量未标记或标记成本过高的数 据，这导致了数据稀疏性问题。如何有效利用无监督学习或迁移学习来解决数据 稀疏性问题是当前研究的热点。
基于LDA主题模型的文本情感分析算法研究
基于LDA主题模型的文本情感分析算法研究一、引言文本情感分析在当前信息时代中具有重要的应用价值，可以帮助企业了解顾客需求、政府分析民意、媒体了解社会舆论等。
自然语言处理(NLP)技术在文本情感分析中扮演了重要的角色，其中主题模型是一种常用的NLP技术。
本文旨在研究基于LDA主题模型的文本情感分析算法。
二、文本情感分析概述文本情感分析(Text Sentiment Analysis)是一种自然语言处理技术，旨在确定文本的主观性，即文本的情感倾向性。
文本情感分析分为两个方面：正向和负向。
在处理文本的过程中，我们可以从文本中提取出相应的情感词，通过情感词的极性来确定文本的情感倾向。
在进行文本情感分析时，需要使用NLP技术来处理文本数据。
三、主题模型主题模型(Topic Model)是一种文本挖掘技术，用于表示文本中的隐藏主题。
主题模型假设文本是由几个主题混合而成。
主题模型是一种无监督学习方式，可以自动地从文本数据中提取出主题。
LDA主题模型是一种常用的主题模型。
LDA主题模型通过计算单词的共现关系来确定主题。
LDA主题模型将文本数据表示为一个概率分布，其中分布的权重对应于每个单词能够代表任何特定主题的概率。
四、基于LDA主题模型的文本情感分析算法基于LDA主题模型的文本情感分析算法主要包括以下步骤：1. 数据预处理在文本数据处理前，需要进行数据预处理。
数据预处理包括文本分词、停用词过滤、标点符号删除等。
可以使用Python中的nltk库进行文本预处理。
2. 构建LDA主题模型在完成数据预处理后，需要使用LDA主题模型建立文本数据模型。
LDA主题模型的生成过程可以参考以下步骤：(1) 假设文本数据中包含K个主题。
(2) 随机为每个单词指定主题。
(3) 随机选择一个文本中的单词，并计算该单词属于每个主题的概率。
(4) 根据计算得到的概率选择一个主题，将该单词指定为该主题的代表性单词。
(5) 重复步骤(3-4)，直到文本中的所有单词都被指定为某个主题的代表性单词。
文本情感分析研究现状
文本情感分析研究现状文本情感分析是指通过自然语言处理技术将文本中的情感倾向进行判别和分类的任务。
近年来，随着社交媒体的兴起和互联网信息的爆炸性增长，文本情感分析成为了热门的研究领域，吸引了众多学者的关注。
本文将对文本情感分析的研究现状进行综述，并讨论其应用和挑战。
目前，文本情感分析主要分为两个方向：情感分类和情感极性识别。
情感分类是将文本划分为多个离散的情感类别，如积极、中性和消极；情感极性识别则是根据文本的情感态度划分为正向和负向。
这两个方向相互补充，共同构成了文本情感分析的核心内容。
在情感分类方面，传统的方法主要基于机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机和最大熵模型。
这些方法将文本转化为向量表示，并利用分类器进行情感分类。
然而，传统方法在处理复杂的文本中存在着一些问题，如特征选择困难、泛化性能差等。
为了解决这些问题，近年来，深度学习在文本情感分析中得到了广泛的应用。
深度学习模型能够自动学习特征表达，并能够处理大规模文本数据。
其中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）是两个常用的深度学习模型。
CNN能够捕捉文本中的局部特征，而LSTM则可以建模文本的时序信息。
此外，还有一些基于注意力机制的模型，如Transformer和BERT，它们能够更好地关注文本中的重要信息。
在情感极性识别方面，大部分研究集中在两个任务：情感词汇挖掘和情感表达强度分析。
情感词汇挖掘是指从文本中识别出具有情感倾向的词汇，例如“好”、“坏”等。
常见的方法包括基于词典的方法和基于机器学习的方法。
情感表达强度分析则是判断情感的强烈程度，例如“非常好”和“一般般”。
除了情感分类和情感极性识别，文本情感分析还有一些其他的研究方向。
例如，情感迁移学习利用源领域的标注数据来进行目标领域的情感分类，以应对数据稀缺和领域差异性的问题。
跨媒体情感分析则是将不同媒体（如文本、图像和音频）中的情感进行分析和对比。
多模态融合、多语言情感分析、社交媒体情感分析等都是具有应用前景的研究方向。
文本数据的主题建模与情感分析
文本数据的主题建模与情感分析在信息爆炸的时代，大量的文本数据被产生和传播，这给我们提供了丰富的信息资源。
然而，如何从这些海量的文本数据中提取有用的信息，对于实现智能化分析和决策具有重要意义。
主题建模和情感分析是文本数据处理的两个关键任务，它们可以揭示文本数据中隐藏的主题和情感倾向，为信息管理和决策提供有力支持。
一、主题建模主题建模是一种通过挖掘文本数据中的潜在主题来理解和组织文本内容的方法。
主题是指一组相关的词语和概念，通过对文本数据进行主题建模，可以实现文本的自动分类、文档的聚类和关键词的提取。
主题建模的方法多种多样，其中较为常用的是概率主题模型，如Latent Dirichlet Allocation (LDA)。
在主题建模中，LDA模型将文本数据视为一个词项的集合，假设每个文档都包含一个或多个主题，每个主题又由一组词项构成。
通过概率推断，可以对文本数据进行主题分配，从而揭示文本数据中的主题结构。
主题建模可以应用于文本分类、文本摘要、信息检索等领域，对于有效组织和利用文本数据具有重要意义。
二、情感分析情感分析是一种对文本数据情感倾向进行分析和分类的方法。
通过情感分析，可以判断文本数据表达的情感极性，如正面、负面或中性。
情感分析广泛应用于社交媒体分析、在线评论分析、产品评价等领域，为企业决策和舆情监测提供重要参考。
情感分析的方法多种多样，常用的包括基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于词典的方法通过对文本数据中的词语进行情感分类来判断整个文本的情感倾向，但其效果受限于词典的覆盖范围和准确性。
基于机器学习的方法通过构建情感分类模型来自动判断文本的情感倾向，需要大量标注的训练数据。
基于深度学习的方法通过神经网络模型的训练和学习，可以有效地捕捉文本数据中的情感信息。
三、主题建模与情感分析的应用主题建模和情感分析在实际应用中具有广泛的应用前景。
以舆情分析为例，通过主题建模可以挖掘大量微博、新闻评论等文本数据中的热点话题和舆论倾向，快速了解社会舆情动态。
自然语言处理中的中文文本情感分析与情绪识别
自然语言处理中的中文文本情感分析与情绪识别自然语言处理（NLP）是一门将计算机和人类语言进行交互的学科。
它涵盖了自动语音识别、语音合成、机器翻译、文本分类和情感分析等多个领域。
其中，中文文本情感分析与情绪识别是NLP领域中一个重要而受关注的研究方向。
情感分析是指通过对文本的分析，确定其中所包含的情感倾向。
在中文文本中，情感分析的目标是识别出文本中的情感态度，例如喜悦、愤怒、悲伤等。
这对于企业的声誉管理、产品推广、舆情分析等方面具有重要意义。
情绪识别是指判断文本中表达的是何种情绪，如快乐、愤怒、悲伤、焦虑等。
情绪识别不同于情感分析，它更加关注识别文本中的具体情绪类型。
这种技术可以应用于社交媒体分析、智能客服、心理学研究等领域。
在中文文本情感分析和情绪识别领域，已经有很多研究工作和技术成果。
下面将介绍一些常用的方法和技术。
首先，基于机器学习的方法是常见的情感分析和情绪识别技术之一。
这类方法通过训练模型，使其能够根据文本的特征和情感标签进行分类。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。
这些算法可以通过提取文本的词袋特征、n-gram特征或者词嵌入向量等来训练模型。
然后，模型可以用来对新的文本进行情感分析和情绪识别。
其次，基于规则的方法也被广泛应用于中文文本情感分析和情绪识别中。
这种方法通过定义一系列规则和规则匹配的方式判断文本中的情感倾向和情绪。
例如，可以通过检测文本中的关键词和词组，来判断文本的情感或情绪类别。
这种方法的优势是可以手动定义规则，因此对具体领域的文本有较好的适应性。
另外，基于词典的方法也是常见的技术之一。
这种方法通过建立词典，并为词汇赋予情感倾向或情绪标签，然后将文本中的词语与词典进行匹配，从而对文本的情感或情绪进行判断。
这种方法可以利用情感词和情感强度词的特征，对文本中的情感进行分析。
除了上述方法，最近还出现了一些基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
文本情感分析综述
文本情感分析综述作者：来亮钱屹来源：《计算机光盘软件与应用》2012年第18期摘要：近年来随着计算机、人工智能、心理学等学科交叉领域的不断延伸，情感分析引起了很多研究人员的兴趣。
情感分析主要是对主观性文本进行挖掘与分析，从中获取有价值的信息。
本文针对中文文本情感分析的研究现状与进展进行总结。
首先介绍文本情感分析的内容，并按粒度层次，从词语级、语句级介绍相关的技术，分析了近年来的一些研究进展。
接着介绍了中文文本情感分析的方法，最后总结了中文文本情感分析的研究难点与未来的研究方向。
关键词：文本；情感分析；倾向性；情感计算；粒度中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9599（2012）18-0000-021 情感计算概述情感计算是人工智能的一个热门、前沿的研究领域，它的目标是要赋予计算机类似人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终能够像人一样自然亲切的交流。
随着Internet 的发展，以文本形式出现的信息越来越多，已经成为最容易获取，也是最为丰富的一种交互资源。
1.1 文本情感分析的内容。
美国MIT媒体实验室的Picard教授认为情感计算主要包括三个部分，即情感识别、情感发生、情感表达。
内容具体可分为九个方面：情感机理、情感信息的获取、情感模式识别、情感的建模与理解、情感合成与表达、情感计算的应用、情感计算机的接口、情感的传递与交流、可穿戴计算机。
关于文本的情感计算是文本情感分析中的核心问题之一，文本情感分析，广义上包含对文本的主客观性分析，同时也包含了对主观信息的倾向性分析及强度分析。
倾向性分析也就是我们通常所说的褒贬性分析，一般指说话人对某事某物的看法或观点，通常以“表扬——批评”、“赞同——反对”这样具有较强烈情感倾向的词汇来分类；而强度分析指的是对同一事物所持观点的语气强烈程度，如：“我喜欢文学”与“我热爱文学”，两个句子同样表达了对文学的喜爱，但程度不同，“热爱”的语气强烈程度要远远超过“喜欢”。
社交媒体分析中文本情感分析的算法与工具介绍
社交媒体分析中文本情感分析的算法与工具介绍社交媒体已经成为了人们获取信息、交流思想和表达情感的主要平台之一。
在这个庞大而复杂的社交网络中，分析用户在平台上发布的文本内容变得尤为重要。
其中，情感分析是一种广泛应用的文本分析技术，它可以帮助人们了解用户的情感倾向、情绪状态、产品评价等，进而支持决策制定、舆论监测等工作。
一、算法介绍1. 词袋模型：词袋模型是情感分析中最常用的算法之一。
该模型将文本表示为一个由词语构成的向量，每个词语在向量中的权重取决于其在文本中的出现频次。
然后，使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行训练，并通过分类器来预测文本的情感倾向。
2. 递归神经网络（RNN）：RNN是一种针对序列数据的深度学习模型，在情感分析中也有广泛的应用。
RNN能够充分考虑文本中的上下文信息，通过将当前词的向量与之前的状态进行组合，并在整个文本序列上进行训练来预测情感。
3. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种以卷积运算为基础的深度学习模型，它能够有效地捕捉文本中的局部特征。
通过使用卷积核来提取特征并通过池化操作进行降维，CNN能够帮助我们更好地理解文本的情感倾向。
4. 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的RNN变体，通过引入记忆单元和门控机制，可以有效地处理长期依赖关系。
在情感分析中，LSTM能够更好地捕捉到文本中的上下文信息和情感演变。
二、工具介绍1. TextBlob：TextBlob是一个基于Python的开源工具，它提供了一系列方便的API来进行文本情感分析。
它使用了词袋模型和朴素贝叶斯分类器，并具备情感极性分析、主观性分析等功能。
TextBlob还支持多种语言，包括中文。
2. Stanford CoreNLP：Stanford CoreNLP是由斯坦福大学开发的一套自然语言处理工具。
它提供了情感分析功能，并能够实现对文本中的情感倾向进行分类。
Stanford CoreNLP支持中文和英文等多种语言。
专业文本分析方法
专业文本分析方法在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的文本，如文章、报告、新闻等。
对于研究人员、学者和专业人士来说，对这些文本进行深入的分析是十分重要的。
本文将介绍一些专业的文本分析方法，帮助读者更好地理解和利用文本数据。
一、词频分析词频分析是最常见且最简单的文本分析方法之一。
它通过统计文本中每个词出现的频率，进而分析词的重要性和出现的趋势。
词频分析可以帮助我们了解文本的主题、关键词以及重点内容。
二、情感分析情感分析是一种用于确定文本情感倾向的方法。
通过分析文本中的词语和语义，可以判断文本表达的情感是正面、负面还是中性。
情感分析在舆情监控、产品评论分析等领域具有广泛的应用。
三、主题模型主题模型是一种用于识别文本主题的方法。
通过对文本进行统计和模型推断，可以自动地从文本中提取主题特征。
主题模型可以帮助我们理解文本的内涵和潜在的关联性，从而更好地进行信息提取和分类。
四、实体识别实体识别是一种用于自动识别文本中特定实体的方法。
通过识别人名、地名、组织机构等实体，可以帮助我们分析文本中不同实体之间的关系以及它们在文本中的重要性。
实体识别在信息抽取、信息检索等领域有广泛的应用。
五、知识图谱知识图谱是一种将文本中的实体和关系进行图结构化表示的方法。
通过构建知识图谱，可以揭示文本中的知识体系和知识关联，从而更好地进行知识管理和知识推理。
六、文本分类文本分类是将文本按照事先定义的类别进行分类的方法。
通过训练分类器，可以将新的文本自动归类到已有的类别中。
文本分类在垃圾邮件过滤、情感分析等领域有广泛的应用。
七、关键词提取关键词提取是从文本中自动提取最具代表性的关键词的方法。
通过识别文本中的重要词汇和短语，可以帮助我们更好地了解文本的内容以及文本之间的相似性。
综上所述，专业文本分析方法是研究人员和专业人士进行文本理解和利用的重要手段。
通过词频分析、情感分析、主题模型、实体识别、知识图谱、文本分类和关键词提取等方法，我们可以深入挖掘文本中的信息和知识，从而做出更准确和有用的分析和决策。
文本情感分析与情绪模型
文本情感分析与情绪模型情感是人类交流与表达情绪的重要方式之一，而对文本情感进行分析则成为了一项热门的研究领域。
文本情感分析旨在通过计算机技术，识别和理解文本中蕴含的情感色彩，从而在商业、社交媒体、舆情监测等领域得到广泛应用。
本文将介绍文本情感分析的基本概念、方法以及常用的情绪模型。
一、文本情感分析的基本概念文本情感分析是指通过计算机技术对文本进行情感倾向性的分析和判断。
它能够识别文本中的情绪表达，如积极、消极、中性等，并进行量化分析。
文本情感分析一般分为两个主要任务：情感分类和情感强度分析。
情感分类是将文本划分为积极、消极或中性等情感类别；而情感强度分析则是判断文本中情感的级别。
二、文本情感分析的方法常用的文本情感分析方法包括基于词典的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
1. 基于词典的方法基于词典的方法是根据情感词典对文本中的词进行情感极性的判断。
情感词典是事先标注了情感倾向的词汇集合，通常包括积极情感词和消极情感词。
通过统计文本中的情感词频率和情感词的极性，可以得到文本的情感倾向。
然而，这种方法容易受到情感词汇缺乏及上下文语境等问题的干扰。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法通过训练一个情感分类器来对文本进行情感分类。
这种方法需要先对训练样本进行手动标注，然后使用这些标注好的样本进行模型训练。
常用的机器学习算法有朴素贝叶斯、支持向量机等。
机器学习方法能够利用上下文信息和特征选择等技术，提高情感分类的准确性。
3. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法近年来得到了广泛的应用。
这种方法通过深度神经网络模型对文本进行建模和学习，从而实现自动的情感分类和分析。
深度学习方法通过多层次的神经网络结构，能够自动提取文本中的特征，从而提高情感分析的准确性。
常用的深度学习模型有卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。
三、常用的情绪模型情绪模型用于描述和分类不同的情绪状态，常用的情绪模型包括“六基模型”和“范式模型”。
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这则报道之所以引起了舆论的广泛关 注，是因为它介绍的是一个非常新颖而又很 有价值的研究方向。所谓文本情感倾向性分 析，就是对说话人的态度（或称观点、情感） 进行分析，也就是对文本中的主观性信息进 行分析。由于立场、出发点、个人状况和偏 好的不同，民众对生活中各种对象和事件所 表达出的信念、态度、意见和情绪的倾向性 必然存在很大的差异。这种差异尤其体现在 论坛、博客等反映草根观点的网络媒体上。
对中文的研究也主要集中在句子情感 倾向性论述的某个侧面。例如，[王波 2007] 的主要工作是在情感倾向性论述定位评价 对象。考察两个例句： (a) 功能很全面，价格也很便宜。 (b) 我买电脑时最关心的是功能和价格。
功能和价格在例句 a 中是评价对象，但 在例句 b 中并不是。他主要考察在只有规模 很小的标注语料可用时，如何采用半监督自 学习方法对评价对象进行迭代学习。
3 WordNet
A 的页面数）和总的索引页面数的比值，就 可以认为是 A 的概率。要计算 A 和 B 的共 现概率，只要把 A 和 B 同时送给搜索引擎 就可以了。这种方法同样存在着对种子集的 依赖性比较强的问题，而且噪声比较大。
③基于人工标注语料库的学习方法：首 先对情感倾向分析语料库进行手工标注。标 注的级别包括文档集的标注（即只判断文档 的情感倾向性）、短语级标注和分句级标注。 在这些语料的基础上，利用词语的共现关 系、搭配关系或者语义关系，以判断词语的 情感倾向性。这种方法需要大量的人工标注 语料库，典型的工作如 Wiebe 利用词语的搭 配模式发现在主观性文本中的倾向性词语 及其搭配关系[Wiebe,2001]。
绝不是一款能放心开下公路的 SUV。当然， 在公路上它的表现令人满意”，我们可以得 到以下两条情感倾向性论述：
论述 1 2
持有者 作者 作者
对象 XXX XXX
极性 贬 褒
强度 强 弱
重要性 强 弱
如果说句子是点，那么由句子构成的篇 章是线，而由多篇文章组成的语料库就是 面。在句子情感倾向分析的基础上，可以很 方便地进行篇章的情感倾向分析，甚至可以 得到海量信息的整体倾向性态势。
长期以来，要了解关于某个问题的报道 是正面的还是反面的，是消极的还是中立 的，往往需要求助于调查公司。这些公司的 员工仔细阅读有关某个机构、个人、事件或 问题的所有文字，然后就这些评论的态度做 出反馈。这不仅耗费大量人力和财力，而且
1
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过程相当缓慢。由此可见，这一过程的自动 化，具有很好的商业应用前景。
文本情感倾向性分析属于计算语言学 的范畴。在计算语言学以及相关领域，研究 人员以前普遍关注的是客观性信息的分析 和提取，对主观性信息分析与提取的研究尚 处于起步阶段，存在很多问题需要进行全面 的探索。这项研究涉及到计算语言学、人工 智能、机器学习、信息检索、数据挖掘等多 方面研究基础，因此文本情感倾向性分析也 具有重要的学术研究价值。
中文文本情感倾向性分析
黄萱菁 赵 军
引言
大约在两年半前，《新华网》、《环球时 报》等大众媒体纷纷转载了英国《新科学家》 杂志的一则报道，英国 Corpora 软件公司开 发了一套名叫“感情色彩(Sentiment)”的软 件1，它能判断报纸刊登的文章对一个政党 的政策是持肯定态度还是否定态度、或者网 上评论文章是称赞还是贬低一种产品，以帮 助政府和一些大公司全面了解公众舆论对 他们的看法。
也是一个非常新颖的研究方向，一开始并没 有一个文本情感倾向性分析的评测规范对 该领域的研究任务进行清晰的定义。同时也 没有一个被普遍接受的文本情感倾向性分 析的标准语料库支撑关键技术的研究、评测 和应用系统的开发。这个问题使得一段时间 内该领域的研究显得比较混乱，不能进行客 观的比较测试，严重地影响了该领域的研究 水平和技术发展。
长期以来，客观性信息提取都是计算语 言学的研究热点，但尚未研究透彻。近年来 ACE( 自 动 内 容 提 取 会 议 ) 的 评 测 结 果 也 表 明，命名实体识别和指代消解的性能尚可， 但实体间关系的提取则显得很困难4，主观 性信息的提取更是如此。这方面的研究即使 在英文上也是少数，且集中在对句子情感倾 向 性 的 判 断 上 [Kim,2004] [Wiebe & Riloff,2005]。在此基础上，[Kim,2005]尝试 识别情感倾向性论述的持有者。而关于系统 地提取句子的情感倾向性信息的多个要素 方面的研究，目前还少有报道。
日本富士通公司则开发出了从中文博 客和论坛中提取对企业及其产品的评价信 息的技术，根据从 web 上抓取的大量用户评 论得到产品的整体信誉度，以图表的形式展 现不同时间里企业和品牌的正面或负面等 评价信息。例如，下图显示了某产品在 3 个 月内用户评价的情况，其中绿、红两种颜色 分别表示某一天持肯定、否定态度的评论 数，而蓝线则表示评论总数。
①由已有的电子词典或词语知识库扩 展生成情感倾向词典：英文词语情感倾向信 息 的 获 取 主 要 是 在 WordNet 3 和 General Inquirer 的 基 础 上 进 行 的 [Hatzivassiloglou,1997] [Wilson2005]；而中 文词语情感倾向信息的获取依据的主要有 HowNet[朱嫣岚 2006]。这种方法的主要思 想是：给定一组已知极性的词语集合作为种 子，对于一个情感倾向未知的新词，在电子 词典中找到与该词语义相近、并且在种子集 合中出现的若干个词，根据这几个种子词的 极性，对未知词的情感倾向进行推断。这种 方法对种子词数量的依赖比较明显。
将篇章作为一个整体，笼统地进行主观 性分析存在很大局限性，其本质缺陷在于假 设整个文本是针对同一个对象进行评论。而 真实文本往往由包含多个对象，不同的对象 所涉及到的观点、态度等主观性信息是有差 异的。从另一方面看，篇章内的对象总数仍 是有限的，不足以支撑对于整体倾向性的挖 掘。因此，这两年根据情感倾向对篇章进行 褒贬态度分类的研究有减少的趋势；更多的 研究集中在篇章内进行情感倾向性论述的 分析，以及在大规模数据集上进行整体倾向 性分析。
不可不提的是香港城市大学语言资讯 科学中心在 LIVAC 共时语料库上进行的名 人信誉分析研究。他们选择泛华语地区有代 表性的中文 媒体，对相应 的新闻报道 进行深层次 的人工标注， 对并在该语 料库上开展 中文文章正 负两极性自动分类的研究，通过人物褒贬指 数的计算，发布京港台双周名人榜，并用－ 10 到 10 之间的数表示名人在三地报章的信 誉度[T'sou et al. 2005]，例如某段时间内， 陈水扁在中港台三地的信誉度分别是-10、 -6.2 和-4.6。
4 /speech/ tests/ace/index.htm
的关联除了句法上的直接关联，也包括语义 上的间接关联。目标对象被细分为直接评价 对象和间接评价对象两种。如在例句“品牌 A 的造型很美观”中，评价词是“美观”，“造 型”是“美观”直接评价的对象，而“品牌 A”是间接评价对象。他们把在同一句子中 共现的评价词与评价对象作为候选集合，应 用最大熵模型进行关系抽取。
海量数据的整体倾向性预测
所谓整体倾向性预测，是针对海量数据 而言的，其主要任务是：对从不同信息源抽 取出的、针对某个话题的情感倾向性信息进 行集成和分析，进而挖掘出态度的特点和走 势。
Durant 提出利用 Web log 来帮助对 blog
情感倾向的分类[Durant et al. 2006]。UIC 的 Liu 和 Hu 等人讨论了从评论中挖掘产品特 性的方法，从而得到用户对于产品或者产品 某 个 特 性 的 整 体 倾 向 性 [Hu & Liu, 2004][Liu et al. 2005]。例如，他们根据用户 评论来比较两个款式的数码相机，并用如下 图所示的可视化文摘来显示分析结果，每列 代表相机的一个属性，水平线表示中立态 度，彩条则反映了用户的褒贬度的主要取值 范围。
[王根 2007]则关注于句子情感倾向性 的判断。他提出了一个分级模型，可以将句 子的主客观性判别、褒贬分类和褒贬分级统 一在一起：首先将句子分为主观句和客观 句，对于主观句，分成赞扬和贬斥两类，每 类再分成强烈和微弱两种强度；并提出了一 种基于多重标记 CRF 的方法来加以解决。
[章剑峰 2007]所针对的具体任务是抽 取评价词和目标对象之间的关联关系。这里
篇章情感倾向性研究
篇章级情感倾向性分析，就是要从整体 上判断某个文本的情感倾向性，即褒贬态 度。有代表性的工作包括[Turney, 2002]和 [Pang, 2002]对电影评论的分类。Turney 的 方法是将文档中词和短语的倾向性进行平 均，来判断文档的倾向性。这种方法基于情 感倾向性词典，不需要人工标注了文本情感 倾向性的训练语料；Pang 的任务是对电影评 论的数据按照倾向性分成两类，他利用人工 标注了文本倾向性的训练语料，基于 unigram 和 bigram 等特征，学习分类器。
2 例如，General Inquirer [Stone,1966]，知网： heep://