词语级倾向性判断
(4)言语——态度观点题
我认为A,至于B就见仁见智了。
→前有后无
无论A,B都怎样。 →前无后有
【解题思路】 准确定位作者的观点
一、明确观点型
示例：翻译时，“直译”偏重于对原文的忠实，“意译” 偏重于译文语气的顺畅。哪种译法最妥当，人们各执己见。 依我看，直译和意译的分别根本不应存在。忠实的翻译必 定能尽量表达原文的意思。思想感情与语言是一致的，相 随而变的，一个意思只有一个精确的说法，换一个说法， 意味就完全不同。所以想尽量表述原文的意思，必须尽量 保存原文的语句组织。因此，直译不能不是意译．而意译 也不能不是直译。 观点引导词“依我看”之后是作者的态度观点，即人为划 分直译和意译没有必要。
写得好，但是后世读的人少，诗集也少有刊刻——怎能让祸国殃
民的罪人立言不朽呢！古人虽也说过“孔雀虽有毒，不能掩文章” 的话，但仍坚持“德艺双馨”的文艺评论原则。 根据这段文字，下列哪项符合传统上中国古代对文学作品的看法？ A.文如其人 B.文以载道 C.知人论世 D.诗以言志
【解析】这是一道态度理解题，文段开头引用西方 现代文论观点，转折词“然而”表明中国古代观
【例1】在过去50年间，不合规范的语言使用现象激起了一场严肃 另一方是描述主义者，认为我们只能讨论语言当前的用法。规范 主义者认为，有的用法是正确的，有的是错误的，推广正确的用
的争论，一方是规范主义者，认为需要指导人们如何说话、写字；
法是坚持真理、尊敬文明的精华，纵容错误就是鼓励相对主义、
粗俗的平民主义和文学的简单化。描述主义者认为，正确的规范 是一种强制性的规则，语言是人类创造性的有机活动，人们应该
要有说明文和新闻简讯等。
没有观点类
【特点】 客观陈述，没有任何相关倾向性的评价
语义分析技术在情感分析中的应用技术
语义分析技术在情感分析中的应用技术情感分析是一种从文本、语音等中分析出个体对于某一主题表达的情感倾向的技术方法，它被广泛应用于舆情监测、用户评论分析、品牌营销等领域。
而语义分析技术则是一种基于自然语言处理和机器学习的方法，旨在理解文本的语义，从而更准确地分析其中的情感。
本文将重点探讨语义分析技术在情感分析中的应用。
一、词语级情感分析语义分析技术在词语级情感分析中发挥着重要的作用。
在情感分析中，每个词语都具有情感极性，即表达正面情感或负面情感的倾向。
传统的情感词典方法通常通过查找词典中的情感词来判断词语的情感极性，但这种方法存在词汇匹配的困难和主观事先设定情感词的局限性。
而基于语义分析的方法则能够更加准确地判断词语的情感极性。
基于语义分析的方法主要包括基于词嵌入的方法和基于知识图谱的方法。
基于词嵌入的方法通过将词语映射到低维向量空间中，利用词语在向量空间中的位置来判断其情感极性。
而基于知识图谱的方法则通过构建词语之间的关系网络来推断词语的情感极性。
这些方法能够充分利用大规模文本数据中词语的上下文信息，从而提高情感分析的准确度。
二、句子级情感分析除了词语级情感分析，语义分析技术还可以应用于句子级情感分析。
在情感分析中，句子通常包含多个词语，而这些词语之间的关系和上下文信息对于判断句子的情感倾向非常重要。
传统的句子级情感分析方法通常将句子看作是独立的单元，忽略了句子内部的语义结构。
而基于语义分析的方法则能够更好地处理句子级情感分析。
基于语义分析的方法通过对句子进行深层次的语义分析，可以更好地捕捉到句子内部的语义信息。
例如，通过语义角色标注可以识别出句子中的主语、谓语和宾语等语义角色，从而更好地理解句子的含义。
通过命名实体识别可以识别出句子中的人名、地名和机构名等关键信息，进一步加深对句子的理解。
这些语义分析技术为判断句子的情感倾向提供了更丰富、更准确的信息。
三、篇章级情感分析除了句子级情感分析，语义分析技术还可以应用于篇章级情感分析。
词语色彩
解析：本题答案为A。本题第一空比较难辨析，可从第二空入手。“通病”与前 面的“种种”语意矛盾，排除C。社会“矛盾”是客观存在的，不能因此就否定 资产阶级共和国的救国方案，排除B。由“开始怀疑资产阶级共和国的救国方案” 可知前面指的是看到了西方社会的种种不好的方面，而“现象”是一个中性词， 既可指好的方面，也可指不好的方面，不如贬义词“弊端”更能表达作者的感情
（2）文艺语体注意其文学性，尤其是散文特性。 例题2： 只要挺得过那风沙，人们总会脱去厚厚的外装，活动一下 的躯体，沉分最恰当的一项是（ ）。 Ａ．僵直 叫醒 给予 Ｂ．僵硬 唤醒 赋予Ｃ．冻僵 启发 施舍 Ｄ．冷冻 启动 送给
答案为Ｂ。阅读题干可知，原句是散文性质的文字，文学色彩比较浓厚。再看四个选项： Ａ项“叫醒”属于口头语体，且与“追求”搭配不妥，排除。因为人们穿着“厚厚的外 装”，所以不会被“冻僵”或“冷冻”，排除Ｃ、Ｄ。“唤醒”指从心灵上或听觉上叫 醒或使其明白某事，更侧重于精神层面，且拟人化的用法使其更具文学色彩。另外，为 使句子更富诗意，最后一句用“赋予”最恰当。
答案为Ｃ。第一空，“协商”、“磋商”、“洽谈”都比较书面化，但“商量” 相对来说，就比较口语化，用来形容两个国家之间的交流不合适，且Ｂ项第二 空“催促”也不符合外交辞令的语言特点，排除Ｂ。Ｄ项，“恳请”用在外交 辞令中会显得低人一等，不合句意，也排除。与“要求”相比，“敦促”更能 体现题干中“尽快”一词的含义，当选。
情感倾向性分析调研
意见挖掘研究的目的目前,互联网上的信息与日剧增,蕴藏着巨大的信息量。
但是,要想在很短的时间内获得人们对于诸如人物、事件、传媒、产品等有价值的评价信息,往往是十分困难的。
例如,对产品的各种评价出现在各大论坛、电子公告板以及门户网站上,厂商需要了解顾客使用其产品的反馈意见,潜在的购买者也需要作出是否购买某个产品的决定。
如果采用人工方式对这浩如烟海的信息进行查询、统计,显然是低效和不切合实际的。
面对这样的现实问题,意见挖掘技术应运而生。
一方面,它基于数据挖掘(Data Mining) 和文本挖掘( Text Mining) 技术,另一方面,它又具有相当的文本理解( Text U nderstanding) 的能力。
所以,它是比文本挖掘技术更接近人工智能目标的一种新技术。
它与以往的信息抽取( Information Extrac2tion) 、文本分类( Text Classification) 和文本摘要( Text Summarization) 技术不同。
虽然信息抽取和意见挖掘都需要深层的语义理解,但信息抽取主要是获取具体的语言表达结构,如命名实体、命名实体关系、事件等,这些成分一般为显式表达结构;而意见挖掘是挖掘意见的元素和它们之间的关系,即主题、意见持有者、陈述、情感和它们之间的关系,这些成分表达形式多样,而且常常不是显式地、独立地表达。
文本分类是在预定的用户需求下把文本进行分类,并没有涉及到深层次的语义理解。
文本摘要是用简练的语言表达长篇文本的中心思想,但文本中对事物的具体看法和评价则没有被清晰地提取出来。
实际上,意见挖掘技术弥补了上述这些技术的不足,是更具有应用价值的一种新技术。
意见挖掘涉及各个语言分析层面,不但涉及到词汇层(如分词和词性标注) 、句法层(如命名实体识别和语法分析) 和语义层(如语义分析) ,还涉及到篇章层(如跨句的指代消解) 。
意见挖掘与一些语言技术有关,例如,信息检索、文本分类、信息抽取、自动摘要、数据融合、问答系统、自然语言生成、对话系统、机器翻译等。
文本情感分析
研究领域
研究领域
文本情感分析的一个基本步骤是对文本中的某段已知文字的两极性进行分类，这个分类可能是在句子级、功 能级。分类的作用就是判断出此文字中表述的观点是积极的、消极的、还是中性的情绪。更高级的“超出两极性” 的情感分析还会寻找更复杂的情绪状态，比如“生气”、“悲伤”、“快乐”等等。
在文本情感分析领域，早期做出研究贡献的有 Turney和 Pang他们运用了多种方法探测商品评论和电影影 评的两极观点。此研究是建立在文档级所进行的分析。另一种文档意见的分类方式可以是多重等级的，Pang和 Snyder(among others):延伸了早先的基础两极意见研究，将电影影评分类并预测为3至4星的多重级别，而 Snyder就餐馆评论做了个深度分析，从多种不同方面预测餐馆的评分，比如食物、气氛等等 （在一个5星的等级 制度上）。尽管在大多数统计方面的分类方式中，“中性”类是经常被忽略的，因为“中性”类的文本经常是处 于一个两极分类的边缘地带，但是很多研究者指出，在每个两极化问题当中，都应该识别出三个不同的类别。进 一步的说，一些现有的分类方式例如 Max Entropy和 SVMs可以证明，在分类过程中区分出“中性”类可以帮助 提高分类算法的整体准确率。
基于络的分析方法利用万维的搜索引擎获取查询的统计信息，计算词语与正、负极性种子词汇之间的语义关 联度，从而对词语的情感进行分类。
基于语料库的分析方法，运用机器学习的相关技术对词语的情感进行分类。机器学习的方法通常需要先让分 类模型学习训练数据中的规律，然后用训练好的模型对测试数据进行预测。
信息抽取
通常来说，情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上或者针对一个文本两极的观点的态度。
具体介绍
句子级
篇章级
语言词语考情分析
一、词语的考情分析选词填空主要是通过近义词的考查来完成的，因此，要准确理解词语的意义，首先要区分近义词的意义。
这种题的答题思路是词性，也就是看哪类词能和哪类词搭配。
例如形容词和副词，都可以作状语，但副词只能作状语，而形容词除了作状语外还可以作谓语、定语等。
我们可以说“异常不好”，也可以说“非常不好”，“异常”和“非常”两个词都是作状语，但“异常”还可以作定语，比如“异常情况”，还能作谓语，比如“情况异常”，但“非常”没有这种用法。
总之，这类题的关键就是看搭配。
二、近义词解题技巧突破1.词语的适用范围、对象不同如：“爱护”“爱抚”与“爱戴”“爱护”“爱抚”与“爱戴”这三个词词义相近，但存在差异，是不能混用的。
“爱护”指爱惜并保护，指人时，常用于上对下，如老师爱护学生、要爱护年轻一代；指物时，可以是具体事物，也可以是抽象事物，如爱护公物、爱护集体荣誉。
“爱抚”指疼爱抚慰，如母亲爱抚地给女儿梳妆。
“爱戴”的意思要高一层，指敬爱并拥护，只指人不指物，常用于下对上，大多用于对领袖，如老一辈无产阶级革命家受到人民的爱戴；也可用于对有名望、有突出贡献的人，如有突出贡献的专家、学者和科学家受到人民的爱戴。
对一般领导不能用“爱戴”，只能用“爱护”，如尊重领导、爱护领导。
又如：“场面”与“局面”“场面”指一定场合的情景，所表示的范围较小。
如舞台的场面、晚会的场面、婚礼的场面。
“局面”通常指一个时期内事情的状态，如稳定的局面、生动活泼的局面；也可指规模，如这家商店局面虽然不大，货色倒齐全。
书报刊上常有滥用“局面”的现象，如形容宴会“那局面真气派”，形容精彩演出“那局面真动人”，形容球赛“那局面真热烈”，这里“局面”都用错了，应用“场面”。
2.词义的轻重不同一般来说，词义的轻重主要是意义相近的动词、形容词表现出来的差别，有的词语适用于比较重要的、比较大的事物，有的则适用于一般性的事物。
有的表示的程度深、性质重，有的则表示的程度浅、性质轻。
中文情感分析综述
０ 概 述 随着互联网进入 ｗｅ２ 时代 ． ｔ ｔ 步地从 静态的信息载体 ｂ． ０ Ｉｅ 逐 ｎ ｍｅ 变成人们表达意见 、 交流情感 的平台 人们通过各种途径 ， 以各种方式 表达 自身对于各种事物 的意见 、 看法： 一热 门产 品 、 某 人物 、 新闻或股 票等 为 了更好的对它们进行加工汇总 ． 并快速找 出富有价值 的信息 提供给潜在 的用户决策 ， 情感分析技术应运而生 ． ． 情感 分析 又称意 见挖 掘 ， 是对带有情感 色彩的主观性文本进行 分析 、 、 处理 归纳和推理的过程。情感分析作为一个新兴 的研究课题 ， 具有很大 的研究价值和应用价值 ． 尽管在 国外 已经有 了一些 相对 成熟 的研 究成果 ． 但是基于 中文 与西文的 巨大差异 ． 不能直接将 国外 的技 术移植过来 ． 同时在周内又有大量的文本意见挖掘的需求。 鉴于此 ， 该 研究课题近几年来 ，始受到国内的研究机构的重视 『 １ ＝ 因情感 分析处理的大多数是非结构化或半结构 化的文本 ， 理 其处 技涉及 自 然语言处理 、 信息检索 、 信息抽取 等多学科综合 的研 究领域 ， 涉及 多项非常有挑战性的研究任务 本文将综合 已有 的中文情感分析 的研究成果 ． 根据其处理 的情感数据 的粒度将 该课 题的研 究成果分为 词语级 、 属性级和篇章级三个层次进行综述
２１ 年 ０１
第 ３ 期 １
Ｓ ＩＮ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｆ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ ＣＥ Ｃ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＩ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｎ
Ｏ高校讲坛 ０
科技信息
中文情感分析综述
任小 燕
（ 三峡大学计算机与信息学院 湖北 宜昌 ４ ３ ０ ） ４ ０２
【 摘 要】 文从 中文词 汇褒贬性判别 、 本 文本属性倾 向性 分析 、 中文文本 的褒贬性 判断三个方面对现有 中文文本倾向性分析技术进行介绍
公考易混实词辨析
考点九：并列关系
a没有重点，应该全面，不可偏颇
b类型
并存：既A又B，互为解释——同义项
相反相对：不是A而是B（A=B的反面）——反义项
c关联词：也，也，一边一边，有的有的，既又，不是而是
关联词可以省略，用标点（；，。）表并列——用逗号隔开的要求句式相同
——可能=这是否是（同义替换）
多个关联词文段——做题步骤：首先用宏观的行文脉络确定主题句，再用微观的关联词找重点。
第二类 意图推断题
1提问方式——意在表明，意在强调，想表明，可以推断出（选项应该是可能性，而非确定性的），可以知道，告诉我们，给我们什么启示？
2做题方法
A概括材料字面含义的选项不应该选
较少量：很少，小部分，少数，少量，不多，一点点，少许，
中间量：部分，某些，一些
首选同级替换，次选中间量，较多量与较小量之间为偷换。
3偷换逻辑关系
A内部偷换：充分/必要，因果倒置（导致）
充分：只要A就B
必要：只有A才B
因为血液流动，所以心脏收缩 不等于 由于心脏收缩，所以血液流动。
通过考试才能被录取 不等于 通过考试就能被录取。
定位原文，定位出现的位置，小语境就近原则（上下文，前后句，前一句可能性更大）
提炼主宾语，人称代词重点看主语，指示代词重点看宾语。
擅于寻找到提问方式中的已知条件（这一切是泛指，这两点隐含指代两个物件）
另外，此外，除此之外，与此同时——另起话题的作用
3新的命题趋势
1词语理解题（提问方式）和代词指代题（考核实质）相结合
3做题方法（两个方面）
A从微观入手寻找关联词（标志）
行测 言语理解 判断推理(思维导图)
行测判断推理类比推理能造句的题目（集合关系与对应关系）全同关系：X就是Y包含关系：X是Y的一种/组成部分分类：种属与组成（造句X是Y，说的通就是种属，否则就是组成）考点深入：特指与泛指、零件组成与成分组成、必然与或然、人工与自然、 位置并列关系：在讨论的同一具体领域中，X不是Y 分类：矛盾（非此即彼）、反对（三种及以上）考点深入：反对：动力来源、先后顺序、只有三者、命名方式辈分层级要分清、常与包含关系同考交叉关系：四句话。
从不同角度描述同一类事物注意：三词考察中，考频更高；命名方式；动词和动宾一般不考语法对应：主宾关系（两词之间加v）、偏正关系（两次之间加“的、地”） 主谓关系（两词是n+v） 、动宾关系（两词是v+n）属性对应（必然与或然）：X有Y的特点/属性。
充分条件：有X就一定有Y 必要条件：没X就一定没Y 注意：常与先后对应同考先后对应：先X后Y考点深入：二级辨析看主体、主动被动、结果好坏、成果有无因果对应：因为X所以Y考点深入：原因人为与自然、结果的必然与或然、结果好与坏目的与方式对应：为了达到X，做了Y 分类：方式达不到目的、方式能达到目的根据对应：X依据Y来决定，X围绕Y来确定原材料（工艺）对应：制作X的原材料是Y 考点深入：物理变化：捆扎、打磨、雕琢、蒸馏、搅拌 印刷 裁剪 织造 采摘 化学变化：燃烧 氧化 发酵 油炸 电解 酿造 冶炼 腌制 锻造 漂白 或然与必然、可否唯一功能对应：X是用来Y的功能 考点深入：主要功能与次要功能职业类对应：职业X的职责/服务对象/工作场所/使用工具是Y比喻引申：X比喻Y、X象征着Y、X引申为Y 考点深入：抽象与具体经常一起考难造句的题目（语义关系）近义与反义二级辨析：程度（近义词）、感情色彩（褒贬顺序对应一致）无法造句的题目（拆分找关系）概念（多为成语、俗语、歇后语）内部的关系考点：拆分看词性、语义反复出现相同的字，一词多义，看位置定义判断做题策略1 识别题干关键信息，对比选项判断正误2 对比择优：没说不算错、说错必排除抓“大类”：被定义项=修饰限定（的）大类找“修饰限定”1 关键信息主客体大前提（限定条件）目的与方式原因与结果2 定义概念的完整句3 看得懂得内容启示：有时候定义句本身看不懂，继续读下去，会看到懂得内容多定义出现时，看不懂要找得定义，看另外的定义，帮助排除发现“同构选项”（特别是选非题），都可以排除大类无意义或者找不到大类逻辑判断翻译推理1 题目特征：题干和选型存在明显的逻辑关联词；提问方式为哪项正确/错误、可以/无法推出的？2 具体思路：简单推理：前推后：如果。
文本倾向性分析技术在公安大情报系统中的应用研究
分词和词性 标注等 ） 、句法层 （ 如命名实体识别 和语法 分析 ） 、语义层 （ 义分析 ）和篇章层 （ 语 如跨 句的指代 消解 ） 。在词汇层上分 词是中文信息处理 的基础性工作 】 ，也是 目前舆情分析系统中的应用最广泛 的分析方法，然而由于汉语词语存在一次多义，多词 同义的特｜ ，并且新 词不断 涌现 ，单 纯的词汇层 的分析，不能满足网络舆情分析的需求。句法层 ，句法分析一般都依赖 于某种语
０引言
网 络舆 情 是 社 会 舆情 在 互 联 网空 间 的 映 像 ，是 社 会 舆 情 的直 接 反 映 。在 网络 发 展 迅 猛 的 同时 ，舆 论 导 向的监 测 预 警 显得 愈
发重要，目前公安机关对 网络舆情信息的发现 主要 是基于关 键词的搜 索，但简单基于关键 词的信息过 滤技 术其漏报、错报率 高。
关键词： 公安； 情报； 分类； 倾向性
中图分 类号 ：Ｔ ３ ３ ８ 文献标 识 码 ：Ａ Ｐ ９． ０ 文 章编 号 ：１７— １２（ ０ １ ０ — ０９ ０ ６ １ １２ ２ １ ） ５ ０８ — ２
Ｔｅ ｔＯ ｐ ｎ ｏ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｃ ｘ ｉ ｉ ｎ Ｃｌ ｓｉ ａ ｉ ｎ Ｔｅ ｈｎｉ ｅｆ ｒＩ ｔ ｌｉ ｅ ｅＳ ｔ ｍ ｓｏ ｉ ｑｕ ｏ ｎ ｅｌｇ ｎｃ ｙｓｅ ｆ
至 此 通 用 极性 词库 构 造 完 成 。 面 向公 安 情 报 的 极 性 词 库 的 构 造 主 要 是 利用 已分 类 的 文 章 中能 代 表 文 章 倾 向性 的词 语 构 造 而 成 。具 体 按 筛 选 办 法 是 ：
评价对象、短语、搭配关系抽取及倾向性判断
评价对象、短语、搭配关系抽取及倾向性判断摘要：观点挖掘近年来已经成为自然语言处理领域的热点问题，该文对观点挖掘的几项关键技术—评价对象、评价短语、主观性关系抽取、倾向性判断进行了研究。
在评价对象抽取阶段，通过统计得到所有的名词和名词短语作为候选，然后结合词频，词共现等特征进行过滤得到最终的评价对象；在评价短语抽取阶段，使用基于观点词词典的匹配方法，并把观点词前面的副词也作为评价短语的一部分；在搭配关系抽取阶段，目的是抽取评价对象和评价短语的关联关系，采取的方法是将在句中距离评级对象最近的评价短语作为该短语的评级短语；在情感倾向分析阶段，通过将情感句进行分类，然后制定规则进行无监督的倾向性判断。
关键词：观点挖掘；评价对象；评价短语；主观性关系；倾向性判断中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）09-2044-02近年来，观点挖掘（opinion minning）受到了很多学者的关注，它是一个非常新颖且有应用价值的课题，比如：问答系统，客户关系管理，产品信誉度分析等等。
同时，观点挖掘也产生了许多具有挑战性的相关子方向。
例如：领域观点词的抽取，旨在识别领域对观点词倾向性的影响；文本主客观分类，旨在识别文本单元的主客观性。
本文致力于研究主管句中的评价搭配抽取任务，考虑上下文对词语倾向性的影响，抽取被评价对象、评级短语，并判断倾向性。
该任务可分为四个主要阶段：1）自动识别观点句中的评价对象；2）自动识别句中的评价短语；3）识别抽取评价对象以及评价短语之间的主观性关系；4）判断主观句中评价对象的情感倾向性。
例如：对于某一评论“这款相机资源占用率低、看图快速且具备不错的人物照片筛选功能。
”，系统首先识别评论中的被评价对象（如：“资源占用率”，“看图”，“人物照片筛选功能”）以及评价短语（如：“低”，“快速”，“不错的”），然后结合评价对象和评价短语之间的词共现和句中距离特征，抽取句子的主观性搭配关系，最后分析评价对象的情感倾向性，即“资源占用率，低，褒义”，“看图，快速，褒义”，“任务照片筛选功能，不错的，褒义”。
如何辨别词语的感情色彩
中性词：残忍 诅咒 厌倦 悲观 固执 顽固 夸耀 滥用 武断 狼狈 残酷
贬义词： 循环 珊瑚 高大 见识 浓郁
2、按照感情色彩的不同，把下列词语分为三类。
高瞻远瞩、好高骛远、过眼云烟、舍己为人、千变万化、 自私自利、斗志昂扬、五颜六色、拾金不昧、阴谋诡计、 神机妙算、络绎不绝、鼠目寸光、念念不忘、嫁祸于人 褒义词：高瞻远瞩 舍己为人 斗志昂扬 拾金不昧 神机妙算
看了令人生厌。(贬义词)
词性呢？
五、堂上练习
1、判断下列词语的感情色彩，分成三类写下来。 杰出 循环 尊敬 珊瑚 残忍 坚韧 简朴 牺牲 诅咒 厌倦 高 大 伟大 关切 见识 辛勤 浓郁 悲观 磨炼 固执 顽固 夸耀 顽强 崇高 滥用 武断 狼狈 果断 夸奖 残酷 真挚
如何辨别词语的感情色彩
一、什么是词语的感情色彩？
词语的感情色彩，指词义中所反映的主体对客观对象的 情感倾向、态度、评价等内容。
如“英明”“英雄”等词含褒义感情色彩；“奸 臣”“腐败”等词含贬义感情色彩 ；还有不能体现特殊情感 倾向的中性感情色彩，如“见闻”“眼界” 等。
其中有些词义可能一词兼有两种或两种以上的感情色彩， 如“骄傲”既有受到赞赏之后产生喜悦的褒义感情色彩，又同 时具有自我膨胀与炫耀的贬义感情色彩。人对于物体或者他人 的一种主观感受，可以是褒义，可以是贬义，也可以是中性的。
贬义词：好高骛远 自私自利 阴谋诡计 鼠目寸光 嫁祸于人
中性词：过眼云烟 千变万化 五颜六色 络绎不绝 念念不忘
二、什么是褒义词？ 褒义词：是指含有赞许或者好的意思的词语。
凡含有赞赏、嘉许、褒扬、喜爱、尊敬、美好、 吉祥等感情色彩意义上的词，就是褒义词。
2017重庆地区国家公务员考试：词语辨析角度之范围大小
2017重庆地区国家公务员考试：词语辨析角度之范围大小公务员考试言语理解主要测查报考者运用语言文字进行思考和交流、迅速准确地理解和把握文字材料内涵的能力，包括根据材料查找主要信息及重要细节；正确理解阅读材料中指定词语、语句的含义；概括归纳阅读材料的中心、主旨；判断新组成的语句与阅读材料原意是否一致；根据上下文内容推断阅读材料中的隐含信息；判断作者的态度、意图、倾向、目的；准确、得体地遣词用字等。
言语理解常见的题型有：阅读理解、逻辑填空、语句表达等。
在公务员考试行测言语理解与表达的逻辑填空部分，选出正确答案时大多数时候要涉及词语辨析。
众所周知，在现代汉语中，一个词有两个层面：理性义和色彩义。
因此我们也是从两个方向进行辨析的。
理性义辨析的角度很多，例如范围大小、语意轻重、含义侧重等。
今天中公教育专家带大家学习一下如何从范围大小来选择正确答案。
范围大小具体而言分为词义范围和适用范围。
1、词义范围：指的是某些词语的含义包含其他词语的含义，应结合题目信息选择范围合适的词。
例如：战斗、战役、战争。
战争是敌对双方为了达到一定的政治、经济、领土的完整性等目的而进行的武装战斗，往往由一些战役组成，例如解放战争包括三大战役、渡江战役等。
战役是指在一定的空间和时间内进行的一系列大小战斗的总和，例如辽沈战役由很多次战斗组成。
因此战争范围最大，其次为战役，最小的是战斗。
但是要根据语境的要求来选择适当范围的词语。
例题：【积累沉淀积淀】在快速疾走的信息时代，我们不缺速度，但泛着智慧之光的洞见才具长久魅力。
文化不是流行，是________是传承;大师不是过客，是恒星是路灯;名人不是符号，而是一个个鲜活的人。
填入划横线部分最恰当的一项是：A.积聚B.积淀C.沉淀D.积累【答案】B。
中公解析：“积累”指积聚起来的事物;“沉淀”把溶液中不易溶解的物质沉到溶液底层，比喻凝聚，积累;积淀含有“积累”和“沉淀”的意思，所积累沉淀下来的事物(多指文化、知识、经验等)，词义范围更大，所以选“积淀”。
情感倾向判断中基准词的选择
ｆ ｏ ｒ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｊ ｕ ｄ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｅ ｍ ｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｔ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｙ ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ． Ｂ ｙ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｉ ｎ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｗｅ ａ ｋ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｓ ｉ ｎ ｐｒ ｅ ｖ ｉ ｏ ｕ ｓ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｓ，ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｐ ａ ｒ ａ ｄ ｉ ｇ ｍ ｗｏ ｒ ｄ ｓ
ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｊ ｕ ｄ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｅ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｔ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｙ
Ｃ ＨＥＮＧ Ｃｈ ｕ ａ ｎ ｐ ｅ ｎ ｇ，Ｗ ＡＮＧ Ｈａ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ
程传鹏 ， ４ ５ ０ ０ ０ ７ ） 摘 要 ： 针对 已有研究工作 中基 准词选 择的不足之处 ， 提 出了一种情感倾 向判断 中基准词选择 的方法． 依照基准词 的 定义 ， 分别从情感度 、 情感倾 向度 、 情感歧义性 ３个方面考虑 ， 选择 出数 量尽 可能少 、 最具有代表性的情感词作为基准
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ， Ｚ ｈ ｏ ｎ ｇ ｙ ｕ ａ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ ０ ０ ０ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
三种文档语义倾向性识别方法的分析与比较
。 /’67+@ 则使用一个词和
! ! 收稿日期： "##H E #% E #I ! ! 收修改稿日期： "##H E #% E .1 ! ! $本文系中国博士后基金资助项目 “ 军队网络舆情分析系 统” （ 项目编号： "##I#%1#1J" ） 和江苏省博士后科研资助项目 （ 项目编号： #I#.#"1 ） 的研究成果之一。
. . "对 F 其进行词法分析， 提取出与集合 N 中元素相匹配的所有特 征； . . #寻找与集合 1 中元素相匹配的语义模式， 得到所有的匹配模式 Q L｛R5 ， R+ ， …， R* ｝ ； . . $累加所有匹配模式 R ( 所对应语义倾向权值 S ( ， 得到文档的语
+< 5. 语义模式
。"#$% 使用了信息检索中的多种技术进行
特征抽取、 特征加权， 利用这些特征的累计积分来判断产
［&］ 品评论是正面的， 还是反面的 。 ’%()%*% 对语义倾向识 ［+］ 别模型 进行了扩展， 利用标记了的文档、 没有标记的文 ［,］ 档和人工提供的信息三种资源来建立分析模型 。过去
的研究也表明， 将文本中的语义模式加以考虑， 能高效地
［-］ 识别和过滤倾向性文本信息 。
. . 文本的语义倾向判别也可被看作褒贬两类分类问 题， 使用传统的机器学习方法解决。 /#)0 等人使用简单 贝叶斯、 最大熵、 123 方法验证其在语义倾向文本文类上
［4， 56 ］ 的效果 。其实验结果表明， 123 的分类准确率最高。
. . 分别基于以上研究思路， 本文研究并实现了三种文 档倾向性识别的方法： 基于情感词加权的方法、 基于语义 模式分析的方法和基于文本分类的方法。笔者将倾向性 分析技术应用于网络舆情分析系统中， 取得了良好的效 果。
基于HowNet的词汇语义倾向计算
基于HowNet的词汇语义倾向计算作者：朱嫣岚， 闵锦， 周雅倩， 黄萱菁， 吴立德， ZHU Yan-lan， MIN Jin， ZHOU Ya-qian ， HUANG Xuan-jing， WU Li-de作者单位：复旦大学,计算机科学与工程系,上海,200433刊名：中文信息学报英文刊名：JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING年，卷(期)：2006,20(1)被引用次数：119次参考文献(9条)1.Vasileios Hatzivassiloglou;Kathleen R McKeown Predicting the semantic orientation of adjectives 19972.Turney Peter;Littman Michael Measuring praise and criticism:Inference of semantic orientation from association[外文期刊] 2003(04)3.Turney Peter Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews[外文会议] 20024.BoPang;LillianLee Shivakumar Vaithyanathan.Thumbsup? 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Ya-qian.HUANG Xuan-jing.WU Li-de基于HowNet的词汇语义倾向计算[期刊论文]-中文信息学报 2006(1)。
如何使用自然语言处理技术进行情感倾向性分类和评估
如何使用自然语言处理技术进行情感倾向性分类和评估情感倾向性分类和评估是自然语言处理（NLP）技术中一个重要的应用领域。
通过使用NLP技术进行情感倾向性分类和评估，我们可以了解人们在文本中所表达的情绪和态度，从而帮助我们更好地理解和分析大量的文本数据。
本文将介绍如何使用自然语言处理技术进行情感倾向性分类和评估。
首先，情感倾向性分类是指根据一段文本的内容和语义，将其划分为积极、消极或中性三个情感倾向之一。
这是一个非常常见的任务，在社交媒体、评论和产品评论等文本数据中广泛应用。
以下是几种常见的情感分类方法：1. 基于规则的方法：这些方法依靠人工定义的规则和模式来判断文本的情感倾向。
例如，确定特定词语的情感极性，比如“好”表示积极，“不好”表示消极。
尽管这种方法简单易用，但缺点是不能处理多义词和新词的问题。
2. 机器学习方法：这些方法通过利用大量的已标注情感倾向的数据集进行训练，从而构建情感分类模型。
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模型等。
这些方法可以根据文本的特征和上下文信息更准确地判断情感倾向。
3. 深度学习方法：深度学习方法在情感分类任务中取得了显著的进展。
这些方法使用神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从原始文本中学习有效的特征表示。
通过在大规模数据集上进行训练，深度学习模型可以自动提取文本中隐藏的情感信息，实现更准确的情感分类。
在情感倾向性评估方面，我们不仅关注文本的情感分类，还关注文本中的情感强度和极性。
以下是几种常用的情感评估方法：1. 词典方法：这些方法使用情感词典，根据文本中出现的情感词及其强度进行情感评估。
例如，通过计算积极和消极情感词的数量和强度，将文本分配一个情感得分。
这种方法简单直观，但可能无法捕捉到文本中复杂的情感变化和语义。
2. 情感分类方法：情感分类模型可以用于评估文本的情感，不仅可以将文本划分为三个情感倾向类别，还可以通过情感得分来评估情感强度。
辨析词语的方法
2011年成考语文近义词辨析复习一、近义词的常见区别：①词义涵盖的范围大小的不同，如：年华——年岁年代——年月风俗——风尚书籍——书河流——河局面——场面时代——时期边疆——边境这些词中都有相同的语素，横线左边的词义范围比右边所指的要大。
②词的感情色彩不同。
色彩是指词义附带的某种倾向、情调。
有的表现为感情上的，叫感情色彩；有的表现为使用场合的不同，叫语体色彩。
如：成果——后果节俭——吝啬维护——庇护聪明——狡猾横线左边的词是积极的，含褒义；右边的词是消极的，含贬义。
当然，也有的词属于中性，无褒贬之分。
如：果断——决断——武断。
词除褒贬义之外，还有庄重和诙谐、谦敬和讽刺、委婉和直露以及文、白，雅、俗等色彩，虽然意义相同或相近，但各适用于不同场合。
如：陵墓——坟富态——胖马铃薯——土豆苍穹——天空默诵——嘟囔头部——脑袋。
③词义的轻重不同。
一组词的意义基本相同，但是有的适用于重要的、较大的事物，有的适用于一般的事物，有的表示的程度深、性质重，有的程度浅、性质轻。
如：处罚——批评请求——恳求批评——批判研究——探讨蔑视——轻视制止——阻止绝望——失望。
④词语的习惯搭配不同。
在语言实践中，词和词组的搭配有一定的限度，不能任意组合。
如：发扬——优点、作风、传统、精神、民主发挥——作用、威力、积极性、创造性改进——工作、方法、技术改善——生活、关系、条件侵犯——主权、利益、领海侵占——土地、财产、领土、公款履行——诺言、合同、手续、条约执行——命令、任务、路线、政策⑤词性和句法功能的不同。
如：阻碍（动词）封建剥削阻碍生产发展，阻碍（名词）排除一切阻碍，强大（形容词）强大的动力来自崇高的理想，壮大（动词）人多可以壮大声势，深刻（形容词）他分析得很深刻，他给我留下了深刻的印象，深入（动词）党的政策深入人心，深入（形容词）必须深入批判反动理论。
二、近义词的辨析方法：（1）审视句意对句中词语要求的义项是什么，两者是否一致。
论《现汉》标〈书〉词语读音向普通话读音靠拢的倾向性
生活 中具 有 很 强 的 普 通 话 读 音 的 倾 向 ， 这 些标 ＜ 书＞ 的词 语 读 音 在 专 业 大 学 生 中进 行 调 查 的 结 果 也 呈 现 出这 种 倾 向 性 。对 古 书 面 上 的 文 言 词 语 的读 音 ， 没有 必要 “ 因袭 古注 ” 。 在 修 订《 现 汉》 时， 要 尽 量 减 少 这 类 词 语 的收 录及 注 音 ， 尤 其 是 对 某 些 古 书 面 文 言 词 语 读 音 存 在 的 同 时还 有 现 代 汉 语 普 通 话读 音 存 在 的 词 语 ， 注 音 时 宜 取 普 通 话 的 读 音 或
寸 Ｉ 菩 【 洛 大 学 学 报
论《 现 汉 标（ 书＞ 词语 读 音 向普 通话 读 音 靠 拢 的倾 向性
赵 贤 德
（ 江 苏理 工学 院 中文 系 ， 江苏 常州 ２ １ ３ ０ ０ １ ）
摘 要 ： 《 现汉》 收 录 了很 多标 （ 书） 的词 语 ， 它表 示 古 书 面上 的 文 言词 语 及 其 读 音 ， 这 些 词 语 的读 音在 现 实 语 言
《 现代汉 语词 典 》 第 ６版 （ 以下 简称 《 现汉》 ６版 ）
第 ５页“ 凡例 ” 中说 ： “ 一 般 条 目中 ， 标（ 口＞ 的表 示 口 语， 标＜ 方＞ 的表示 方言 ， 标（ 书＞ 的表示 书面上 的文 言
是“ 力能扛 （ ｋ ｄ ｎ ｇ ） 鼎 的西 楚 霸 王 ， 贵族 后 代 ” 。 ¨ ２ 这 个成 语 中的“ 扛” 音 读 者 更 倾 向于读 ｋ ｄ ｎ ｇ 。前 不 久 《 百 家讲坛 》 主讲 人 复 旦大 学 姜 鹏 老师 讲 《 汉 武 大 帝 的三张面 孔 》 第 二集 时说 ： “ 史 书上说 刘长是 ‘ 力 能扛
倾向的意思解释
倾向的意思解释倾向是一个十分常见的词语，它可以用来表达人们在某些问题上的倾向、偏向或倾向性。
在日常生活中，我们常常会听到这样的话：“我有点倾向于同意你的观点。
”、“他的言辞有些倾向性，需要多方考虑。
”、“这份报告存在一定的倾向性，需要加以修正。
”等等。
那么，倾向到底是什么意思呢？倾向是指某个人或某个群体在某个问题上的偏向或偏好。
这个偏向或偏好可能来自于个人的背景、经验、观点、情感等方面，也可能来自于社会、文化、政治等方面。
倾向的存在并不一定意味着它是正确的或合理的，它只是表明了一个人或群体在某些问题上的偏向性，需要在分析问题时加以注意和评估。
在社会科学研究中，倾向也是一个重要的概念。
例如，在统计学中，倾向得分可以用来衡量样本的倾向性，从而判断样本是否具有代表性。
在心理学和教育学中，倾向性也是一个重要的研究对象，研究人员可以通过调查和实验等方法来探究人们在某些问题上的倾向性，从而为教育和心理治疗提供科学依据。
在政治和媒体领域中，倾向性也是一个十分敏感的问题。
政治家和媒体机构往往有自己的政治倾向或意识形态倾向，他们在报道和评论时可能会存在一定的倾向性。
一些媒体机构会明确标注自己的倾向性，例如美国的福克斯新闻频道就被认为是保守派倾向的媒体，而CNN则被认为是自由派倾向的媒体。
当然，也有一些媒体机构会试图保持中立和客观，避免过多的倾向性。
在个人生活中，倾向性也会影响我们的决策和行为。
例如，一个人可能有着对某种食品的偏好，他会更倾向于选择这种食品，而不是其他的食品。
一个人的倾向性也可能受到环境和社会因素的影响，例如一个人所在的文化背景、社交圈子、家庭教育等都会对他的倾向性产生影响。
最后，我们需要注意的是，倾向性并不一定是坏事。
倾向性的存在可以帮助我们更好地理解自己和他人，也可以帮助我们更好地做出决策和行动。
重要的是，我们需要保持开放和客观的态度，不要被自己或他人的倾向性所束缚，而是要在各种观点和信息中寻找真相和合理性。
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计算语言学(基础) 汉语分词 词性标注 语法分析
模式识别(方法)ห้องสมุดไป่ตู้分类与聚类
2019/8/2
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引言
观点挖掘的国际用语
观点挖掘 opinion mining 观点分析 opinion analysis 情感分类 sentiment classification 情感分析 sentiment analysis ……
M. Hu and B. Liu [2004] 根据同现关系抽取抽取名词、名词词组作为 属性词 再根据一些规则进行剪枝
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词语级倾向性判断
A. Popescu and O. Etzioni [2005] 使用KnowItAll系统，抽取名词和名词词组 作为属性词（规则） 再通过属性词和特定领域的同现频率进行剪 枝（统计）
2019/8/2
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引言
为什么进行观点挖掘
个体用户对观点挖掘的需求 政府、产业界对观点挖掘的需求 互联网成为观点的重要载体
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引言
为什么进行观点挖掘
个体用户对观点挖掘的需求 政府、产业界对观点挖掘的需求 互联网成为观点的重要载体
2019/8/2
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引言
观点挖掘的相关学科
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词语级倾向性判断
Li Z. [2009] 结合自然语言处理中未登录词的技术提高属 性词抽取的Recall（统计）
观点挖掘任务
粒度维度
篇章级（目的） 句子级（目的） 词语级（手段，工具）
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词语级倾向性判断
两类方法
基于统计/学习的方法 基于规则的方法 更多情况是两种相结合使用
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词语级倾向性判断
Hatzivassiloglou, V. and McKeown, K. R. [1997] 判断形容词的感情倾向 以and或but等连词作为分类的依据将词语分 为两类（规则） 包含词语较多的为正面倾向性（统计）
2019/8/2
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词语级倾向性判断
J. Yi and W. Niblack [2005] 通过识别以“the”引导并且后面跟随动词 的词语或词语作为属性词，以提高准确率（规 则）
2019/8/2
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词语级倾向性判断
C. Scaffidi, K. Bierhoff [2007] 通过在同样规模下的随机文本中词语的分布 和特定文本中分布的区别来剪枝（统计）
2019/8/2
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引言
观点挖掘任务
情感维度
主观性判断 主观：我是猪 客观：八戒是猪
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引言
观点挖掘任务
情感维度
倾向性判断 负面：我是猪 正面：我是神
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引言
观点挖掘任务
情感维度
强度判断 轻度：我弱了 重度：我脑残
2019/8/2
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引言
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词语级倾向性判断
Li Z. [2009] 抽取名词、动词、名词词组作为属性词，结 合词语在句子中上下文的一些信息（规则）
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词语级倾向性判断
Li Z. [2009] 根据词语在互联网集合中出现的频率和在特 定文本中的频率的比较来进行剪枝（统计）
生活 杂音
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词语级倾向性判断
B. Wang and H. Wang [2007] 对词语在句子中的自然语言特征，判断是否 为属性词，和情感词迭代进行。（学习）
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词语级倾向性判断
Li Z. [2009] 抽取名词、动词、名词词组作为属性词，结 合词语在句子中上下文的一些信息（规则） 根据词语在互联网集合中出现的频率和在特 定文本中的频率的比较来进行剪枝（统计） 结合自然语言处理中未登录词的技术提高属 性词抽取的Recall（统计）
观点挖掘的研究初步
引言
什么是观点挖掘
观点：人们对事物的看法，具有明显的主观性， 不同人对同一事物的看法存在差异
主观：我是猪 客观：八戒是猪
挖掘：发现人们对事物的看法
2019/8/2
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引言
为什么进行观点挖掘
个体用户对观点挖掘的需求 政府、产业界对观点挖掘的需求 互联网成为观点的重要载体
认为其同义词倾向性一致，反义词相反
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词语级倾向性判断
Zhuang L. [2007] 根据句子中的语法结构，将情感词和语言环 境一起作为对象，判断倾向性。 语言环境：情感词所修饰的内容
价格太高了 它拥有很高的传输速度
属性词-情感词词对
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词语级倾向性判断
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词语级倾向性判断
一个问题：同一个词语在不同的语言环境中 会有不同的倾向性。即词语不具有固定的倾向 性。
价格太高了 它拥有很高的传输速度
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词语级倾向性判断
X. Ding, B. Liu, etc. [2008] 词典中只保留具有固定倾向性的词语 否则根据上下文判断其倾向性（规则）
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词语级倾向性判断
Turney, P. D. and Littman, M. L. [2003] 判断形容词的感情倾向 在连词的基础上，考虑了同现关系（统计）
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词语级倾向性判断
Hu, M. and Liu, B. [2004] 使用了已有的语言资源WordNet中的同义与 反义的关系，来找出属于同义倾向性的词语， 并分类（规则）
2019/8/2
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词语级倾向性判断
规则1 句内连词
具有明显并列关系(and)和转折关系(but) 他成绩优秀，并且写作水平高 他球踢的好，但是脾气大
规则2 句内无连词
认为默认为并列关系 屏幕鲜艳，待机时间长
规则3 句间关系
认为两句之间若无明显转折关系 则并列
规则4 同反义词关系
2019/8/2
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词语级倾向性判断
Esuli, A. and Sebastiani, F. [2005] SentiWordNet 使用了已有的语言资源WordNet中词语的注 释作为词语的特征，对注释文本进行分类。 （学习） 不只对形容词进行倾向性判断 倾向性会有程度的区分 多义项词汇会有不同倾向性