中文文本情感分析研究综述

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基于深度学习的文本情感分析方法研究

基于深度学习的文本情感分析方法研究随着社交媒体的兴起以及用户生成内容的爆炸增长，对大规模文本数据进行情感分析的需求与日俱增。

文本情感分析是一种将自然语言处理和机器学习相结合的技术，旨在自动识别和理解文本中的情感倾向。

近年来，深度学习模型在文本情感分析领域取得了显著的进展，并且成为了研究和应用的热点之一。

本文将就基于深度学习的文本情感分析方法进行综述，并对其研究现状和未来发展进行讨论。

一、基础知识介绍1.1 文本情感分析概述文本情感分析，又称为情感倾向分析，是指通过计算机技术对文本进行情感判断和分类的过程。

其目标是将文本分类为积极、消极或中性等情感类型。

情感分析可应用于情感监测、品牌舆情分析、用户评论情感分析等领域，对于企业决策和社会舆情分析起着重要作用。

1.2 深度学习简介深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，通过多层神经网络的构建和训练来解决复杂的模式识别和数据分析问题。

与传统机器学习方法相比，深度学习模型以其强大的非线性拟合能力和自动特征学习能力在文本情感分析任务中表现出色。

二、基于深度学习的文本情感分析方法2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，具有一定的自然语言处理能力。

在文本情感分析领域，卷积神经网络通过卷积操作来捕捉文本中的局部特征，进而通过全连接层进行分类。

该方法在文本分类任务中取得了很好的效果。

2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一类具有记忆能力的神经网络，对于处理序列数据的任务特别有效。

在文本情感分析中，循环神经网络通过序列建模，能够较好地捕捉上下文信息，对于理解文本中的情感趋势非常有帮助。

然而，长时依赖问题限制了RNN模型的准确性。

2.3 长短期记忆网络（LSTM）为了解决长时依赖问题，研究者提出了长短期记忆网络。

LSTM模型通过引入记忆单元和门控机制，能够有效地记忆长期依赖关系，并且在文本情感分析中取得了较好的效果。

LSTM模型在多层结构的基础上，能够更好地处理文本中的复杂情感信息。

文本情感分析综述

文本情感分析综述∗赵妍妍+, 秦兵, 刘挺(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心, 黑龙江哈尔滨 150001)A Survey of Sentiment Analysis *ZHAO Yan-Yan+, QIN Bing, LIU Ting(School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)+ Corresponding author: Phn: +86-451-86413683 ext 800, E-mail: zyy@Abstract: Sentiment analysis is a novel research topic with the quick development of online reviews, which has drawn interesting attention due to its research value and extensive applications. This paper surveys the state-of-the-art research on sentiment analysis. First, three important tasks of sentiment analysis are summarized and analyzed in detail, including sentiment extraction, sentiment classification, sentiment retrieval and summarization; then the evaluation and corpus for sentiment analysis are introduced; finally the applications of sentiment analysis are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, making detailed comparison and analysis. It is expected to be helpful to the future research.Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization;evaluation; corpus摘要: 文本情感分析是随着网络评论的海量增长而迅速兴起的一个新兴研究课题,其研究价值和应用价值受到人们越来越多的重视.本文对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为三项主要任务,即情感信息抽取,情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.文本重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括,比较和分析,以期对后续研究有所助益.关键词: 文本情感分析;情感信息抽取;情感信息分类;情感信息的检索与归纳;评测;资源建设中图法分类号: TP391文献标识码: A随着Web2.0的蓬勃发展,互联网逐渐倡导“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念.互联网用户由单纯的“读”网页,开始向“写”网页、“共同建设”互联网发展,并由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息迈进.因此,互联网(如:博客和论坛)上产生了大量的用户参与的,对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息.这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如“喜”、“怒”、“哀”、“乐”,和“批评”、“赞扬”等.基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论,来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法.由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验,这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信∗Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60803093, 60975055 (国家自然科学基金) and the “863” National High-Tech Research and Development of China via grant 2008AA01Z144(863计划探索类专题项目)赵妍妍等:情感倾向性分析纵览息的收集和处理.因此,迫切需要计算机帮助用户快速获取和整理这些相关评价信息,情感分析(Sentiment Analysis)技术应运而生(本文中提及的情感分析,都是指文本情感分析).文本情感分析,又称意见挖掘,简单而言,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.最初的情感分析源自前人对带有情感色彩的词语的分析[1],如“美好”是带有褒义色彩的词语,而“丑陋”是带有贬义色彩的词语.随着互联网上大量的带有情感色彩的主观性文本的出现,研究者们逐渐从简单的情感词语的分析研究过渡到更为复杂的情感句研究以及情感篇章的研究.基于此,按照处理文本的粒度不同,情感分析可分为词语级、短语级、句子级、篇章级以及多篇章级等几个研究层次[2].按照处理文本的类别不同,可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析.其中,前者处理的文本主要是新闻评论,如情感句“他坚定地认为台湾是中国不可分割的一部分”,表明了观点持有者“他”对于事件“台湾归属问题”的立场;后者处理的主要是网络在线的产品评论文本,如“Polo的外观很时尚”,表明了对评价对象“Polo的外观”的评价“时尚”是褒义的.由于基于产品评论的情感分析可以帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑,因此受到很多消费者和商业网站的青睐.而基于新闻评论的情感分析多用于舆情监控和信息预测中,是国内外评测中重要的评测任务.情感分析涉及多项非常有挑战性的研究任务.本文综合已有的研究成果,将情感分析归纳为三项层层递进的研究任务,即情感信息的抽取、情感信息的分类以及情感信息的检索与归纳,如图1所示.Fig.1 The framework of sentiment analysis图1 情感分析的研究框架其中,情感信息抽取是情感分析的最底层的任务,它旨在抽取情感评论文本中有意义的信息单元.其目的在于将无结构化的情感文本转化为计算机容易识别和处理的结构化文本,继而供情感分析上层的研究和应用服务.如将情感句“我觉得Canon的相片质量不错”转化为如图1所示的结构化文本形式.情感信息分类则利用底层情感信息抽取的结果将情感文本单元分为若干类别,供用户查看,如分为褒贬两类或者其他更细致的情感类别(如:喜、怒、哀、乐等).按照不同的分类目的,可分为主客观分析和褒贬分析;按照不同的分类粒度,可分为词语级、短语级、篇章级等多种情感分类任务.这些分类任务在情感分析初期吸引了大量的研究者.最高层的情感信息的检索与归纳可以看作与用户直接交互的接口,着重强调“检索”和“归纳”两项应用.该层次的研究主要在前两项任务即情感信息抽取和分类的结果的基础上,进行进一步的加工处理.情感分析是一个新兴的研究课题,具有很大的研究价值和应用价值[3-5].鉴于此,该研究课题受到国内外越来越多的研究机构的重视.本文在接下来的部分首先分别详细阐述情感分析的三个主要研究任务,重点针对各任务的主流方法和前沿进展进行对比分析;接着介绍国内外主流的评测会议以及现有的资源建设情况;然后,本文介绍情感分析几个重要的应用点;最后,展望情感分析技术的发展趋势.1 情感信息抽取情感信息抽取旨在抽取情感文本中的有价值的情感信息.它可以看作情感分析的基础任务,一直以来,学术界对它兴趣不减.纵观目前的研究现状,有价值的情感信息单元主要有评价词语(如“优秀”,“好用”)、评价对象(如“GPS”, “屏幕分辨率”)、观点持有者(如“国家政府”, “台湾当局”) 等.在对大量的情感文本进行分析之后,不少研究者发现某些组合搭配对于情感分析的上层任务如:情感信息分类以及情感信息的检索与归纳有更直接的帮助,如“评价搭配”(评价对象和评价词语的搭配,如“屏幕分辨率-高”)、“评价短语”(程度副词及其修饰的评价词语的搭配,如“不怎么-好”)等.下面本文将一一介绍目前情感信息抽取的具体任务及其主要实现技术.1.1 评价词语的抽取和判别评价词语又称极性词、情感词,特指带有情感倾向性的词语.很显然,评价词语在情感文本中处于举足轻重的地位,评价词语的识别和极性判断在情感分析领域创建伊始就引起了人们极大的兴致.基于前人大量的研究工作,评价词语的抽取和判别往往是一个一体化的工作,主要分为基于语料库和基于词典两种方法[10].基于语料库的评价词语抽取和判别主要是利用大语料库的统计特性,观察一些现象来挖掘语料库中的评价词语并判断极性.早期的一些学者发现,由连词(如and或but)连接的两个形容词的极性往往存在一定的关联性,如“and”连接的形容词(如“lovely and beautiful”)极性相同,然而“but”连接的形容词(如:“lovely but unnatural”)极性相反.基于这种现象, Hatzivassiloglou和McKeown[1]从大语料库华尔街日报(Wall Street Journal)中发掘出大量的形容词性的评价词语. Wiebe等人[11]沿袭了较为相似的工作,他们使用了一种相似度分布的词聚类方法在大语料库上完成了形容词性的评价词语的获取.然而,以上的两种方法仅将评价词语的词性局限于形容词词性,忽略了其他词性的评价词语.为了避免评价词语词性的限制, Riloff等人[12]手工制定一些模板并选取种子评价词语,使用迭代的方法获取了名词词性的评价词语.随后,Turney和Littman[13]提出了点互信息(Point Mutual Information)的方法判别某个词语是否是评价词语.这种方法适用于各种词性的评价词语的识别,但是较为依赖种子褒/贬词语集合.鉴于此,基于语料库的方法最大的优点在于简单易行,缺点则在于可利用的评论语料库有限,同时评价词语在大语料库中的分布等现象并不容易归纳.基于词典的评价词语抽取及判别方法主要是使用词典中的词语之间的词义联系来挖掘评价词语.这里的词典一般是指使用WordNet或HowNet等.很自然的,有学者想到利用词典将手工采集的种子评价词语进行扩展来获取大量的评价词语[14-16].这种方法简单易行,但是较依赖于种子评价词语的个数和质量,并且容易由于一些词语的多义性而引入噪声.为了避免词语的多义性,一部分学者使用词典中词语的注释信息来完成评价词语的识别与极性判断[17-20].此外,一些学者[21]沿用了Turney等人的点互信息的方法[13],通过计算WordNet中的所有形容词与种子褒义词代表“good”和贬义词“bad”之间的关联度值来识别出评价词语.然而,并非所有的语种的情感资源都像英文一样丰富,对于某些词典资源非常稀缺的语种,有学者将词典资源丰富的语种的情感词典翻译到资源较少的语种中[22],如将英文的情感词典翻译成中文,供中文情感分析应用.但是实验显示,不少评价词语在经过翻译之后极性发生了改变.这也印证了Wiebe在文献[23]中所指出的“词语的词义和其极性有一定的关系,但是相同的词义并不一定有相同的极性”.鉴于此,基于词典的方法的优点在于获取的评价词语的规模非常可观,但是由于很多词存在一词多义现象,构建的情感词典往往含有较多的歧义词,如词语“好”在大多数情况下表现为“优秀”的意思,但在某些情况下扮演修饰成分(如“他跑的好快啊!”).此外,还有一部分学者采用基于图的方法来识别评价词语的极性[10,24].具体的,该方法将要分类的词语作为图上的点,利用词语之间的联系形成边来构建图,继而采用各种基于图的迭代算法(Propagation Algorithm)来完成词语的分类.如,有学者考察图中两个词语的注释信息而构建图[24],继而使用Spin模型对图中的点迭代的进行概率计算,得出每个词语的极性.还有一些学者尝试使用多种图模型[10],如:最小切分模型(Mincuts)、随机最小切分模型(Randomized Mincuts)及标签迭代模型(Label Propagation)等完成评价词语的褒贬分类.实验证实了基于图的方法的有效性.基于图的方法是一种新颖的方法,它可以灵活的将词语间的各种联系作为特征融入图中,继而进行迭代计算.然而,寻找更有效的词语间特征以及如何选取图算法是值得深入研究的问题.1.2 评价对象的抽取评价对象是指某段评论中所讨论的主题,具体表现为评论文本中评价词语所修饰的对象,如新闻评论中的某个事件/话题或者产品评论中某种产品的属性(如“屏幕”)等.现有的研究大部分集中于产品领域的评价对象的抽取,他们大多将评价对象限定在名词或名词短语(候选评价对象)的范畴内,进而对它们进行进一步的识别.赵妍妍等:情感倾向性分析纵览一部分学者使用基于规则/模板的方法抽取评价对象.规则的制定通常要基于一系列的语言分析与预处理过程,如词性标注,命名实体识别和句法分析等.相应地,制定的规则也包括词序列规则,词性规则以及句法规则等形式.Yi[25]使用三条限制等级逐渐递进的词性规则从候选评价对象中抽取出真正的评价对象.还有学者[26-27]使用关联规则挖掘的方法或是基于句法分析的结果[28]找出频繁出现的候选评价对象,继而使用两种剪枝方法去除错误样例.然而,这些方法仅能找出频繁的评价对象.为了发掘出非频繁的评价对象,有学者尝试使用含有评价词语和评价对象槽(slot)的词序列模板[26].此类方法最主要的优点在于针对性强,可以直接针对待解决的问题或特定的语言现象制定规则/模板.而其缺点则在于规则/模板的可扩展性差,人工编写的工作量大,成本较高.有学者[29]从另一个角度诠释了评价对象的抽取.他们将评价对象看作产品属性的一种表现形式(如对数码相机领域而言,“相机的大小”是数码相机的一个属性,而“相机滑盖” 是数码相机的一个组成部分),继而考察候选评价对象与领域指示词(如“整体-部分”关系指示词:“scanner has”)之间的关联度来获取真正的评价对象.实验证明这种方法取得了较好的实验效果,超过了基于规则/模板的方法.但难点在于领域指示词的获取.近年来,随着话题模型(Topic Model)[30-31]的逐渐兴起,很多学者将其应用到情感分析领域.由于评价对象是蕴涵于情感文本中的某些话题,因此可以使用话题模型用于评价对象的识别.有学者[32]采用多粒度的话题模型挖掘产品领域情感文本中的评价对象,并将相似的评价对象进行聚类.这种方法理论上能够提高评价对象抽取的召回率,但是遗憾的是,还没有实验将这种方法和上述传统的基于名词短语的方法进行对比.此外,还有一部分学者从事新闻评论文本中的话题评价对象的抽取[33-34].如:对于情感句“所有人都认为政府应该加强改善医疗卫生条件”,抽取话题评价对象“政府应该加强改善医疗卫生条件”.1.3 观点持有者抽取观点持有者的抽取在基于新闻评论的情感分析中显得尤为重要,它是观点/评论的隶属者,如新闻评论句“我国政府坚定不移的认为台湾是中国领土不可分割的一部分”中的“我国政府”.很自然的,人们会想到评论中的观点持有者一般是由命名实体(如:人名或机构名)组成,因此可以借助于命名实体识别技术来获取观点持有者[35].此外,还有学者曾尝试借助语义角色标注来完成观点持有者的抽取[33].但是这些方法较为依赖自然语言处理的基础技术,有较低的语言覆盖现象和较差的领域适应性.还有人将观点持有者的抽取定义为分类任务,这种方法的关键在于分类器和特征的选取.如Choi将其看作一个序列标注问题[36],并使用CRF (Conditional Random Fields)模型融合各种特征来完成观点持有者的抽取.相似的,Kim[15]将所有名词短语都视为候选观点持有者,使用ME (Maximum Entropy)模型来进行计算.以上的方法将观点持有者的抽取当作一个独立的任务.通过观察,许多研究者发现,观点持有者一般是和观点同时出现的,所以可以将观点和观点持有者的识别作为一个任务同时解决.Bethard[37]在抽取出情感句中的观点单元(多是由一些短语组成)之后,分析句中观点和动词的句法关系,即可同步获取观点持有者.由于产品评论中一般默认观点持有者是用户本身,因此鲜有研究者在产品评论领域研究这一任务.1.4 组合评价单元的抽取评价词语在情感分析中的作用是不言而喻的.然而在某些情况下,单独的评价词语存在一定的歧义性,如评价词语“高”在以下三个句子中的使用.¾Sen1: 凯越的油耗真高.¾Sen2: 捷达的性价比相当的高.¾Sen3: 这辆车有1m多高.Sen1和Sen2是情感句,但是评价词语“高”在修饰不同的评价对象时表现出不同的极性.如在Sen1中“高”表示贬义,而在Sen2中则表示褒义.此外,评价词语往往也会出现在非情感句中,如Sen3.因此仅考虑单独的评价词语在情感分析中的应用是远远不够的.研究者们发现有些包含评价词语的“组合评价单元”(如:组合“油耗-高”,“相当-高”)对于处理情感分析的上层任务更有帮助.下面将具体的介绍各种形式的组合评价单元.1.4.1 主观表达式的抽取主观表达式(Subjective Clues)是指表示情感文本单元主观性的词语或词组. 1.1节的评价词语是主观表达式的一部分.此外,某些词语的组合(如:“village idiot”或“get out of here”)也能很明显的标识文本的主观性,虽然它们中的任何一个词语单独可能都并非评价词语.如何获取这些有意义的词组是主观表达式抽取的重点.Wiebe和Wilson是这项任务的引领者[38].近几年来,他们挖掘大量的主观表达式形成主观表达式库,并基于此完成文本的主客观分类和褒贬分类.具体的,他们首先从语料中抽取出所有的n元词语/词组(1≤n≤4)作为候选主观表达式;继而通过对比训练语料中的标准的主观表达式,为每个候选主观表达式计算出可能成为主观表达式的概率;最后通过对概率值的分析,获得这些主观表达式.Wiebe和Wilson[39]在随后的工作中又引入了“主观表达式密度”协助判断主观表达式.2004年,Wiebe和Wilson将他们前期的工作进行了总结[40],从不同的语料中扩充了大量的主观表达式,主要包括手工收集的一部分主观表达式以及自动从标注/未标注语料中学习而来的一部分主观表达式.此外,他们首次利用句法分析的结果发掘了句法主观表达式[41].随后,Wiebe和Wilson采用多种特征及机器学习方法对他们获取的大量的主观表达式的情感程度(strong或weak)进行了识别.1.4.2 评价短语的抽取评价短语表现为一组连续出现的词组,但不同于主观表达式,该词组往往是由程度副词和评价词语组合而成,如:“very good”等.因此,这种组合评价单元不仅顾及了主观表达式的情感极性,还考察了其修饰成分.这些修饰成分或加强或减弱或置反了主观表达式的情感极性,使得评价短语成为一种情感色彩丰富的组合评价单元.有学者采用基于一些情感词典的方法识别这种评价短语.如Whitelaw[42]结合WordNet使用半自动的方法构建了形容词性的评价词词典以及修饰词词典.对于一个含有评价词语的情感文本,该方法首先查看评价词前面的词语,如果属于修饰词词典,获取这个词组作为评价短语.根据两个词典中的属性值计算出情感极性.这种方法由于基于较为细致的词典,因此准确率较高.然而,由于词典中词语有限而限制了召回率.还有学者使用依存句法结构(如ADV、ATT以及DE结构),在句法树上获取评价短语[27].这种方法巧妙的利用了评价短语中所含词语之间的句法修饰关系,但是较为依赖句法分析的结果.评价短语考察的是连续出现的词组,然而,有些表示修饰关系的词语并非总是和评价词语连续出现. 如在情感句“[I did [not]- have any [doubt]- about it.]+”中,修饰词“not”和评价词“doubt”并非连续出现,但它们共同决定了情感句的最终极性. Moilanen等人[43]和Choi等人[44]将其定义为“组合语义单元”(Compositional Semantics),具体表现为一组非连续的词语,通过相互作用来表达出某种情感极性.“组合语义单元”可以看作一种更复杂的评价短语,多使用人工总结或半自动生成的模板来识别.1.4.3 评价搭配的抽取评价搭配是指评价词语及其所修饰的评价对象二者的搭配,表现为二元对<评价对象,评价词语>,如情感句“凯越的油耗很高”中的“油耗-高”.前面所介绍的“主观表达式”和“评价短语”主要是考察含有情感极性的一些词和短语,然而情感句中出现的某些“主观表达式”和“评价短语”并非真正的表现出情感极性.如情感句s1“车跑的好快啊”中的词语“好”并不存在情感极性,需要过滤掉.此外,还有一些“主观表达式”和“评价短语”存在一定的歧义,其极性需要根据上下文而确定.“评价搭配”则可以很好的解决上述两点问题.针对评价搭配的抽取任务,大部分学者采用了基于模板的获取方法. Kobayashi等人[45]考察评价对象和评价词语之间的修饰关系,并用8个共现模板来描述.然而,由于模板太过简单且修饰关系仅仅停留在词表面,该方法产生了大量的噪声.为了深入挖掘评价对象和评价词语之间的修饰关系,一部分学者尝试使用句法关系模板. Bloom等人[46]利用Stanford Parser手工构建了31条句法规则.此外, Popescu等人[29]利用MINIPAR Parser手工构建了10条依存句法抽取模板来获取评价搭配.同时,国内的姚天昉等人[47]基于依存句法分析总结出“上行路径”和“下行路径”的匹配规则;后续总结出SBV极性传递规则,用于评价搭配的识别.可以看出,他们的工作融入了更多对评价对象和评价词语之间深层关系的挖掘.然而,由于匹配规则或模板的制定参与了过多的人工,覆盖率较低.因此,在未来工作中我们应该侧重于研究自动生成评价对象和评价词语之间的匹配规则的策略.2 情感信息分类情感信息的分类任务可大致分为两种,一种是主、客观信息的二元分类;另一种是主观信息的情感分类,包括最常见的褒贬二元分类以及更细致的多元分类[48].赵妍妍等:情感倾向性分析纵览2.1 主客观信息分类在对情感文本进行情感分析时,往往由于情感文本中夹杂着少量的客观信息而影响了情感分析的质量[49],因此将情感文本中的主观信息和客观信息进行分离变得非常必要.由于情感文本单元表现格式比较自由,且区分主、客观文本单元的特征并不明显,在很多情况下,情感文本的主客观识别比主观文本的情感分类更有难度.一部分学者通过考察文本内部是否含有情感知识(具体表现为第1部分情感信息抽取的结果)来完成主客观信息分类[14,50].然而,我们发现许多客观句中也可能会包含评价词语,如客观句“这位英雄名叫张三丰”同样含有评价词语“英雄”.为了更大程度上消除歧义性,很多学者挖掘并使用情感文本中的组合评价单元,如 1.4节中提到的“主观表达式”, “评价短语”和“评价搭配”等组合信息.此外,还有学者[12]构建情感模板识别情感文本的主客观性(如贬义模板:“<x> drives <y> up the wall”).以上这些基于情感知识的主客观分类方法的工作重心在于情感文本中情感知识的挖掘,以及各种情感知识融合的方法研究.还有一部分学者将情感文本单元的主客观分类定义为一种二元分类任务,即对任意给定的情感文本单元,由分类器协助判断其主客观性.这种方法的关键在于分类器和分类特征的选取.具体的,Hatzivassiloglou[51]使用了词语作为特征,并采用了NB (Naïve Bayes)分类器完成篇章级情感文本的主客观分类.Yao[52]着重从一些特殊的特征角度考察了主客观文本,如:标点符号角度,人称代词角度,数字角度等等.Pang[53]则采用基于图的分类算法完成句子级的主客观分类.基于特征分类的方法目前还是主客观信息分类的主流方法,这种方法定义明确,根本的问题在于特征的选取.因此,尝试使用更深层,更复杂的分类特征也许是这类方法的突破方向之所在.2.2 主观信息情感分类主观信息情感任务按不同的文本粒度可分为词语级、短语级、句子级和篇章级等.其中第1部分已经对词语级和短语级的情感分类方法进行了总结,因此本节将着重介绍句子级和篇章级的主观信息情感分类方法.一般而言,研究者将主观本文的极性分为褒义和贬义两类(Thumbs up? Thumbs down?).纵观目前的研究工作,和主客观信息分类类似,可分为两种研究思路:基于情感知识的方法以及基于特征分类的方法.相似的,前者主要是依靠一些已有的情感词典或领域词典,以及主观文本中带有情感极性的组合评价单元进行计算,来获取主观文本的极性.后者主要是使用机器学习的方法,选取大量的有意义的特征来完成分类任务.这两种研究思路有很多代表性的研究工作.文献[14,51,54-55]首先分析句子/篇章中的评价词语或组合评价单元的极性,然后进行极性加权求和.这种方法的重点一般都放在评价词语或组合评价单元的抽取和极性判断方法的研究上.在基于特征分类的方法中,Pang[56]首次将机器学习的方法应用于篇章级的情感分类任务中.他们尝试使用了n-gram 词语特征和词性特征,并对比了NB、ME和SVM(Support Vector Machine)三种分类模型,发现unigram特征效果最好.然而, Cui[57]通过实验证明,当训练语料较少的时候,unigram的效果较优,但随着训练语料的增多,n-gram(n>3)发挥了越来越重要的作用. Kim[58]除了考察传统的n-gram模型外,还引入了位置特征和评价词特征来完成句子级的褒贬分类.Zhao[59]则将句子级情感分类任务提炼为一个三层分类任务,利用各层之间类别标签的相互作用,并考虑上下句之间情感的互相影响,使用CRF模型将这些特征进行融合..类似于主客观信息分类任务,基于特征的方法的研究重点在于有效特征的发现,以及特征选择和特征融合等问题的研究.除了对主观文本信息的褒贬二元分类之外,还有一些研究工作进行更细致的情感分类任务.Pang[60]将褒贬等级分为三类,并使用了one-vs-all多元分类算法和回归分类算法完成情感分类.Goldberg[61]则使用了一种基于图的半指导的分类算法,完成评论的褒贬包括四个等级的分类.2.3 观点分类与挖掘情感分类还可以体现在对某些事件的观点分类上面.Lin[8]主要使用三种分类模型识别有关“巴以冲突”主题的评论文本所表达的观点,即是“支持巴方”还是“支持以方”.而Kim[9]主要对美国大选时涌现出来的大量的评论文章进行分类汇总,来推断大部分选民是支持“共和党”还是“民主党”.该文献同样也是使用分类器和分类特征相结合的算法,其中作者对分类特征进行了泛化,取得了较好的效果.和主观信息情感分类不同的是, “观点分类与挖掘”任务除了需要使用情感知识之外,还需要发掘一部分和“观点”相关的知识.。

中文情感分析中的情感词强度计算方法研究

中文情感分析中的情感词强度计算方法研究摘要：情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向，其目的是从文本中识别和理解情感信息。

在中文情感分析中，情感词强度计算是一个关键问题。

本文综述了目前常用的中文情感词强度计算方法，并对其优缺点进行了分析。

同时，本文还提出了一种基于深度学习的新方法，用于改进中文情感分析任务。

1. 引言随着社交媒体和互联网的快速发展，人们在日常生活中产生了大量的文本数据。

这些数据携带着丰富的情感信息，如用户对产品、事件和服务等的态度、喜好和意见等。

因此，从这些数据中提取和理解用户真实意图变得越来越重要。

2. 中文情感分析2.1 情感分类在进行任何形式的情感分析之前，首先需要将语句分类为正面、负面或中性。

这一步骤通常被称为“极性分类”。

常用方法包括基于规则、基于机器学习和基于深度学习等。

2.2 情绪词典情绪词典是情感分析的基础，其中包含了丰富的情感词汇。

这些词汇被分为不同的情感类别，如喜悦、悲伤、愤怒等。

然而，对于中文情感分析而言，情绪词典的构建和使用面临一些挑战。

3. 中文情感词强度计算方法3.1 基于规则基于规则的方法是最早被使用和研究的一类方法。

这些方法通过人工定义一系列规则和模式来计算中文情感词强度。

然而，由于中文语言的复杂性和多义性，基于规则的方法存在一定局限性。

3.2 基于语料库统计基于语料库统计是一种常用的中文情感词强度计算方法。

这种方法通过对大规模语料库进行统计分析来获得中文单词在不同上下文中表示不同强度情感倾向的概率。

3.3 基于机器学习近年来，随着机器学习技术在自然语言处理领域取得了巨大成功，许多研究者开始将机器学习应用到中文情感分析任务中。

这些方法通过训练一个情感分类模型来预测中文文本的情感倾向。

4. 基于深度学习的方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在自然语言处理领域取得了显著成果。

本文提出了一种基于深度学习的中文情感分析方法，该方法利用卷积神经网络和长短期记忆网络来提取和表示中文文本的情感信息。

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。

文本情感分析综述

ｄｏｃｕｍｅｎｔｌｅｖｅｌｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｎａａｌｙｓｉｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｉｔｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔｔｈａｔｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｎａａｌｙｓｉｓ
文本情感分析综述
杨立公，朱俭，汤世平
（１．北京理工大学计算机学院，北京１０００８１；２．中国青年政治学院计算机教学及应用中心，北京１０００８９）（｝通信作者电子邮箱￣ｌｌｇｇ＠ｇｍａｉｌ．ＣＯＢ）
文章编号：１００１ —９０８１（２０１３）ｏ６—０１５７４— ０５
ＣＯＤＥＮＪＹＩＩＤＵ
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｃａ．ｃａ
ｄｏｉ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０８７．２０１３．０１５７４
ｓｙｓｔｅｍｃａｎｎｏｔｇａｉｎｈｉｇｌｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．Ｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｓｈｏｕｌｄｆｏｃｕｓｏｎ：ｗｉｄｅｌｙａｎｄａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｌｙａｐｐｌｙｉｎｇｓｔｕｄｙａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｏｆ

文本情感分析方法研究综述

内容摘要
结论：文本情感分析作为一种强大的文本数据分析方法，可以帮助我们更好地理解和识别文本中所表达的情感信息。然而，该方法也存在一些挑战和限制。例如，对于不同领域和场景的情感分析，需要定制化的解决方案；数据清洗和预处理对结果影响较大；模型训练和调优过程较为复杂等。未来，需要进一步研究和改进文本情感分析方法，以适应更多场景和应用需求。
3、研究成果与不足
然而，文本情感分析仍存在一些不足。首先，情感词典的构建和维护需要大量的人力和物力，成为制约文本情感分析发展的重要因素。其次，虽然深度学习在文本情感分析中取得了显著成果，但大多数模型仍依赖于手工设计的特征，如何自动地学习有效的特征是亟待解决的问题。此外，如何处理非情绪性文本和非规范语言表达方式，以及如何处理不同语言和文化的情感分析问题，也是需要进一步探讨的问题。
内容摘要
引言：随着社交媒体和在线平台的快速发展，人们产生和分享文本数据的数量大幅增加。这些文本数据中蕴含着人们的观点、情感和态度，对于理解和引导消费趋势、改善客户服务、预测市场变化具有重要的商业价值。文本情感分析作为一种有效的文本数据分析方法，旨在挖掘这些文本数据中的情感信息，对于企业决策、产品优化等方面具有广泛的应用。
内容摘要
目前，研究人员在情感分析方面已经取得了显著的成果。例如，利用机器学习和深度学习算法，研究人员可以实现对文本的高效情感分类。此外，研究人员还开发了多种情感词典和工具，如褒义词典、贬义词典和情感极性词典等，以帮助更好地进行情感分析。
内容摘要
然而，尽管前人研究取得了不少成果，但仍存在一些不足之处。首先，情感分析的准确性仍需进一步提高。尽管现有的机器学习和深度学习算法在许多情况下能够取得较好的效果，但在处理某些复杂情感时仍存在一定的局限性。其次，现有的情感词典和工具大多基于英语语言，对于其他语言尤其是小语种的情感分析支持不够。因此，针对不同语言的特点开发相应的情感词典和工具是未来的研究方向之一。

文本情感分析综述

文本情感分析综述作者：刘爽赵景秀杨红亚徐冠华来源：《软件导刊》2018年第06期摘要：近年来，随着互联网和社交网络的发展，网络上文本信息迅速增长，对文本情感进行分析成为研究热点。

根据文本情感分析方法的不同，总结了近年来文本情感分析的研究进展。

将文本情感分析分为基于词典的方法和基于机器学习的方法两大类：基于词典的文本情感分析方法分为人工构建和自动构建两种；基于机器学习的文本情感分析方法分为基于贝叶斯算法、基于最大熵算法和基于SVM的文本情感分析3种。

通过梳理国内外研究现状，对两类情感分析方法进行了深入分析，对文本情感分析进行了总结和展望。

关键词：文本情感分析；词典构建；机器学习；贝叶斯算法；最大熵算法；SVMDOI：10.11907/rjdk.172640中图分类号：TP3-0文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）006-0001-04Abstract：In recent years， with the development of the internet and social networks， text information on the Internet has been increased rapidly， and sentiment analysis has become a research hotspot. According to the different methods of sentiment analysis， the research progress of sentiment analysis in recent years is summarized.Sentiment analysis is divided into dictionary-based methods and machine learning-based methods. The dictionary-based sentiment analysis methods are divided into two kinds： artificial construction and automatic construction. Machine learning-based sentiment analysis methods are divided into three kinds based on Bayesian algorithm， based on maximum entropy algorithm and sentiment analysis based on SVM. Through the research status at home and abroad， two kinds of sentiment analysis methods are deeply analyzed， and the sentiment analysis is summarized and forecasted.Key Words：sentiment analysis； dictionary construction； machine learning； Bayesian algorithm； maximum entropy algorithm； SVM0 引言近年来，随着互联网和移动互联网的飞速发展，文本情感分析已经广泛应用于多个领域。

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。

文本情感分析方法研究综述

文本情感分析方法研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，文本情感分析作为自然语言处理领域的一个热门研究方向，正受到越来越多的关注。

本文旨在对文本情感分析方法进行全面的研究综述，旨在梳理和分析当前情感分析的主要方法、技术及其发展趋势，以期为读者提供一个清晰、系统的认识框架。

本文将简要介绍文本情感分析的研究背景和意义，阐述情感分析在社交媒体分析、舆情监控、产品评价等领域的重要应用。

随后，文章将重点回顾和总结情感分析的发展历程，包括早期的基于词典的方法和规则的方法，以及近年来兴起的基于机器学习和深度学习的情感分析方法。

在详细分析各类情感分析方法时，本文将深入探讨各种方法的原理、优缺点以及适用场景。

文章还将关注情感分析领域的一些前沿研究，如基于深度学习的情感分析模型、多模态情感分析以及情感分析的跨领域应用等。

本文将对未来的研究方向和挑战进行展望，以期为推动文本情感分析技术的发展提供有益的参考和启示。

通过本文的综述，读者可以对文本情感分析方法有一个全面、深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的借鉴和指导。

二、文本情感分析的发展历程文本情感分析，也称为观点挖掘或情感挖掘，是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向。

自20世纪90年代起，随着计算机科学和的飞速发展，文本情感分析逐渐受到了广泛关注，经历了从简单规则到复杂模型的发展历程。

早期的研究主要基于规则或词典的方法。

研究者们通过构建情感词典或情感词汇列表，结合简单的文本处理规则，对文本进行情感倾向的判断。

然而，这种方法受限于情感词典的完备性和规则设计的灵活性，难以处理复杂的语言现象和上下文依赖。

随着机器学习技术的兴起，文本情感分析开始进入新的发展阶段。

研究者们开始尝试使用各种机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、最大熵模型等，对文本进行情感分类。

这些算法能够从大量数据中学习出有效的特征表示，从而提高了情感分析的准确性和鲁棒性。

文本情感分析综述

文本情感分析综述目录1. 内容描述 (2)1.1 文本情感分析的定义和重要性 (2)1.2 研究背景和动机 (4)1.3 文档综述的范围和结构 (5)2. 文本情感分析的技术与方法 (6)2.1 传统文本分析方法 (8)2.1.1 语言学角度的分析 (10)2.1.2 心理学角度的分析 (11)2.2 机器学习和人工智能方法 (12)2.2.1 传统的机器学习方法 (14)2.2.2 深度学习方法 (15)2.3 混合和协同方法 (17)2.3.1 数据驱动与问题驱动混合方法 (17)2.3.3 协同过滤与推荐系统 (20)3. 文本情感分析的应用领域 (22)3.1 社交媒体分析 (23)3.2 产品评论分析 (24)3.3 市场策略与消费者行为预测 (26)3.4 医疗健康分析 (27)3.5 情感定向内容生成与推荐系统 (28)4. 存在的问题与挑战 (29)4.1 数据收集与标注的困难 (31)4.2 偏见与多样性问题 (32)4.3 性能评估的标准与方法 (33)4.4 模型复杂性与效率的平衡 (35)5. 未来的研究方向 (36)5.1 跨语言情感分析 (37)5.3 情感识别的道德与隐私问题 (40)5.4 情感分析在边缘计算环境中的应用 (42)1. 内容描述本文深入探討文本情感分析(Text Sentiment Analysis，TSA)的相關概念和技術。

我们将介绍文本情感分析的定义和分类，涵盖情感极性分析、情感細粒度分析以及情感蕴含分析等不同种类，并分析其各自的应用场景和挑战。

我们将系统地综述文本情感分析的关键技术，包括：文本预处理、词特征提取、情感词典、机器学习模型（如Naive Bayes、Support Vector Machines、深度学习模型等）、以及情感分析的评估指标。

本文也将介绍文本情感分析在不同领域的应用，例如市场调查、舆情监测、社交媒体分析、用户体验评估等，并探讨其在推动智慧决策、用户行为洞察和情感识别方面的价值。

中文情感分析综述

正确性降低
０概述随着互联网进入ｗｅ２时代．ｔｔ步地从静态的信息载体ｂ．０Ｉｅ逐ｎｍｅ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
ＳＩＮＥ＆ＴＣＮＬＧＦＲＡＩＮＣＥＣＥＨＯＯＹＩＯＭＴＯＮ
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４３０）４０２
【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

中文文本情感分析综述

篇章级的情感分析是指将文本从整体上区分为褒义、贬义或中性。谭松波等人［16］使用中文分词及词性标注工具
ICTCLAS 解析并标注中文文本，分别采用文本频率、CHI 统计量、互信息、信息增益四种特征选择方法，以中心向量法、K 近邻、Winnow、朴素贝叶斯和支持向量机作为不同的文本分类方法，在不同的特征数量和不同规模的训练集情况下进行了实验，并对实验结果进行了比较。对比结果表明：采用文档频率特征表示方法优于其他特征选择方法和支持向量机分类方法优于其他分类方法。在足够大训练集和选择适当数量特征的情况下，文本的情感倾向分类能取得较好的效果。但是文本的主题不同对分类的结果有影响。孟凡博等人［17］设计并实现了一个基于关键词模板的文本褒贬倾向判定系统。该系统定义Байду номын сангаас关键词类别、建立了关键词库、关键词模板库，并设计了模板匹配算法和文本褒贬倾向值算法，对测试文本进行关键词及模板匹配进而判断测试文本的褒贬倾向。李寿山等人［18］具体研究四种不同的分类方法在中文情感分类上的应用，并且采用一种基于 Stacking 的组合分类方法，用以组合不同的分类方法。实验结果表明该组合方法在所有领域都能够获得比最好基分类方法更好的分类效果。
文本情感分析是指对包含用户表示的观点、喜好、情感等的主观性文本进行检测、分析以及挖掘。文本情感倾向分析作为一个多学科交叉的研究领域，涉及包括自然语言处理、计算语言学、信息检索、机器学习、人工智能等多个领域。文献［1 － 3］对文本情感分析的目的、主要任务以及主流技术做了简要的介绍，但主要是介绍针对英文的文本情感分析，对中文文本情感分析并没有重点介绍。本文主要介绍针对中文文本情感分析的主流方法与研究进展。

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。

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。

情感分析研究综述

情感分析研究综述近年来，情感分析研究受到越来越多的重视，其成果可为机器人技术，文本分析和情绪计算提供强大的支持。

鉴于情感分析在研究领域中具有重要的意义，本文将对情感分析的机制，技术和应用等方面进行综述。

一、情感分析的机制情感分析的机制可以归纳为感知、理解和评价三个层次。

在感知层，通过自然语言处理和文本挖掘技术，从文本中提取出情感信息，以确定受评价文本的类型；在理解层，使用语义分析和情感序列分析技术，对情感信息进行解码，以抽取出情感的表示形式；在评价层，使用情感计算和相似性分析技术，以定量的方式衡量情感信息的强度，以确定文本的情感倾向。

二、情感分析的技术情感分析技术可以分为基于机器的技术和人工智能技术两大类。

基于机器的情感分析技术，建立在传统的自然语言处理和文本挖掘技术基础之上，主要包括情感分类、情感实体提取、情感评价和情感预测等技术；人工智能技术，则是通过深度学习等先进的方法实现情感分析，其中，神经网络模型的使用更加广泛，能够实现对整篇文本的情感分析，可以有效地提高情感分析精度。

三、情感分析的应用情感分析技术可以广泛应用于社交媒体分析、电子商务推荐、新闻舆情分析、智能搜索引擎、信用风险预测等领域。

例如，有研究发现，利用深度神经网络模型，能够对网络视频中的回声效应态度进行定量分析，以帮助企业更好地实现客户满意度管理，提高电子商务的效率和用户体验。

四、结论情感分析作为现代自然语言处理和文本挖掘技术的重要组成部分，其技术取得了显著的进步。

情感分析的机制、技术和应用已经被广泛应用于各种领域，对促进机器人技术，文本分析和情绪计算方面的发展起到了重要的作用。

未来，情感分析研究仍需探索更深入，在实际应用中发挥重要作用。

基于深度学习的中文文本情感分析与观点挖掘技术研究

基于深度学习的中文文本情感分析与观点挖掘技术研究中文文本情感分析与观点挖掘是自然语言处理（NLP）中的一个重要研究领域。

随着深度学习的兴起，基于深度学习的情感分析与观点挖掘技术取得了巨大的进展。

本文将从研究背景、问题描述、方法及应用等方面对基于深度学习的中文文本情感分析与观点挖掘技术进行综述和讨论。

第一部分：研究背景中文文本情感分析与观点挖掘是指通过计算机自动识别和分析中文文本中蕴含的情感倾向和观点信息。

在互联网和社交媒体时代，大量的用户生成文本数据（如用户评论、微博等）带来了情感分析与观点挖掘技术的研究需求。

传统的文本情感分析方法主要基于特征工程和浅层机器学习算法，其效果受限。

而基于深度学习的方法充分利用了深层神经网络的表示学习能力和自动特征提取能力，取得了更好的性能。

第二部分：问题描述中文文本情感分析与观点挖掘的主要问题是将输入的中文文本进行情感分类（如正面、负面、中性）和观点挖掘（如提取文本中的观点信息和评价对象）。

传统的方法主要基于人工设计的特征，如词袋模型、TF-IDF等，然后通过浅层的机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行分类或挖掘。

这种方法的局限性在于特征工程的难度较大，且提取的特征不一定能够很好地表示文本的情感和观点信息。

而基于深度学习的方法可以直接输入原始的文本数据，通过深层神经网络进行自动特征提取和表示学习，从而实现更好的性能。

第三部分：方法基于深度学习的中文文本情感分析与观点挖掘技术主要包括以下几个方面：1. 基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的方法：RNN和LSTM主要用于处理序列数据，可以捕捉文本数据中的时序信息。

这些方法可以将输入的中文文本序列化，并通过RNN或LSTM进行特征学习和分类或挖掘。

2. 基于卷积神经网络（CNN）的方法：CNN主要用于图像处理，但也可以应用于文本分类任务。

这些方法通过将文本视为一维的图像，通过卷积和池化操作进行特征提取和学习。

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。

文本挖掘技术在情感分析中的应用与改进研究综述

文本挖掘技术在情感分析中的应用与改进研究综述1. 引言情感分析是一种通过分析文本中的情感倾向、情感态度和情感强度等信息，来获取文本作者情感意图的技术。

文本挖掘技术的广泛应用使得情感分析研究变得更加重要和实用。

本文旨在综述文本挖掘技术在情感分析中的应用，并对目前研究中的改进方向进行概括。

2. 文本挖掘技术在情感分析中的应用2.1 情感词典方法情感词典是情感分析中常用的一种方法，它通过构建一个包含情感词汇和对应情感极性的词典，然后将文本中的词与词典进行匹配来判断情感倾向。

这种方法简单且可解释性强，但是对文本上下文的理解较弱。

2.2 机器学习方法机器学习方法在情感分析中的应用广泛，常见的方法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。

这些方法通过训练一个情感分类模型，通过学习大量标注数据中的模式和规律来进行情感分析。

机器学习方法可以更好地处理文本的上下文和语义信息，但也存在数据需求较大和模型解释性较弱的问题。

2.3 混合方法混合方法将情感词典和机器学习方法相结合，以弥补各自的不足。

例如，可以先使用情感词典进行初始情感分类，然后结合机器学习方法对判断不准确的文本进行进一步分析。

这种方法可以兼顾简单性和准确性，提高情感分析的效果。

3. 情感分析改进研究方向3.1 多模态情感分析目前的情感分析主要关注文本信息，但是实际情况中还包括其他模态信息，如图片、视频和音频等。

研究人员可以将文本挖掘技术与计算机视觉和音频处理技术相结合，以开展多模态情感分析研究。

这样可以更全面地理解情感信息，并提高情感分析的准确性。

3.2 迁移学习迁移学习是一种将已学习到的知识和模型应用到新任务上的方法。

在情感分析领域，迁移学习可以用于跨领域情感分析，即利用一个领域中已标注的数据和模型来进行另一个领域的情感分析。

这样可以减少数据标注的工作量，提高情感分析模型的泛化能力。

3.3 少样本学习由于情感分析中标注数据的获取成本较高，研究人员可以探索少样本学习方法来利用少量标注数据进行情感分析。

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究价值和实际应用价值，到国内外学术界和企业界的广泛关受注。所谓情感分析，洪伟等人认为是对用户发表在Ｗｅ王ｂ上的评论进行分析，而识别出隐含在其中的情感信息，从并发现用户情感演变的规律；妍妍等人认为情感分析又称做赵
意见挖掘，简而言之，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。情感分析涉及到多项有难度但非常有挑战性的研究任务，文综合已有的研究成果，本将情感
第２９卷第６期
２１０２年６月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｓａｃｆＣｏｕｅｓｐｉｔｅｅｒｈｏｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ．９Ｎｏ６１２．
Ｊｎ２２ｕ究综述木
传统获取信息的方法主要有市场调研、组讨论、小问卷调查、售后反馈等，如企业通过市场部相关人员的分析，总结出当
当务之急。
情感分析是数据挖掘的一个新兴领域，具有重要的学术研
前使用者的意见和市场的情况；通过小组讨论和问卷调查的方
式了解消费者对其产品或服务的需求，而个人在作某项决定时，常征求朋友和家人的意见。但是采用这样的方式，业通企有可能会丢失一大批的潜在消费者，他们可能是对本产品或服务具有深刻体会的人或者是有意向购买该种产品的用户；个人也有可能得不到相关专业的建议而作出错误以致后悔的决定。随着信息技术和互联网的迅速发展，网络上的信息呈爆炸
ＡｂｔａｔＴｉｐｐｒｍａｅａｓｍｍａｙａｏｔｈｅｔｎｎｌｓｓｏｅＷｅｈｎｓｅｔｔｉｉｅｅｐｏｅｓｏｎｌ— ｓｒｃ：ｈｓａｅｄｕｒｂｕｅｓｎｉｔａａｙｉｎｔｂＣｉｅｅｔｘ．Ｉｄｖｄｄｔｒｃｓｆａａｙｔｍｅｈｈｓｓｉｔｗａｅｏｉｓｎｏｍａｉｎｅｔｃｉｎａｄｓｎｉｎｅｏｎｔｎｎｅｐｃｉｅｙｉｔｄｃｄｔｅｒｓｎｅｅｒｈａｉｎｏｔｏｃｔｇｒ：ｉｆｒｔｘｒｔｎｅｔｅｏａｏｍｅｔｒｃｇｉｏ，ａｄｒｓｅｔｌｎｒｕｅｈｅｅｔｒｓａｃ — ｉｖｏｃｉｖｍｅｔｉｈｗｏｆｌｓｆｅｗａｄ，ｉｓｍｍａｉｅｅａｐｉａｉｎｓｔｓｏｅｔｎｎｌｓｓｉａｌｔｏｃｕｅｈｈｅｅｎｓｎｔｅｔｅｄ．Ａｒｒｓｔｕｉｔｒｚｄｔｐｌｔｔｕｆｓｎｉｔａａｙｉ．Ｆｎｌｉｃｎｌｄｄｔｅｈｃｏａｍｅｙｐｏｌｍｓａｄｗｅｋｅｓｓｒｂｅｎａｎｓｅ．
式的增长，分布在网络上的海量信息成为了人们生活中不可缺少的信息来源。Ｗｅ．时代用户只能被动地接受门户网ｂ１０
站编辑处理后提供的信息，随着Ｗｅ．＿的蓬勃发展，而ｂ２０２加强了网站与用户之间的互动，网站内容基于用户提供，现了实网站与用户之间的双向交流。Ｗｅ．ｂ２０为人们获取信息、发表意见和交流情感提供了新的渠道，它的出现不仅改变了企业的
（．ｃｏｌｆＭａａｅｅｔ６ＫｙＬｂｒｔｒＰｏｅｓｐｉｚｔｎ＆ＩｔｌｅｔｅｉｏＭｉｉｒｄｃｔｎ，ｅｉｎｖｒｔＴｃｎｌａＳｈｏｏｎｇｍｎ，．ｅａｏａｏｙｏｒｃｔａｉｆｓＯｍｉｏｎｅｉｎｃｉｏｎｔｏｕａｉＨｆｉｓｙｏｅｈｏｌｇＤｓｎｆｓｙｆＥｏｅＵｅｉｆ－ｏｙＨｅｉ３０９ｈｎ）ｇ，ｆ００，Ｃｉａｅ２
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ＲｅｉｗｆＣｈｎｓｅｔｓｎｉｎｎｌｓｓｖｅｏｉｅｅｔｘｅｔｍｅｔａａｙｉ
Ｌｅ．ｉｇ．，ＷＡＮＧＹａ－ｅＵＷｎｘｎ－ｎｆｉ
绍了各自的研究进展；总结了情感分析的应用现状，提出了存在的问题及不足。最后关键词：信息处理；中文文本；感分析；息抽取；感识别情信情中图分类号：Ｔ１Ｐ８文献标志码：Ａ文章编号：１０．６５２１）６２１－４０１３９（０２０—０４０
陆文星，燕飞 ‘ 王
（合肥工业大学ａ管理学院；．程优化与智能决策教育部重点实验室，．ｂ过合肥２００）３０９摘要：对中文文本情感分析的研究进行了综述。将情感分类划分为信息抽取和情感识别两类任务，分别介并