基于汉语情感词表的句子情感倾向分类研究
基于情感分析的中文情感识别算法研究与应用
基于情感分析的中文情感识别算法研究与应用情感分析是自然语言处理领域的一个重要任务，它主要是根据文本中的情感倾向来判断情感的正面、负面或中性。
在中文语境下，情感识别算法的研究与应用具有一定的挑战性，因为中文的表达方式更加复杂多样，难以直接套用英文情感识别算法。
本文将着重探讨基于情感分析的中文情感识别算法的研究与应用。
首先，中文情感识别算法的研究要解决的一个关键问题是中文词语的情感极性预测。
中文词语的情感极性在情感分析中起着重要的作用，它可以用于判断文本中的情感倾向。
目前，研究者们主要通过构建情感词典和机器学习方法来实现中文情感识别算法。
情感词典是一个包含情感词汇及其对应情感极性的词典，它可以作为情感识别的基础。
而机器学习方法则通过从标注好情感极性的训练集中学习情感特征，然后使用这些特征来对未知文本的情感进行判断。
其次，中文情感识别算法的研究还需要解决中文语境下的歧义问题。
由于中文语言的表达方式多样，同一个词语在不同的上下文中可能会有不同的情感。
因此，在情感分析中，考虑词语的上下文关系是十分重要的。
一种常见的方法是通过引入依存句法分析来获取词语之间的语义依存关系，从而更好地理解上下文对情感的影响。
此外，还可以使用N-gram模型来提取词语的上下文信息，进一步准确预测情感极性。
此外，中文情感识别算法的研究还需要解决情感识别的主客观性问题。
主观性情感指的是个人的情感体验，而客观性情感则是指客观客观情绪。
中文中的主观性情感识别算法通常依赖于情感词识别和情感强度分析。
通过基于词典和机器学习方法，可以将文本中的情感词识别出来，然后计算这些情感词的强度，并根据强度判断情感的主观性。
最后，中文情感识别算法的研究在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在社交媒体分析中，情感识别算法可以用于分析用户对某个事件或产品的情感倾向，为企业决策提供参考。
在舆情监测中，情感识别算法可以对大量的新闻评论进行情感分析，了解公众对某一事件的态度。
现代汉语情感词语表达系统研究
一
词 典查 询 的具 体情 况 如 下 ： 情感 词 汇 的 选 取 北 京 大 学 中 国 语 言 学 研 究 中心 完 成 的 《 北 大Ｃ Ｃ Ｌ 现代 的 网络 词典 。 该 词 典
、
语 义 分 类 词 典 是 根 据 意 义 编 排 ， 以 建 立 词 汇 系 统 为 汉 语 语 义 词 典 》 ＿ ｌ 是９ 种词典中唯一
的 情 况 ， 难 以将 意 思表 达 恰 当 ， 因 而 感 到 迫 切 需 要 有 一 本
从 词 义 查 词 的 工 具 书 ， 以便 从 中 挑 选 适 当 的 词 语 。 这 本 词
情感 词 语 的语法模 式 （ 如 赵春 利 ，２ ０ ０ ７ ） ， 总 结 情 感 意 书 ， 就 是 希 望 提 供 较 多 的 词 语 ，对 创 作 和 翻 译 工 作 能 有 所
类 词 典 ” ，有 的 称 为 “ 语 义 词 典 ” ，还 有 的 称 为 “ 同 义 词 个 类 别 ，然 后 把 事 物 再 细 分 为 具 体 事 物 和 抽 象 事 物 两 类 ，
词 林 ”或 者 “ 词 语 类 编 ” ，并 且 现 有 的 词 汇 分 类 方 法 不 接 着 把 抽 象 事 物 分 为 属 性 、信 息 、 领 域 、 法 规 、 生 理 、 心
驹等 １ ９ ８ ３ 年编写 的 《 同义词词林 》是 “ 在现代 汉语 词汇 系
的隐 形 范 畴 理 论 和 功 能 语 言 学 的语 法 理 论 （ 如Ｈ ａ ｌ １ ｉ ｄ ａ ｙ＆ 统 建 构 上 有 着 开 拓 意 义 的作 品 ” （ 国家 语 言 资源 监 测 与研
Ｍ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｅ ｓ ｓ ｅ ｎ ，１ ９ ９ ９ ：２ ６ ￣２ ７ ） ， 同 一 语 义 域 的 词 语 应 当 究 中心 ， ２ ０ ０ ７ ）， 编 者 在 “自序 ” 中 说 ： “ 我们 编纂 《 同
基于词向量的中文文本情感分类技术研究
基于词向量的中文文本情感分类技术研究随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术也得到了长足的进展。
其中，文本情感分析是自然语言处理的一个重要应用领域。
基于词向量的中文文本情感分类技术的研究也成为了自然语言处理领域的一个热门方向。
词向量是近年来自然语言处理技术中的一项重大创新。
具有词向量表征的文本可以被自然语言处理算法所处理，并被用来执行各种任务，例如预测情感分类。
词向量可以将许多自然语言处理任务定义为数学运算，这种运算是词向量的一个强大特性。
基于词向量的中文文本情感分类技术主要涉及如下三个方面：词向量模型的构建、情感极性词的挖掘以及情感分类模型的训练。
词向量模型的构建词向量模型的构建意味着将字词映射到一个低维向量空间中，使得这些映射的向量在语义空间中距离相似的词具有相似的向量表示。
常见的词向量构建模型是Word2Vec和GloVe模型。
在Word2Vec模型中，有两个不同的训练算法：连续词袋（CBOW）和Skip-gram。
在CBOW模型中，给定上下文单词，模型的目的是预测中间单词。
在Skip-gram模型中，给定中间单词，模型的目的是预测上下文单词。
GloVe模型是一种基于全局向量的词向量模型。
它的基本思想是通过最小化全局词-词共现矩阵与词向量之间的加权平方误差，来学习全局向量表征。
情感极性词的挖掘情感极性词是指具有情感色彩的词语，例如“高兴”、“悲伤”等。
情感极性词的挖掘是情感分析的重要一环。
挖掘情感极性词可以借助知网、哈工大情感词汇本体库等情感词库，也可以通过机器学习技术自动挖掘。
情感分析模型的训练在构建了词向量模型和挖掘了情感极性词后，可以使用这些向量来训练情感分析模型。
目前，常用的情感分类模型有朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归和深度神经网络等。
其中，深度神经网络模型在情感分析中表现优异。
在深度神经网络模型中，一般采用卷积神经网络或循环神经网络等结构。
通过将词向量序列输入到卷积神经网络或循环神经网络中，模型可以自动提取输入序列的高维抽象特征，并映射到情感类别上。
基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究.
分类号学号M200972519学校代码10487密级硕士学位论文基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究学位申请人：陈晓东学科专业：计算机应用技术指导教师：李玉华副教授答辩日期：2012年1月12日A Thesis Submitted in Fu Fullll Fulfillment of the Requirements for the Degree of the Master of EngineeringResearch on Sentiment D ictionary based EmotionalTendency Analysis of Chinese MicroBlogCandidate :C hen XiaodongMajor :Computer Application TechnologySupervisor :Prof.Li YuhuaHuazhong University of Science &TechnologyWuhan 430074,P.R.ChinaJan January uary uary,,2012独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
保密□，在_____年解密后适用本授权书。
本论文属于不保密□。
汉语情感词语义倾向判别的研究
汉语情感词语义倾向判别的研究∗姚天昉1，娄德成2（上海交通大学计算机科学与工程系 上海 200240）1yao-tf@，2lou-dc@摘要：本文主要描述了意见挖掘中如何判定汉语语句情感词的语义倾向（极性）。
我们不仅计算情感词的静态极性，而且通过分析它的上下文，计算情感词的动态（修饰）极性。
从而提高了情感描述项极性判断的准确性。
实验结果显示，我们在研究中所建议的方法是合理和有效的。
关键词：情感词语义倾向网络评论句法分析意见挖掘Research on Semantic Orientation Distinction for ChineseSentiment WordsYao Tianfang1, Lou Decheng2（Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai,200240）1yao-tf@，2lou-dc@Abstract: This paper mainly describes how to determine the semantic orientation (polarity) of sentiment words in a Chinese sentence in opinion mining. We consider not only the calculation of the prior polarity for sentiment words, but also the calculation of the dynamic (modified) polarity for sentiment words by analyzing the context of those. Thus, we improve the accuracy of the polarity distinction for sentimental descriptive terms. The experiment has shown that the proposed approach in the investigation is reasonable and effective.Keywords: Sentiment Word, Semantic Orientation, Web Review, Parsing, Opinion Mining1.概述目前，英特网上的信息与日剧增，蕴藏着巨大的信息量。
基于汉语情感词表的句子情感倾向分类研究
83 4
4.82
PC∩NC∩HowNet
22
100
SW Pos S CGI CGIS PNC PNCS PNCE PNCES PC PCS NC NCS HowNet HowNetS
数据格式中 SW 表示词条，Pos 表示词性，S 表示情感倾
向；CGI 表示当前词条 SW 在 CGI 中，CGIS 表示该词条在 CGI
感词汇及其情感倾向，然后由句子中占优势的情感词汇的语义 倾向决定该句子的极性。Wang 等[5]选取形容词和副词作为特 征，提出了基于启发式规则与贝叶斯分类技术相融合的评论句 子语义倾向分类方法。王根、赵军提出了一种基于多重冗余标 记的 CRFs[6]汉语句子情感分析方法。该文主要是通过多个已有 的与情感倾向相关的词典，建立了一个针对中文文本情感倾向 分析用的情感词词表，并利用该情感词表，研究了句子的情感 分类问题。通过对 200 篇汽车评论语料中包含情感词汇的句子 进行测试，结果表明，该方法是可行的。
基金项目：国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60573074）；山西省自然科学基金（the Natural Science Foundation of Shanxi Province of China under Grant No.2007011042）；教育部科学技术研究重点基金（No.2007018）；山西省重 点实验室开放基金项目；山西高校科技研究开发项目（No.200611002）。
（2）中文情感词汇已有的相关资源 ①《学生褒贬义词典》[7（] 张伟、刘缙等编纂）。该词典收录了 含有褒义或贬义的双音词、成语和惯用语共 1 669 条，其中褒 义 730 条，贬义 939 条。该词典的优点在于为每一个词语明确 标注了其情感倾向，同一个词语在不同词性时所代表的情感倾 向也有明确的标记，并且为每个词语列出了与其褒贬色彩相同 的近义词语，称之为学生褒贬义词典扩展。 ②知网[8（] 董振东先生研制）。知网（HowNet）是一个以汉语 和英语词语所代表的概念为描述对象，以表示概念与概念之 间、以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识 库。在知网中，分为程度级别词语（219 个）、负面评价词语 （3 116 个）、负面情感词语（1 254 个）、正面评价词语（3 730 个）、正面情感词语（836 个）、主张词语（38 个）。 ③《褒义词词典》[9（] 史继林、朱英贵编著四川辞书出版社） 收录了 5 067 个词条。 ④《贬义词词典》[10（] 杨玲，朱英贵编著四川辞书出版社）收 录了 3 495 个词条。 利用上述五种资源及《学生褒贬义词典》在同义词意义下 的扩展（学生褒贬义词典扩展），得到了情感词表 SWT，其词条 在五种资源中的分布情况详见表 1。
基于情感词词典的中文句子情感倾向分析
7、他做事很有效率。（正面）
8、我没什么感觉。（中性）
9、这个城市很繁华。（正面）
10、他的行为让人感到生气。 （负面）
实验结果表明，基于情感词词典的中文句子情感倾向分析方法具有一定的准 确性和可靠性。然而，在实际应用中，我们需要注意以下问题：
1、情感词词典的覆盖范围和准确性对分析结果影响较大。因此，在建立词 典时需要尽可能多地收集和整理情感词，并注意处理同义词和近义词。
参考内容
情感词典是情感倾向分析中的基础资源，它包含了大量带有情感色彩的词汇 及其对应的情感倾向。中文情感倾向分析中，情感词典的应用主要集中在以下几 个方面：
1、预处理：中文中存在大量的表情符号、缩写、网络用语等非标准汉字。 在进行分析前，需要对这些数据进行清洗和标准化处理，以保证分析的准确性。
基于情感词词典的中文句子情 感倾向分析
01 引言
目录
02 情感词词典的建立
03
中文句子情感倾向分 析
04 实验结果与分析
05 结论与展望
06 参考内容
引言
随着社交媒体和在线平台的普及，中文句子情感倾向分析变得越来越重要。 这种技术可以帮助企业和研究人员理解公众对某个主题、产品或事件的情绪反应。 在本次演示中，我们将介绍如何基于情感词词典进行中文句子情感倾向分析。
总之，基于情感词典的中文情感倾向分析研究具有重要的应用价值和研究意 义。通过对中文中的文本进行情感倾向判断和分类，可以为舆情分析、产品评价 等领域提供有力的支持。然而，在应用过程中仍需注意一些挑战和问题，需要进 一步研究和改进。未来可以结合深度学习等先进技术，进一步提高中文情感倾向 分析的准确性和灵活性。
2、语境理解的复杂性：中文中的文本常常存在多种情感倾向交织的情况， 难以简单地划分为积极或消极。此外，一些词汇在不同的语境下可能具有不同的 情感倾向，这也增加了情感倾向判断的难度。
基于情感词典的文本情感分类方法研究
基于情感词典的文本情感分类方法研究随着社交媒体和大数据分析的发展，对于文本情感分类的需求日益增长。
而基于情感词典的文本情感分类方法在这个领域中占有重要的地位。
情感词典是一种由专家或者计算机自动构建的情感词汇库，在文本情感分析中使用情感词典可以更准确地识别文本中的情感倾向。
基于情感词典的文本情感分类方法主要可以分为以下几个步骤：文本预处理、情感词汇的选择和加权、情感得分计算和分类模型的建立。
首先，文本预处理是情感分类的第一步，其主要目的是去除无关信息，如停用词、标点符号和数字等。
同时，还可以进行分词和词性标注等操作，以便更好地处理后续步骤。
其次，情感词汇的选择和加权是情感分类的核心步骤之一。
一些研究者基于情感词典，通过人工或自动加权的方法得到每个情感词的情感值，以便后续计算。
而情感词汇的选择，即选择适合于分类所需情感的单词，可以通过人工或自动挖掘的方法进行。
此外，还可以根据不同的文本领域，选择不同的情感词典，以获取更好的分类结果。
第三，情感得分计算是情感分类的关键步骤之一。
一般来说，情感得分可以根据所选情感词汇在文本中出现的次数以及其情感值来计算。
另外，还可以通过计算积极情感得分和消极情感得分之间的比例来判定整篇文本的情感倾向。
最后，分类模型的建立是情感分类的最后一步。
常见的分类模型包括支持向量机、朴素贝叶斯和决策树等。
其中，朴素贝叶斯模型是情感分类中比较常用的方法，其基本思想是通过实际文本分析建立主题模型概率分布，然后利用已知分布进行分类。
具体而言，通过将情感得分向量作为朴素贝叶斯模型的输入变量，从而可得出该文章的情感倾向。
总结而言，基于情感词典的文本情感分类方法是目前情感分析领域比较常见的方法之一。
它通过情感词汇的挖掘和加权，以及情感得分计算和分类模型的建立，实现对文本情感倾向的准确识别。
随着数据分析和机器学习的进步，这种方法将会得到更加广泛的应用。
文本情感分析中的情感词典构建与情感分类算法研究
文本情感分析中的情感词典构建与情感分类算法研究文本情感分析是一项重要的自然语言处理任务，它旨在识别和分析文本中的情感倾向。
在情感分析中，情感词典的构建和情感分类算法的研究是两个关键方面。
本文将重点探讨这两个方面，并介绍相关研究和方法。
一、情感词典构建情感词典是进行文本情感分析的基础，它包含了一系列已标注了情感极性（如正向、负向或中性）的词语。
构建一个准确且全面的情感词典对于准确进行文本情感分析非常重要。
1. 人工标注法人工标注法是构建情感词典最常用且最有效的方法之一。
研究者会请一些专家对大量样本进行标注，将其中带有明确或隐含情绪倾向的单词和短语提取出来，并为其打上相应标签。
然后，这些单词和短语就可以被用作构建基础性的情感词典。
2. 语料库挖掘法语料库挖掘法是通过对大规模语料库进行自动处理来构建情感词典。
这种方法通过提取出在特定上下文中频繁出现的词语，来判断其情感极性。
例如，如果一个词语经常出现在正向文本中，那么它可能是一个正向情感词。
这种方法的优势在于可以处理大规模的数据，但也存在一定的噪声和歧义性。
3. 半监督学习法半监督学习法结合了人工标注和自动处理的优势。
它首先使用一小部分人工标注数据来构建初始情感词典，然后使用这个初始词典对大规模未标注数据进行自动处理。
根据自动处理结果中与已知情感极性高度相关的单词和短语，可以进一步扩展情感词典。
二、情感分类算法研究基于构建好的情感词典，我们可以进一步进行文本情感分类算法的研究。
目前常用的方法包括机器学习方法和深度学习方法。
1. 机器学习方法机器学习方法是最早也是最经典的文本情感分类算法之一。
它通过提取文本特征并使用分类器进行训练来实现对文本情绪极性进行分类。
常用特征包括单词频率、TF-IDF权重、n-gram特征等。
常见的分类器有朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等。
机器学习方法的优点是易于理解和解释，但在处理复杂的语义和上下文信息时有一定局限性。
2. 深度学习方法深度学习方法是近年来在文本情感分类领域取得重要突破的方法之一。
中文文本情感分类与评估技术的研究与实现
中文文本情感分类与评估技术的研究与实现1. 引言中文文本情感分类与评估技术是自然语言处理领域的一个重要研究方向。
随着社交媒体的普及和大数据时代的到来，人们对于对中文文本情感的分类和评估需求越来越迫切。
本文将探讨中文文本情感分类与评估技术的研究与实现，旨在提供一种有效的方法来自动分析和理解中文文本中所蕴含的情感信息。
2. 中文情感分类技术2.1 特征提取在进行中文情感分类之前，首先需要进行特征提取。
常用的特征提取方法包括词袋模型、n-gram模型和词向量模型等。
词袋模型将每个单词作为一个特征，通过统计每个单词在语料库中出现的频率来表示一个句子或一篇文章。
n-gram模型则考虑了单词之间的顺序关系，通过统计相邻n个单词出现频率来表示句子或文章。
而词向量模型则是将每个单词映射到一个低维空间，并通过计算向量之间的相似度来表示句子或文章。
2.2 情感分析算法情感分类的核心是情感分析算法，常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和深度学习等。
朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法，通过计算文档中每个特征对于每个类别的条件概率来进行分类。
支持向量机是一种基于最大间隔原理的分类算法，通过构建一个最优超平面来进行分类。
决策树则是一种基于特征选择和分裂策略的分类算法，通过构建一个树形结构来进行分类。
深度学习则是一种基于神经网络的模型，通过多层神经元之间的连接来进行特征学习和分类。
3. 中文情感评估技术3.1 情感词典情感词典是中文情感评估技术中常用的工具之一。
情感词典包含了大量中文单词和短语，并为每个单词或短语标注了对应的情感极性（积极、消极或中性）。
在进行中文文本情感评估时，可以通过匹配文本中出现在情感词典中的单词或短语，并计算其积极和消极情感极性的比例来评估文本的情感倾向。
3.2 机器学习方法除了情感词典外，还可以使用机器学习方法来进行中文情感评估。
常用的机器学习方法包括朴素贝叶斯、支持向量机和决策树等。
这些方法可以根据已标注的训练数据学习到一个分类模型，并用于对未标注数据进行情感评估。
基于语义分析的情感分析研究
基于语义分析的情感分析研究随着人工智能技术的飞速发展，情感分析技术也得到了迅速发展。
情感分析，顾名思义，就是从文字、语音、图像等多种媒体中，分析其所表达的情感信息，是一种对人类进行感知分析的技术。
而基于语义分析的情感分析，是近年来比较流行的一种技术手段，其研究重点是基于句子、段落、文本等语义场景下的情感分析。
一、语义分析的基本概念语义分析，简单来说就是对文本、语音等语言信息进行理解和判断的过程。
它依靠语言学、计算机科学等多学科知识，实现对语言信息的解析和分析。
语义分析可以分为词法分析和语法分析两个阶段。
其中，词法分析是将文字进行分词，以便计算机能够理解每个单词的字面意思。
而语法分析则是将单词之间的关系及其作用进行解析，以便计算机能理解文字所表达的含义和语义。
二、基于语义学的情感分析基于语义分析的情感分析，是在语义分析的基础上，将情感因素考虑进来进行分析的一种技术手段。
这种技术手段通常采用情感词典维护情感词，再使用自然语言处理技术将其与文本数据进行匹配，来检测文本数据所表达的情绪。
情感词典中的情感词包括积极情感词和消极情感词两类。
在情感词典中，每个词都被标志了一个情感强度值，表示该词对应的情感的程度深浅。
基于语义分析的情感分析技术，核心是情感词典的构建。
情感词典的构建需要依靠大量的语言学知识和大量的语料库。
使用情感词典的情感分析技术，相对于传统的情感分析技术，具有以下优点：1.情感词典的维护较为容易，并且对于不同的语言均可适用。
2.基于语义学的情感分析技术所得到的情感判断结果，更加客观、准确。
3.使用情感词典可以有效提高情感分析的效率。
三、技术实现方法基于语义分析的情感分析技术，可以通过机器学习、神经网络等多种方法进行实现。
其中，机器学习在基于语义分析的情感分析任务中得到了广泛应用。
在进行基于语义学的情感分析任务时，需要首先进行情感词典的构建。
情感词典的构建，首先需要进行情感词的收集，可以通过网络爬虫等方式进行，然后针对每个情感词进行情感强度的赋值。
基于情感词典方法的情感倾向性分析
基于情感词典方法的情感倾向性分析作者：杨奎段琼瑾来源：《计算机时代》2017年第03期摘要：针对网络舆情中观点的获取问题，提出了基于情感词典的情感倾向性分析方法。
介绍了情感词的基本概念，给出了基于HowNet概念词典通过计算词汇相似度构建情感字典的方法，探讨了不同类型情感词对文本情感的影响程度并设计了情感得分策略。
根据得分挖掘人们对舆情的褒贬态度，从而准确的分析文本的情感走向。
关键词：舆情分析；情感词典；情感倾向性分析；词汇相似度中图分类号：TP302.7 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2017）03-10-03Abstract： Aiming at the problem of acquisition of viewpoints in the network public opinion，this paper puts forward the method of emotional tendency analysis based on emotional dictionary. This paper introduces the basic concept of emotional words， gives the method of constructing emotional dictionary by calculating lexical similarity based on HowNet concept dictionary， and discusses the influence degree of different types of emotional words on text emotion and designs emotional score strategy. According to the scores the people's attitude of praise or censure to the public opinion is mined， so as to accurately analyze the emotional direction of the text.Key words： public opinion analysis； emotional dictionary； emotional tendencies analysis；lexical similarity0 引言随着互联网的迅速发展，网络成为了一个巨大的民意聚集地。
基于情感词典的文本情感分析（snownlp）
基于情感词典的⽂本情感分析（snownlp）⽬前情感分析在中⽂⾃然语⾔处理中⽐较⽕热，很多场景下，我们都需要⽤到情感分析。
⽐如，做⾦融产品量化交易，需要根据爬取的舆论数据来分析政策和舆论对股市或者基⾦期货的态度；电商交易，根据买家的评论数据，来分析商品的预售率等等。
下⾯我们通过以下⼏点来介绍中⽂⾃然语⾔处理情感分析：中⽂情感分析⽅法简介；SnowNLP 快速进⾏评论数据情感分析；基于标注好的情感词典来计算情感值；pytreebank 绘制情感树；股吧数据情感分类。
中⽂情感分析⽅法简介情感倾向可认为是主体对某⼀客体主观存在的内⼼喜恶，内在评价的⼀种倾向。
它由两个⽅⾯来衡量：⼀个情感倾向⽅向，⼀个是情感倾向度。
⽬前，情感倾向分析的⽅法主要分为两类：⼀种是基于情感词典的⽅法；⼀种是基于机器学习的⽅法，如基于⼤规模语料库的机器学习。
前者需要⽤到标注好的情感词典；后者则需要⼤量的⼈⼯标注的语料作为训练集，通过提取⽂本特征，构建分类器来实现情感的分类。
⽂本情感分析的分析粒度可以是词语、句⼦、段落或篇章。
段落篇章级情感分析主要是针对某个主题或事件进⾏情感倾向判断，⼀般需要构建对应事件的情感词典，如电影评论的分析，需要构建电影⾏业⾃⼰的情感词典，这样效果会⽐通⽤情感词典更好；也可以通过⼈⼯标注⼤量电影评论来构建分类器。
句⼦级的情感分析⼤多通过计算句⼦⾥包含的所有情感词的值来得到。
篇章级的情感分析，也可以通过聚合篇章中所有的句⼦的情感倾向来计算得出。
因此，针对句⼦级的情感倾向分析，既能解决短⽂本的情感分析，同时也是篇章级⽂本情感分析的基础。
中⽂情感分析的⼀些难点，⽐如句⼦是由词语根据⼀定的语⾔规则构成的，应该把句⼦中词语的依存关系纳⼊到句⼦情感的计算过程中去，不同的依存关系，进⾏情感倾向计算是不⼀样的。
⽂档的情感，根据句⼦对⽂档的重要程度赋予不同权重，调整其对⽂档情感的贡献程度等。
SnowNLP 快速进⾏评论数据情感分析如果有⼈问，有没有⽐较快速简单的⽅法能判断⼀句话的情感倾向，那么 SnowNLP 库就是答案。
情感分析基于词典的分析方法
情感分析基于词典的分析方法
基于词典的情感分析方法是一种常见的文本情感分析技术。
该方法通
过构建一个情感词典或情感词汇表，其中包含了一系列带有情感倾向的词
汇和对应的情感极性（如正向、负向或中性），然后通过匹配文本中的词
汇与词典中的词汇进行情感倾向的判断。
基于词典的情感分析方法主要分为以下几个步骤：
1.构建情感词典：根据领域特定或通用的需求，从已标注好情感极性
的样本中提取具有情感倾向的词汇，构建情感词典。
情感词典可以通过人
工标注、机器学习或其他自动化方法来构建。
2.文本预处理：对待分析的文本进行预处理，如分词、去除停用词、
词性标注等。
3.情感词匹配：将文本中的词汇与情感词典进行匹配，判断每个词汇
的情感倾向。
匹配可以通过简单的字符串匹配或更复杂的匹配算法来实现。
4.情感得分计算：根据情感词的情感极性和文本中匹配到的情感词数量，计算文本的情感得分。
一种常见的计算方法是基于情感词的加权求和，其中正向情感词权重为正值，负向情感词权重为负值。
5.情感分类：根据情感得分，将文本分为正向、负向或中性的情感类别。
可以设定一个阈值来确定分类方式。
基于词典的情感分析方法的优点包括简单易实现、计算效率高；缺点
包括对于新词、复杂语境的处理能力相对较差。
为了提高分析的准确性，
常常需要结合其他方法，如机器学习、深度学习等技术。
基于情感词典的文本情感倾向分析及可视化
差评 但单纯通过评分对评论 内容进 行分类 ． 存在主观
臆 断 ．每 个 用 户 都 有 自己 的评 价 标 准 以及 其 他 一 些 原 【 大 】 ．经 常 出现 好 评 中存 在 差 评 ．中评 中 存 在 差 评 的情 况． 影 响 文 本 分 类 的准 确性 同 时 ， 仅 有 少 部 分 大 型 电
产 品或 者服 务 中 的不 足 ． 从 而 加 以改 善 对 于 政 府 工 作
和潜 在 规 律
目前 ． 国 内外 研 究 者 在 意 见 挖 掘 方 面 研 究 较 多 ． 能
从 大 量 的评 论 文 本 中 抽 取 出 特 征 信 息 ，从 而 获 得 观 点
持 有 者 的意 见 ［ １ Ｉ 可视 化 可 以 帮助 用 户直 观 快 速 地 发 现
研 究 ｓ开 发
文章 编 号 ： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ９ — ０ ０ ３ ８ — ０ ４
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ９ ． ０ １ ０
基于情感词典的文本情感倾 向分析及可视化
文本 中 的重 要 内容 和 潜 在 规 律Ｉ ２ － ３ ］
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 和篇章级等几个层次的研究 。 本 文
人员而 言 ， 他 们 可 以及 时 了 解 舆 论 倾 向 ， 实时监控 ． 维
护社 会 的稳 定
通 过 对 句 子 级评 论 文 本 进 行 情 感 分 类 ．挖 掘 其 中 的重
要信 息 ． 并 通过有效 的可视化方法进行展示 ． 设 计并实
汉语情感倾向自动分类方法的研究
汉语情感倾向自动分类方法的研究王坤亮【摘要】Along with the rapid development of WEB2.0, automatic sentiment orientation classification gets globally used in various areas. Also, it is one of the most popular topics in the academia. The goal of this research is to construct an automatic classiifer and identify the sentimental orientation of merchandise comments, dividing these texts into three categories:positive, negative and neutral. This paper applies a two-level classiifcation system to accomplish the goal. First, the level-one system divides the corpus into polarity part, which consists of positive and negative texts, and neutral part. Then, the level-two system divides the polarity corpus into positive part and negative part. As for the method to texts classiifcation, different methods as sentimental word based, rule based and TSVM are used. At the end of this paper, several experimentsare conducted to verify the effect of the system, followed by the analysis of the experiment results.%随着WEB2.0的迅猛发展，汉语情感倾向分类在许多不同的领域取得了广泛的应用。
基于词典的中文情感倾向文本分析工具
“今天坐了12个小时的车，身体极度疲惫。”
程度副词示例
type | 权值 超|over 1.5 很|very 1.25 极其|extreme / 最|most 较|more 1.2 欠|insufficiently 0.5 稍| slightly
2
“我今天很不高兴。”
①经过文本切割转换 [（1，“我” , “代词”）， （2，“今天”，“时态词”）， （3，“很”， “副词”）， （4，“不”， “否定词”）， （5，“高兴”，“形容词”）] ②情感定位 [(5，“积极词”，4)， (4, “否定词” ,-1)]， (3, “程度词”,1.25)]
3、情感聚合
句子情感值 = sum（意群情感值1，意群情感值2……） 段落情感值 = average（句子1情感值，句子2情感 值……）
文档情感值 = average（段落1情感值，段落2情感 值……）
小
结
最后可以通过整个文章的情感值的 正负号以及权值大小来判断情感倾向是 积极的还是消极的。
Thank you
3、情感聚合
情感值 = 否定词(-1) * 程度词权重 * 情感词 权重
篇章级情感倾向通过聚合篇章中所有的句子的情感倾 向来计算得出。 句子级由句子中所含情感词来计算。
否定词和程度词位置关系
“我很不高兴”——分词之后： 我 很 不 高兴
“我不很高兴”——分词之后： 我 不 很 高兴
3、情感聚合
W = 1; If 位置（否定词）> 位置（程度词）：W = -1; 意群情感值 = W * 程度词权重 * 情感词权重; end If 位置（否定词）< 位置（程度词）：W = 0.5; 意群情感值 = W * 程度词权重 * 情感词权重; end
基于汉语情感词表的句子情感倾向分类研究
基于汉语情感词表的句子情感倾向分类研究
王素格;杨安娜;李德玉
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2009(045)024
【摘要】提出了一种基于汉语情感词词表的加权线性组合的句子情感分类方法.该方法通过已有的五种资源构建了中文情感词词表,并采用加权线性组合的句子情感分类方法对句子进行情感类别判断.实验结果表明,直接利用词汇语言粒度的句子情感分类综合F值为78.62%,若加入了否定短语语言粒度后,句子情感分类的综合,值提高了4.14%.
【总页数】4页(P153-155,161)
【作者】王素格;杨安娜;李德玉
【作者单位】山西大学数学科学学院,太原,030006;山西大学数学科学学院,太原,030006;山西大学计算机与信息技术学院,太原,030006
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于情感知识和机器学习算法的组合微文情感倾向分类研究 [J], 何跃;赵书朋;何黎
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3.基于五元模型的中文句子情感倾向性判断 [J], 薛丽敏;肖斌
4.汉语情感倾向自动分类方法的研究 [J], 王坤亮
5.基于语境歧义词的句子情感倾向性分析 [J], 宋艳雪;张绍武;林鸿飞
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收稿日期：2008-05-09 修回日期：2008-07-28
154 2009，45（24）
494 425 3 061 1 949 5 753
词典有重复 （词条出现在
多部词典）
GI 翻译（CGI） 学生褒贬义词典（PNC） 学生褒贬义词典扩展（PNCE）
褒义词词典（PC） 贬义词词典（NC）
891 567 340 2 006 0
836 608 318 0 1 546
1 727 1 175 658 2 006 1 546
基金项目：国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60573074）；山西省自然科学基金（the Natural Science Foundation of Shanxi Province of China under Grant No.2007011042）；教育部科学技术研究重点基金（No.2007018）；山西省重 点实验室开放基金项目；山西高校科技研究开发项目（No.200611002）。
2 情感词表的构建
目前，虽然汉语文本或句子的情感倾向性分析开展的如火 如荼，但还没有一部像英文的 General Inquirer（GI）（http：// /~inquirer/）词典的中文词典，将借助 Gener－ al Inquirer（GI）词典、《学生褒贬义词典》[7]、知网[8]、《褒义词词
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
典》[9]、《贬义词词典》[10]五种资源构建中文情感词词表，记为SWT。
2.1 情感词表中词条在五种资源中的分布情况
（1）General Inquirer（GI）词典是 1966 年开发的英文文本 情感倾向分析研究中常用的基础资源之一。该词典包含了 182 个词语类目以及 11 788 个英语词汇。其中有 1 915 个词汇标注 了“褒义”属性、2 291 个词汇标注了“贬义”属性。对于一个词汇 的多个义项，词典中将之作为不同条目列出，用于区分某个词 语在特定义项或词性上体现的不同褒贬属性。例如，英语词汇 kind 作为形容词时，具有褒义情感，而作为名词时则不具有这 种情感倾向。对英文 General Inquire（r GI）词典中的每个词条根 据《牛津英汉双解词典》逐条翻译，并与英文情感倾向进行对照 标注，得到的词典称为 CG（I Chinese General Inquirer）词典。
1 引言
从语言学角度，语言粒度从小到大依次为语素、词、短语、 句子、段落、篇章。在计算语言学中，利用小粒度语言单元研究 较大粒度语言单元是一种基于解析思想的常用方法。作为最小 语言粒度的语素，它是最小的音义结合体，其主要功能是构词。 词是可以独立运用的最小语言单位，而词义的内容却很丰富， 词汇的褒贬义是其词义的重要组成部分，就句子的情感分类而 言，词是构成句子的最基本的语言粒度，利用词汇的情感倾向 可以确定句子的情感倾向。
Abstract：This paper presents the weighted linear combination method for the sentence sentiment classification based on Chinese sentiment word table.In proposed method，firstly，Chinese sentiment word table is constructed by using five existing dictionaries， secondly，automatically identifying method is explored for the sentence sentiment classification using the weighted linear combina－ tion method.The experiment results indicate that the F value of sentence sentiment classification with word language granularity reaches 78.2%，and adding the negative phrase to language granularity，the F value of sentence sentiment classification has in－ creased by 4.14%. Key words：sentiment word table；weighted linear combination；sentence sentiment classification
HowNet
1 688 1 213 2 901
来源于两种以上词典资源词条总数及被标注情感倾向不 一致的词条数目统计信息详见表 2 和表 3。
表 2 和表 3 中，T 表示词条总数，DT 表示情感倾向不一致 的词条数。DT/T 为词条情感倾向不一致率。
由表 2 的数据，经过比较不一致率，得到五种词典资源对 多源词条的情感倾向标注不一致率排序为：CGI>HowNet>NC> PC>PNC。
75 8
10.67
CGI∩PNC∩NC
156 8
5.13
CGI∩PNC∩HowNet
54 9
16.67
CGI∩PC∩NC
22
100
CGI∩PC∩HowNet
206 22
10.68
CGI∩NC∩HowNet
104 4
3.85
PNC∩PC∩NC
11
100
PNC∩PC∩HowNet
220 4
1.82
PNC∩NC∩HowNet
2.2 词表中词条情感义的确定
设计情感词表（SWT）中词条的数据格式如下：
表 2 来源于两种词Байду номын сангаас资源的词条数目统计
词典与词条数
词典 CGI
PNC
PC
NC HowNet
T DT T DT T DT T DT T DT CGI 1 727 0 PNC 63 11 2 752 0 PC 346 37 173 1 5 067 0 NC 228 5 255 0 5 5 3 495 0 HowNet 143 9 404 14 774 21 560 18 8 653 0
（2）中文情感词汇已有的相关资源 ①《学生褒贬义词典》[7（] 张伟、刘缙等编纂）。该词典收录了 含有褒义或贬义的双音词、成语和惯用语共 1 669 条，其中褒 义 730 条，贬义 939 条。该词典的优点在于为每一个词语明确 标注了其情感倾向，同一个词语在不同词性时所代表的情感倾 向也有明确的标记，并且为每个词语列出了与其褒贬色彩相同 的近义词语，称之为学生褒贬义词典扩展。 ②知网[8（] 董振东先生研制）。知网（HowNet）是一个以汉语 和英语词语所代表的概念为描述对象，以表示概念与概念之 间、以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识 库。在知网中，分为程度级别词语（219 个）、负面评价词语 （3 116 个）、负面情感词语（1 254 个）、正面评价词语（3 730 个）、正面情感词语（836 个）、主张词语（38 个）。 ③《褒义词词典》[9（] 史继林、朱英贵编著四川辞书出版社） 收录了 5 067 个词条。 ④《贬义词词典》[10（] 杨玲，朱英贵编著四川辞书出版社）收 录了 3 495 个词条。 利用上述五种资源及《学生褒贬义词典》在同义词意义下 的扩展（学生褒贬义词典扩展），得到了情感词表 SWT，其词条 在五种资源中的分布情况详见表 1。
83 4
4.82
PC∩NC∩HowNet
22
100
SW Pos S CGI CGIS PNC PNCS PNCE PNCES PC PCS NC NCS HowNet HowNetS
数据格式中 SW 表示词条，Pos 表示词性，S 表示情感倾
向；CGI 表示当前词条 SW 在 CGI 中，CGIS 表示该词条在 CGI
摘 要：提出了一种基于汉语情感词词表的加权线性组合的句子情感分类方法。该方法通过已有的五种资源构建了中文情感词词 表，并采用加权线性组合的句子情感分类方法对句子进行情感类别判断。实验结果表明，直接利用词汇语言粒度的句子情感分类 综合 F 值为 78.62％，若加入了否定短语语言粒度后，句子情感分类的综合 F 值提高了 4.14％。 关键词：情感词表；加权线性组合；句子情感分类 DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2009.24.045 文章编号：1002－8331（2009）24-0153-03 文献标识码：A 中图分类号：TP391
WANG Su-ge，YANG An-na，LI De-yu.Research on sentence sentiment classification based on Chinese sentiment word puter Engineering and Applications，2009，45（24）：153-155.
感词汇及其情感倾向，然后由句子中占优势的情感词汇的语义 倾向决定该句子的极性。Wang 等[5]选取形容词和副词作为特 征，提出了基于启发式规则与贝叶斯分类技术相融合的评论句 子语义倾向分类方法。王根、赵军提出了一种基于多重冗余标 记的 CRFs[6]汉语句子情感分析方法。该文主要是通过多个已有 的与情感倾向相关的词典，建立了一个针对中文文本情感倾向 分析用的情感词词表，并利用该情感词表，研究了句子的情感 分类问题。通过对 200 篇汽车评论语料中包含情感词汇的句子 进行测试，结果表明，该方法是可行的。