在线评论情感分析研究综述

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。在线评论情感分析研究综述　　摘要：从在线评论情感极性以及情感强度两方面考虑，与此同时，对在线评论情感极性从粒度即细粒度和粗粒度两方面进行情感分类。对在线评论情感进行分析，有利于消费者的购买决策，也有利于商家制定营销战略。讨论了情感分析的现有不足以及面临的挑战。　　关键词：情感分析；情感强度；细粒度；粗粒度；情感极性　　DOIDOI：/　　中图分类号：TP3-05　　文献标识码：A文章

2、编号文章编号：1672--0001-04　　1在线文本情感分析概述为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　文本情感分析又称观点挖掘，它是依据计算机等先进技术对有关新闻资料、社会媒体评论的主观性、观点、情绪以及极性的提取、分析、处理、归纳

3、，对文本的情感倾向性作出预知判断的一种技术。例如：这款手机外观很漂亮。该句子表达的是积极性观点。在句子中，“外观”作为特征词，对应的情感词为“漂亮”，那么“外观”和“漂亮”是一对特征观点对，从观点词中可以看出该句子的情感属于积极情感。文本情感分析包括文本情感极性分析和文本情感极性强度分析。情感极性分析主要目的是为了识别主观文本情感，文本情感强度分析主要是为了识别句子所表达情感的强烈程度。　　文本情感分析系统的基本框架　　图1描述了文本情感分析的基本框架：①从网络上抓取相关评论；②对相关评论进行预处理；③对处理后的评论进行特征抽取；④特征处理以及特征观点对识别

4、；⑤进行情感判断。　　文本情感分析的主要研究方法　　常用的文本情感分析方法见表1。人的情感总是复杂多变的，在学术界对于情感分类目前还没有统一的标准。虽然前人的划分没有统一标准，但是前人的工作还是给出了许多指导性帮助。　　Hatzivassiloglou等[1]从语料库华尔街日报中挖掘大量形容词性的评价词语。Tong等[2]通过人工抽取与影评相关的词汇进行情感极性标记后建立专门的情感词典。Katrina等[3]使用了由Andrew提出的最基本的情感本体，在此基础上构造出更复杂的情感组合。Riloff等[4]通过人工选取种子评价词语与规则模块，使用迭代的方法对名

5、词性评价词语进行提取。LIU为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。B等[5]开发了一种将对产品各部分用户意见可视化显示出来的系统，使产品之间比较时，各部分优劣一目了然，极大方便用户选购。薛丽敏等[6]提出中文文本情感倾向性五元模型，即情感

6、倾向性观点持有者、倾向性来源、倾向性指定、倾向性立场以及倾向性种类5个方面描述情感倾向性的概念。在一定条件下提高情感倾向性判断的精度。文本情感极性分析可以从文本粒度分析即细粒度和粗粒度两方面进行。　　2细粒度情感分析　　提取相关属性　　一个产品具备多个不同的属性，属性是指产品某方面的一些功能或者性质，分为显性属性和隐性属性。显性属性是指在产品评论中能够直接获取与产品相关的功能或者性能。隐性属性是指需要根据上下文判别，其特征不直接出现在文本中。　　提取产品属性可以分为两种方法：人工定义方法与自动提取方法。人工定义产品属性，需要产品领域的专家参与，因此可移植性较

7、差。自动提取的方法结构简单便于实现，因此具备良好的可移植性，自动提取产品属性不需要进行大量的标注语料库作为训练集，因此有较好适应性，可用于其它产品。　　关于手机的属性与评价短语词语抽取结果，在试验中笔者发现用户关注的属性主要集中在“质量”、“屏幕”、“价格”、“性价比”、“电池”等几个主要特征层面。表3为关于手机的属性与评价短语。　　情感词提取为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆

8、盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行