中文文本情感分析研究

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2、叫．，．＊＜，＜＞：；，＇■．．，？－■＇孙美凤副教授＇．扬州大学．江苏扬州．２２５００９指导教师姓名：申请学位级别；硕壬学科专业名称：计其机应用技术论文提交日期：２０１６年０５月论文答辩日期：２０１６年０６月：：扬州大学学位授予日期学位授予单位答辩委员会主席；’ｒ／：惦‘片：礎Ｔｖ．矜．＇，心＇；ｗ？：ＩＪ．２０化年０６月＇‘．，＇矜户枯＇以叫：■－＇；＇．：：气＇－．ｖＶＸ．：公：＇；？？■＇＞＇■－－片＾一■人ｒ＂，一＾１＇，，－ＶＬ：．、－

3、知；碎；＇郁如＇一＇－．，＇Ｔ片节ｒ－苗＇，Ｔ鄉碟＇—＂；－－巧记：Ｋ．Ｖ碱兴Ｍ如站中文文本情感分析研究（申请扬州大学理学硕±学位论文）相若晨导师：孙美凤副教授培养单位：扬州大学专业名称：计算机应用技术研究方向：文本情感分析２０１６年０６月ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓｏｆｙＣｈｉｎｅｓｅｔｅｘｔＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＹａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｐｐｌｙｉｎｇｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅＭａｓｔｅｒＢｙＸｉａｎＲｕｏｃｈｅｎ

4、ｇＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙ幻ｆｅ／ＶｏｋｓｓｏｒＳｕｎＭｅｉｆｅｎｙｇＹａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔＹａｎｚｈｏｕＰ．Ｒ．ｈｉｎａｇｙ，，ＣＭａｙ２０１６相若晨中文义本情感分析研究Ｉ摘要随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术的迅速发展，网络不仅是人们获取信息的重要来源，也逐渐成为人＂＂＂们表达个人观点和分享自身体验的最佳平台，阅读式的网络逐步转变成交互式的网＂络。网络中充斥着海量的、由用户自主发布的文本信息，这些文本或是用户对某个产品或服务的自主评价，或是公众对某个新闻事件、国家政策的个人观点等。如果能够充分利、，这些用送些数

5、据，可Ｗ为政府舆情监测企业市场分析等多个应用领域提供帮助。然而数据每天Ｗ指数级的速度増长，仅仅依靠人工的方式对其进行挖掘和分析需要消耗大量的？人力和时间，如何通过有效的手段从海量的网络资源中获取我们所需要的信息文本情感分析技术应运而生。一文本情感分析是目前计算机领域研究的热点之，旨在通过计算机技术自动地分析出文本中的态度信息，对文本的情感倾向性做出分类判断。本文调査分析了中文文本情感分析领域的研究现状，针对该研究领域中存在的问题和不足展开研巧，主要研巧内容和创新点包搞一（１）针对网络词语的流斤和使用给情感分析带来的困难，提出了种基于词向量的词语情感倾向

6、性判断方法。借助语言模型的训练，，采用词向量表示词语从语料本身挖掘词语之间的相似性，，根据词向量的相似度来判断未知词的情感傾向性有效解决了传统情感词典的不完善和难扩充的问题。一２一（）结合第部分的基于词向量的词语情感分析方法，提出了种融合句法树和语一义规则的中文句子情感倾向性分析方法。方面充分考虑了句子的句法信息，在句子的句一法树结构上实现对句子的分析，，另方面针对句子情感极性转移现象结合否定词、程度词、转折词等影响句子情感极性的特征，定义了相应的语义规则，有效提高了句子情感倾向分析的正确率。（３）针对微博语句情感多元化Ｗ及微博文本涉及领域广泛的特点，

7、采用基于递归神经网络的方法对微博话题评论语句进行情感多分类分析，通过Ｓｏｆｔｍａｘ分类器识别微博文本中所反映出的言论表达者的喜、怒、哀、惧、恶、惊的情绪。在此基础上，根据句子中的程度副词对句子进行情感加权，实现对微博话题的情感倾向分析，从而预测微博话题的发展趋势。：情感倾向性分化词向量ａｘ关键词；句法分化语义规则；递归神经网络；Ｓｏｆｔｍ回归相若晨中文文本情感分析研究ＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈ化ｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌ