基于机器学习的汉语情感极性分类方法研究

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2、C密级公开硕士研究生学位论文基于机器学习的汉语情感极性分类方法研究申请人:宋佳颖学号:2131321培养单位:计算机科学技术学院学科专业:计算机科学与技术研究方向:自然语言处理指导教师:付国宏教授完成日期:2016年5月20日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得黑龙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。学位论文作者签名：签字日期年月日凌／么学位论文版化使用授权书

3、本人完全了解黑龙江大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口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人授权黑龙江大学可将学化论文的含部或部分内巧编入有关数据库讲行检索，可从采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编本学位论文。学位论文作者签名：导师签名；＾签字曰期：部＾年＾月曰签字曰期：年＾月曰／／学位论文作者毕业后去向：工作单位；电话：通讯地址：邮编：中文摘要随着Web2.0逐渐走向成熟，网络中出现了大量的用户生成意见文本，意见挖掘因此而成为自然语言处理领域的一个研究热点。

4、作为意见挖掘研究的关键问题之一，情感极性分类的目的是判定意见文本表达的情感倾向性为正向或负向。本文面向产品评论，在机器学习框架下从情感词典扩展、意见复述生成以及情感极性分类特征选择与表示等三个方面探索汉语情感极性分类问题。具体如下：1.领域相关的汉语情感词典扩展：鉴于意见本文中广泛存在动态极性评价表达，本文以属性-评价对作为领域情感词典的基本词条。首先，根据有标注文本中的意见要素构建种子词典。然后，有监督地抽取未标注文本中的意见要素信息，通过统计得到的共现频率和词间距离将意见要素匹配为属性-评价对。最后，利用改进的PolarityRank算法预测词

5、条的极性完成词典扩展。实验结果在领域文本的情感分类中验证了情感词典的适用性。2.基于多标准评估的情感复述生成：针对大规模意见标注文本比较缺乏的问题，本文提出通过意见复述生成的方法缓解数据稀疏。首先利用语序调整、复述评价短语替换和隐含属性替换生成大量的复述候选。然后，从不同角度设定评估机制对候选进行筛选得到扩展语料。最后，利用复述生成方法同时扩展训练数据和测试数据完成情感极性分类。实验得到的情感分类结果好于复述生成基线方法的情感分类结果，验证了我们提出的复述生成及过滤策略的有效性。3.汉语情感极性分类的特征选择与表示：以特征的选择和表示方法为重点来提

6、高意见文本的情感极性分类性能。本文对多种特征选择方法得到的词语特征、短语特征进行比较，并探究多种特征表示方法。通过多组特征选择方法、特征表示和不同分类模型的结合完成情感极性分类，对比实验结果得到适合意见评论文本情感分类的n-gram特征与特征表示。关键词：情感极性分类；词典扩展；意见复述生成；特征选择与表示；机器学习-I-AbstractWiththerapiddevelopmentofWeb2.0,peopleleftalargenumberofuser-generatedcontentinnetworks,thereforethestudyof

7、opinionminingbecameahotissueinnaturelanguageprocessingnowadays.Asakeyofopinionmining,thetaskofsentimentpolarityclassificationisdeterminingusers’emotionispositiveornegative.Inthispaper,inordertoenhancetheperformanceofsentimentanalysis,wefocusontheexpansionofsentimentlexicon,par

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