基于HowNet的词汇语义倾向计算

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1、万方数据中文信息学报第20卷第1期JOURNALOFCHINESE刑K佩MAl∞NPROCESSINGV01．20No．1文章编号：1003—0077(2006)01—0014—07基于HowNet的词汇语义倾向计算朱嫣岚，闵锦，周雅倩，黄萱菁，吴立德(复旦大学计算机科学与工程系，上海200433)摘要：在互联网技术快速发展、网络信息爆炸的今天，通过计算机自动分析大规模文本中的态度倾向信息的技术，在企业商业智能系统、政府舆情分析等诸多领域有着广阔的应用空间和发展前景。同时，语义褒贬倾向研究也为文本分类、自动文摘、文本过滤等自然语言处理的研究提供了新的思路和手段。篇章语义倾向研究的基础

2、fi-作是对词汇的褒贬倾向判别。本文基于HowNet，提出了两种词汇语义倾向性计算的方法：基于语义相似度的方法和基于语义相关场的方法。实验表明，本文的方法在汉语常用词中的效果较好，词频加权后的判别准确率可达80％以上，具有一定的实用价值。关键词：计算机应用；中文信息处理；态度分类；语义倾向；知网中图分类号：唧91文献标识码：ASemanticOrientationComputingBasedonHowNetZHUYan-lan，MINJin，ZHOUYa-qian，HUANGXuan-jing，WUⅡ·de(1)qⅪrhI脚tofComputerScienceandTechnolog

3、y，FudanUniversity，Shanghai200433，Chi．a)Abstract：Nowadays，withthedevdopmentofIntemetandinformationexplosion，automatedtechniquesfor舭姐慨allthor’sattitudestowardsspecificeventswillmakegreatefforttobusinessintelligenceandpoblicopinionsurvey．Senlanticorientationinferencehasbecomeam朗lliIlgfultool，which

4、couldprovideusefulirffonnationfortextclassification，剐咖mad刎∞，6lt既ingetc．Measuringthesen训corientationofwordswouldgreatlycontributetopredictingtheauthor’Sattitudeinapassage．Inthispitper。asimpleHowNet-basedmethotforsemanticorientationcolnpuLationofChinesewordsisintroduced．Althoughthismethodl_e恤only

5、afewseedwords，satisfactoryIestdtScanstillbeobtained．Andtheperfonrmnc沱isevenbetterforhe—quenflyusedwords，withthefrequency-weightedaccuracyofabove80％．Keywor凼：computerapplication；CJfineseinformationprocessing；sentimentclassification；semanticorientation；HowNet1简介面对浩瀚的网络资源，如何通过有效的手段获取所需的信息，是目前计算机领域研

6、究的热点。语义倾向性研究正是在这一背景下应运而生的。人们根据各自所关注的问题在Web上进行搜索，通过阅读大量相关文献、介绍、评论，逐渐形成自己的观点。由于网络资源过于庞大，搜集一阅读一评价的工作变得十分繁琐和耗时。因此迫切地需要一套能够自动搜索、评价、归纳的系统替人们完成这一任务。困难是显而易见的，计算机虽然具有极快的处理速度，14收稿日期：2005—05一Cr7定稿日期：2005—11—01基金项目：国家自然科学基金资助项目(60435020)；上海市科技攻关计划资助项目(035115028)作者简介：朱嫣岚(1982·)，女，硕士生，主要研究方向为自然语言处理．万方数据但如何使其

7、能够自动完成对文本的语义倾向的推断，仍然是个需要研究的课题。所谓词汇的语义倾向，即对于词汇的褒贬程度计算出一个度量值。为了便于统计和比较，目前比较常用的做法是将度量值规定为位于±1之间的实数。当度量值高于某阈值时，判别为褒义倾向；反之，则判为贬义倾向。此外，我们可以通过对篇章中词汇的语义倾向值求平均的方式，获得篇章的语义倾向。因此，对词汇的语义倾向计算是此类研究中的关键工作。语义倾向研究具有极大的实用价值。在商业领域中，能够为企业进行市场分析、市场调查、顾