情感倾向性分析调研

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1、情感倾向性分析调研意见挖掘研究的U的L!前，互联网上的信息与日剧增，蕴藏着巨人的信息量。但是，耍想在很短的时间内获得人们对于诸如人物、事件、传媒、产晶等冇价值的评价信息，往往是十分困难的。例如，对产品的各种评价出现在各人论坛、电子公告板以及门户网站上，厂商需要了解顾客使用其产品的反馈意见，潜在的购买者也需要作出是否购买某个产品的决定。如果采用人工方式对这浩如烟海的信息进行查询、统计，显然是低效和不切合实际的。而对这样的现实问题，意见挖掘技术应运而生。一方面，它基于数据挖掘(DataMining)和

2、文本挖掘(TextMining)技术，另一方面，它又具有相当的文木理解(TextUnderstanding)的能力。所以，它是比文本挖掘技术更接近人工智能冃标的一种新技术。它与以往的信息抽取(InformationExtrac2tion)、文木分类(TextClassification)和文木摘要(TextSummarization)技术不同。虽然信息抽取和意见挖掘都需要深层的语义理解，但信息抽取主要是获取具体的语言表达结构，如命名实体、命名实体关系、事件等，这些成分一般为显式表达结构;而意见挖掘

3、是挖掘意见的元素和它们Z间的关系，即主题、意见持冇者、陈述、情感和它们之间的关系，这些成分表达形式多样，而且常常不是显式地、独立地表达。文木分类是在预定的用户需求卜•把文木进行分类，并没有涉及到深层次的语义理解。文木摘要是用简练的语言表达长篇文木的中心思想，但文木中刈•事物的具体看法和评价则没有被淸晰地提取出来。实际上，意见挖掘技术弥补了上述这些技术的不足，是更具有应用价值的一种新技术。意见挖掘涉及各个语言分析层而，不但涉及到词汇层(如分词和词性标注)、句法层(如命名实体识别和语法分析)和语义层(

4、如语义分析)，还涉及到篇章层(如跨句的指代消解)。意见挖掘与一些语言技术有关，例如，信息检索、文木分类、信息抽取、口动摘要、数据融合、问答系统、自然语言生成、对话系统、机器翻译等。意见挖掘技术可以应用于现实生活中的许多方面，如电子商务、商业智能、信息监控、民意调查、电子学习、报刊编辑、企业管理等。例如，釆用意见挖掘系统从來自网上的产甜(如笔记木电脑)评价意见中快速地获得意见分类统计结果，可以捉供给厂商以进一步改进产品的质量，可以提供给潜在的顾客作为选择购买什么型号产品的参考，也可以提供给代销商作为

5、进货品种和数量的依据。(文木意见挖掘综述姚天1,程希文2，徐飞玉2，汉思•乌思克尔特2,3,王睿3中文信息学报第22卷第3期)根据主题的木体概念和语义倾向使用启发式规则选择陈述。在此基础上，使用统一的表示集成具有情感知识的语言特征，然后采用朴素贝叶斯分类器分类情感极性。此后，Tsou等人在上述研究工作基础上对中国四地(北京、香港、上海、台北)报刊上有关四位政治人物(克里、布什、小泉纯一郎、陈水扁)褒贬性的新闻报道进行了分类研究［33］。在研究中，首先通过标记语料库获得文本中的极性元素(PolarE

6、lements)，然后主要采用了三个衡量指标，即极性元素的散布(Spread).极性元索的密度(Density)和极性元素的语义强度(Intensity)来对每个文本进行统计，得出文本贬褒分类和强度人小的结果。其屮对确定极性元素之间的关系虽有所提及，但没有深入研究。在BBS文本研究方而，邱立坤等人提出了一种在BBS环境下进行热门话题挖掘的算法［34］。这种算法在一般文木聚类算法基础上，应用BBS所特有的点击数、冋复数进行热度排序，然后采用基于特征词捉取的话题归并，从而挖掘出最受BBS用户关注的热门

7、话题。意见挖掘研究的U的冃前，互联网上的信息与口剧增，蕴藏着巨大的信息量。但是，要想在很短的时间内获得人们对于诸如人物、事件、传媒、产品等有价值的评价信息，往往是十分困难的。例如，对产品的各种评价出现在各大论坛、电子公告板以及门户网站上，厂商需要了解顾客使用其产品的反馈意见，潜在的购买者也需要作出是否购买某个产品的决定。如果采用人工方式对这浩如烟海的信息进行查询、统计，显然是低效和不切合实际的。而对这样的现实问题，意见挖掘技术应运而生。一方面，它基于数据挖掘(DataMining)和文本挖掘(Te

8、xtMining)技术，另一方面，它又具有相当的文本理解(TextUnderstanding)的能力。所以，它是比文本挖掘技术更接近人工智能冃标的一种新技术。它与以往的信息抽取(InformationExtrac2tion)、文木分类(TextClassification)和文木摘要(TextSummarization)技术不同。虽然信息抽取和意见挖掘都需要深层的语义理解，但信息抽取主要是获取具体的语言表达结构，如命名实体、命名实体关系、事件等，这些成分一般为显式表达结构;而意见挖