汉语情感词模糊语义的量化分析及应用研究.pdf

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1、汉语情感词模糊语义的量化分析及应用研究李瑞静2015年1月中图分类号：TP391.1UDC分类号：004.9汉语情感词模糊语义的量化分析及应用研究作者姓名李瑞静学院名称计算机学院指导教师史树敏答辩委员会主席李侃教授申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月ResearchonQuantitativeAnalysisofFuzzySemanticinChineseEmotionalWordsanditsApplicationCandidateName：Ruijing

2、LiSchoolorDepartment:ComputerScienceandTechnologyFacultyMentor:ShuminShiChair,ThesisCommittee：Prof.KanLiDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文

3、是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要随着互联网技术的迅猛发展，Internet己成为人们获取信息的重要来源和表达个人观点的平台。如何有效地利用各种网络评论信息分析评论者的情感倾向，已成为当前自然语言

4、处理领域的研究热点之一。文本情感倾向性分析是指通过挖掘和分析文本中的立场、看法、情绪等主观信息，对文本的情感极性及程度做出判断，在产品在线跟踪与质量评价中具有广泛的应用前景，在信息检索、网络舆情预警等领域具有重要的实用价值。本文选取文本情感倾向性分析中情感词作为研究对象，开展汉语情感词模糊语义的量化分析与应用研究，主要工作如下：1、首先深入分析了汉语及汉语情感词的语言特点，将情感词划分为基础情感词和复合情感词两类，根据复合情感词自身的结构特点，分类细化，给出形式化定义，为研究其模糊语义奠定了模型基础。2、针对基

5、础情感词，提出了一种基于高斯分布的汉语情感词模糊语义量化方法。该方法从一段区间内获取每个字的情感倾向值，修正了常规方法中每个字仅是统计值的误差。实验结果表明，基础情感词模糊语义的量化准确率在各误差区间内均有改善，当误差区间缩短至0.1时，准确率提高幅度达7.6%。3、针对复合情感词，着重考虑修饰词对其情感倾向的影响，提出了一种多策略的情感倾向强度量化方法。该方法针对复合情感词的七种结构，分别设计了相应的量化策略。实验结果表明，当误差区间缩短至0.1时，复合情感词模糊语义的量化准确率提高了4.4个百分点。4、结合

6、上述方法和传统的朴素贝叶斯、支持向量机分类算法，提出了融合的文本情感倾向性分析方法。该方法充分考虑了转折词对句子情感的影响，在真实的酒店评论语料上，实验结果显示文本的极性判断正确率提高了4个百分点，再次验证了本文方法的有效性。关键词：情感词，模糊语义，情感倾向性分析，高斯分布，SVM，NBI北京理工大学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofInternettechnology,Internethasbecomeanimportantsourceandaplatformfo

7、rpeopletoobtaininformationorexpresspersonalopinions.Howtousethevariousnetworkcommentinformationtoanalysisthereviewers’emotionaltendencieseffectively,hasbecomeoneofthehotspotsinthefieldofNaturalLanguageProcessing.Textsentimentanalysisdeterminestheemotionalpol

8、arityandextentoftextbyminingandanalyzingthepositionview,emotionalandothersubjectiveinformation,whichhasbroadapplicationprospectsinproducttrackingandqualityevaluationandhasimportantpracticalvalue