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1、第28卷第3期中文信息学报Vo1.28,NO.32014年5月JOURNALOFCHINESEINFORMATIONPROCESSINGMay.,2014文章编号:1003—0077(2014)03—0028—08英语情态句的情感倾向性分析陈仲帅,刘洋,禹晓辉(山东大学计算机科学与技术学院,山东济南250101)摘要:该文研究了英语情态句的情感倾向性分析问题。情态句是英语中的常用句型,在用户评论文本中占有很大的比例。由于其独有的语言学特点,情态句中的情感倾向很难被已有的方法有效地分析。在该文中,我们借助词性标签进行了情态句的识别,并提出了一种情态
2、特征用于帮助情态句情感倾向性的分析。为了进一步提高分析效果,我们还给出了通过合并同义情态特征来缓解情态特征稀疏性问题的方法。实验结果表明,在二元及三元情感倾向性分类问题上,该文提出的方法在F值上较经典分类方法分别有4及7的提高。关键词:情感倾向性分析;意见挖掘;情感分类;情态句中图分类号:TP391文献标识码:ASentimentOrientationAnalysisofEnglishSentenceswithModalityCHENZhongshuai,LIUYang。YUXiaohui(SchoolofComputerScienceandTe
3、chnologyShandongUniversity,Jinan,Shandong250101,China)Abstract:ThispaperanalysessentimentorientationofEnglishsentenceswithmodality.SentenceswithmodalityareusedwidelyinEnglish,whichcompriseasignificantproportionoftypicalreviewscorpus.DuetOtheuniquecharac—teristicsofmodality,it
4、ischallengingforageneralsentimentanalysissystemtOhandlethesesentences.ThispaperidentifiesthesesentenceswiththehelpofPOStaggingandpresentanewmodalfeaturethathasbeenrarelydis—cussedinpreviousstudies.Tofurtherimprovetheaccuracy,wedevelopanovelmethodwhichcaneffectivelycorn—bineph
5、rasessharingsimilarmeaningsofmodality.TheexperimentalresultsillustratethattheF—scoreofthepro—posedmethodincreasesby4and7thanclassicmethodsinthetWO—classandthree—classsentimentorientationclassifications,respectively.Keywords:Sentimentorientationanalysis;opinionmining;sentiment
6、classification;modality这些日益增长的需求催生了一个新的研究方向——1引言情感倾向性分析(sentimentorientationanalysis)。情感倾向性分析可以看成一个文本分类问题,是指随着web2.0技术的出现和普及,互联网上由根据文本中表达的情感倾向将文本分为褒义、贬义用户产生并表达用户个人观点和情感的主观性文本和中立三类。(如商品评论、新闻评论、影评等)越来越多。这些主近几年来,很多学者在情感倾向性分析方向上观性文本具有很重要的价值。以商品评论为例,一做了大量的工作。但这些工作多是通过分类器的选方面它们可以为打
7、算购买某样商品的顾客提供参择及特征向量构建方法的优化来提高分类的准确考,另一方面又可以帮助厂商跟踪顾客喜好,及时推率。随着此类研究的逐渐成熟,准确率很难再有较出受欢迎的产品。但此类文本的爆炸性增长为充分大提高。而且这些研究存在一个明显的不足,即没有考虑不同句型(例如,条件句、比较句和情态句等)的利用这些信息带来了诸多不便。人们迫切地希望各自的语言学特点。一些学者指出,很难找到一种有一种工具能代替人工对这些文本进行分析处理。一刀切(one—technique—fits—al1)的方法能够高效地处收稿日期:201301-20定稿日期:2013—04—
8、20基金项目:国家自然科学基金(60903108,61272092),山东省自然科学基金(zR2O12Fzo¨。4)3期陈仲帅等:英语情
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