本文選題：情感詞　切入點(diǎn)：情感權(quán)重　出處：《中文信息學(xué)報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)和各種社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的快速發(fā)展,產(chǎn)生了大量的用戶評價信息。為滿足快速整理這些評價信息的需求,情感傾向性分析應(yīng)運(yùn)而生。情感詞典是各類情感傾向性識別算法的基礎(chǔ),收集一部全面且權(quán)重合理的情感詞典,往往可以簡單快速而有效地解決情感分析問題。但情感詞典規(guī)模有限,而網(wǎng)絡(luò)上新的情感詞層出不窮,語言使用不規(guī)范,人工整理耗時耗力。已有的情感詞收集方法較復(fù)雜,且領(lǐng)域性強(qiáng),收集的情感詞可擴(kuò)展性差。本文提出一種自動挖掘潛在情感詞并計算其極性權(quán)重的算法,該算法與應(yīng)用領(lǐng)域無關(guān),具有良好的擴(kuò)展性。該方法利用共現(xiàn)特性,基于樸素貝葉斯公式能檢測出未知的情感詞,并根據(jù)其情感權(quán)重值的大小判斷其情感極性,可有效地擴(kuò)展情感詞典,將已有的情感詞典進(jìn)一步量化。在理論研究的基礎(chǔ)上,本文分別針對京東、豆瓣及大眾點(diǎn)評網(wǎng)三組評論語料做了實(shí)驗(yàn),其結(jié)果的準(zhǔn)確率都基本在90%以上,驗(yàn)證了該方法的有效性和實(shí)用性,為情感傾向性分析提供了知識庫基礎(chǔ)。
[Abstract]:With the rapid development of Internet e-commerce and various social network applications, a large amount of user evaluation information has been generated. Emotion dictionaries are the basis of all kinds of affective orientation recognition algorithms. It is often possible to solve affective analysis problems simply, quickly and effectively. However, the scale of affective dictionary is limited, and new affective words appear in endlessly on the Internet, language usage is not standardized, manual sorting is time-consuming and time-consuming, and the existing methods of collecting affective words are more complicated. This paper presents an algorithm for automatically mining latent affective words and calculating their polar weights, which is independent of the application field and has good expansibility. Based on naive Bayes formula, unknown affective words can be detected, and their affective polarity can be judged according to their emotional weight, which can effectively expand the emotional dictionary and further quantify the existing affective lexicon. In this paper, three groups of comment corpus, JingDong, Douban and Dianping, are tested, and the accuracy of the results is above 90%, which verifies the validity and practicability of this method and provides a knowledge base for emotional orientation analysis.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;北京市海量語言信息處理與云計算應(yīng)用工程研究中心;公安部第一研究所信安部;工業(yè)和信息化部電子科學(xué)技術(shù)情報研究所;
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2013CB329601)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1598308