基于動態(tài)基準的文本傾向性分析.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展帶給人們更廣泛的情感宣泄和觀點發(fā)表的平臺;面對涌現(xiàn)的網(wǎng)絡評論，政府、廠家和消費者都希望了解大眾對其輿論、商品或服務的態(tài)度。而單憑人工方式去整理和分析這些海量評論的情感傾向幾乎是不可能的，因此人們迫切需要一種能夠自動對評論文本的情感和態(tài)度（支持或反對）進行分析的技術(shù)，即文本傾向性分析技術(shù)，又稱為意見挖掘。
　　 針對互聯(lián)網(wǎng)上的評論文本，本文從詞匯、句子和篇章三個層次對其進行傾向性分析。首先針對基于固定基準詞的詞匯傾

2、向計算方法對基準詞依賴過大的問題，以詞性為依據(jù)，提出基于動態(tài)基準的詞匯語義傾向性計算方法。然后構(gòu)建雙重動態(tài)基準----領(lǐng)域基準，計算領(lǐng)域文本內(nèi)極性詞匯的語義傾向，闡述了基于領(lǐng)域基準的文本傾向分析方法。最后針對基于領(lǐng)域基準的文本傾向分析方法表現(xiàn)效果不佳的問題，提出了情感遞交ES算法挖掘句子主題，計算主題傾向，設(shè)計了一種主題情感計數(shù)SEC策略實現(xiàn)句式結(jié)構(gòu)化分析下的文本傾向分析。
　　 實驗結(jié)果顯示基于句式結(jié)構(gòu)化分析的文本傾向分析方法