文本情感傾向性分析系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展對(duì)人們的生活方式產(chǎn)生了巨大的影響，人們?cè)絹?lái)越多的在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表自己的觀點(diǎn)和看法，對(duì)這些觀點(diǎn)和看法中的情感傾向性的研究對(duì)政府、企業(yè)和個(gè)人都有重要的意義，具有很大的應(yīng)用價(jià)值。
　　本文的目標(biāo)是基于傳統(tǒng)的情感傾向性分析方法，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)出一套準(zhǔn)確率較高，具有實(shí)用價(jià)值的文本情感傾向性分析系統(tǒng)。圍繞這個(gè)目標(biāo)，本文總結(jié)了文本傾向性分析技術(shù)的研究現(xiàn)狀和主要方法，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于情感詞典和模式詞典，并用SVM多分類器對(duì)得到的情感值

2、進(jìn)行分類的方法;針對(duì)傳統(tǒng)文本聚類算法中的聚類參數(shù)難于確定，聚類結(jié)束條件不好控制的缺點(diǎn)，本文嘗試了一種自動(dòng)尋找閾值和結(jié)束條件的聚類方法;對(duì)于傳統(tǒng)文本傾向性分析將文本情感分析和主題識(shí)別分開(kāi)的情況，本文在進(jìn)行情感分析的同時(shí)與主題識(shí)別緊密結(jié)合，使得情感傾向有所指，給予了傾向性分析更大的實(shí)際意義。此外，文中基于知網(wǎng)的語(yǔ)義規(guī)則，構(gòu)建了基本情感詞典和模式詞典，并搜索常用的網(wǎng)絡(luò)新詞對(duì)情感詞典進(jìn)行豐富。
　　最后用準(zhǔn)確率、召回率和綜合度量三個(gè)指標(biāo)對(duì)