基于Web的評(píng)論文本傾向性分析技術(shù)研究.pdf

1、隨著 Web的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為完美交流意見、發(fā)表觀點(diǎn)和展現(xiàn)個(gè)性的平臺(tái).當(dāng)今大量用戶在微博、論壇、購(gòu)物網(wǎng)等平臺(tái)上表達(dá)自己的觀點(diǎn)和意見,具有強(qiáng)烈的情感傾向性。如何更為高效的挖掘出這些觀點(diǎn),并識(shí)別出這些觀點(diǎn)的傾向性是目前自然語(yǔ)言領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn).文本傾向性分析作為解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù),主要是指針對(duì)用戶對(duì)某個(gè)事物的態(tài)度、看法、評(píng)論進(jìn)行文本的挖掘,從而得到該看法或評(píng)論是屬于對(duì)該事物的積極或消極、正面或反面意見.文本傾向性分析在市場(chǎng)預(yù)測(cè)

2、分析、民意調(diào)查、智能導(dǎo)購(gòu)、大眾評(píng)論、影視評(píng)價(jià)等諸多領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用空間和發(fā)展前景.
　　本文總結(jié)了最近幾年的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展?fàn)顩r,分析了目前文本傾向性分析所面臨的問(wèn)題并提出了本文的研究思路.在研究的過(guò)程中,對(duì)其中涉及到的關(guān)鍵技術(shù)做了詳細(xì)的介紹,并基于這些技術(shù)針對(duì)評(píng)論文本的傾向性分析做了如下工作:
　　第一,評(píng)價(jià)搭配識(shí)別研究。本文首先闡明了評(píng)價(jià)搭配的概念,即評(píng)價(jià)詞語(yǔ)所修飾的評(píng)價(jià)對(duì)象之間的關(guān)系,具體表現(xiàn)為二元對(duì)<評(píng)價(jià)對(duì)象,評(píng)價(jià)短

3、語(yǔ)>.其次,利用最大熵方法進(jìn)行了評(píng)價(jià)搭配的抽取,在構(gòu)造最大熵模板過(guò)程中,構(gòu)建了評(píng)價(jià)詞表,表中利用《同義詞詞典》對(duì)評(píng)價(jià)詞進(jìn)行了同義詞歸類,用評(píng)價(jià)詞類別填充模板,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的方法在識(shí)別性能上和準(zhǔn)確率上均有提高.
　　第二,對(duì)極性詞典的構(gòu)建做了詳細(xì)論述.本文利用統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法基于大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行了挖掘,利用搜狗實(shí)驗(yàn)室提供的互聯(lián)網(wǎng)詞庫(kù)以及《知網(wǎng)》提供的正負(fù)面評(píng)價(jià)短語(yǔ)、正負(fù)面情感詞語(yǔ)、《同義詞詞典》、《漢語(yǔ)褒貶義用法詞典》中的

4、提供的褒貶義詞語(yǔ)作為參考資源構(gòu)建極性詞典.本文構(gòu)建的詞典包括基礎(chǔ)詞典、領(lǐng)域極性詞詞典、領(lǐng)域?qū)傩栽~詞典、網(wǎng)絡(luò)詞典和修飾詞典.本文構(gòu)建的詞典相對(duì)比較全面,為評(píng)論文本傾向性分析提奠定了基礎(chǔ).
　　第三,提出極性計(jì)算公式.本文主要以短語(yǔ)級(jí)極性計(jì)算為基本計(jì)算單元,進(jìn)而計(jì)算句子級(jí)的傾向性,其中包括了極性強(qiáng)度的計(jì)算和句子褒貶義的判斷.借助于本文構(gòu)建的極性詞典,構(gòu)建了評(píng)價(jià)短語(yǔ)的極性值計(jì)算公式,并且以評(píng)價(jià)短語(yǔ)為基本單位結(jié)合評(píng)價(jià)對(duì)象構(gòu)造了句子級(jí)的極性