【摘 要】
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随着科技以及网络的发展,网络社交成为一种新的社会趋势,网络的存在使得信息的交流与分享加速进行,越来越多的人选择在网络中分享自己的观点,越来越多的观点信息在网络中被浏览,网络已经成为信息的“海洋”,如何从这个“海洋”中获取所需要的信息成为了当代社会中的一种研究课题。为获取各种文本信息中的人类情感,文本情感分析应运而生。在文本情感分析领域中目前比较新兴的是与机器学习相结合的情感分析,能够有效提升分类的
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随着科技以及网络的发展,网络社交成为一种新的社会趋势,网络的存在使得信息的交流与分享加速进行,越来越多的人选择在网络中分享自己的观点,越来越多的观点信息在网络中被浏览,网络已经成为信息的“海洋”,如何从这个“海洋”中获取所需要的信息成为了当代社会中的一种研究课题。为获取各种文本信息中的人类情感,文本情感分析应运而生。在文本情感分析领域中目前比较新兴的是与机器学习相结合的情感分析,能够有效提升分类的准确率,但是较基础的是基于情感词典的文本情感分析,其中情感词典是计算的基础。目前的情感词典大多是一维的传统情感词典,这就意味着一个情感词只能对应一种情感极性,而情感是复杂的,所以应用这种结构简单的词典进行计算时会产生一些问题。当一个情感词在不同的上下文中有不同的情感极性,以及文本有情感倾向但是不包含情感词时,普通的一维情感词典无法进行对应的计算。针对传统情感词典的种种问题,本文提出了一种新型的情感词典,图形情感词典。图形情感词典中不仅仅有情感词,还包含了具有上下文信息的评价目标词和属性词,因此可以解决上述问题。通过区分相同情感词的不同上下文信息可以得到同一情感词在不同情况下的情感极性,同时也可以在词典中查找到除情感词以外的词。图形情感词典的基础结构为图结构,图形情感词典中顶点表示评价目标词,属性词和情感词三种关键词实体,图形情感词典的边则表示实体之间的联系。本文针对图形情感词典的介绍主要分为两部分,图形情感词典的构建以及基于图形情感词典的情感计算。在图形情感词典的构建过程中,首先处理文本数据提取出评价目标,属性,情感词关键词形成图的顶点,同时抽取三者之间的关系形成边,构成一个完整的图形情感词典。在基于图形情感词典的计算中,同样要先从文本中抽取出评价目标,属性,情感词关键词,然后按照顺序在图形情感词典中进行查找,并记录下查找路径的信息,通过计算得到该文本的情感极性。本文将图形情感词典和传统情感词典方法以及部分机器学习方法进行了实验对比,实验结果表明,本文提出的图形情感词典在准确率,精确率,召回率,F1分数等多方面均表现优秀,证明了本文提出的新型情感词典及情感计算方法能够有效提高情感计算的效率和准确度。
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