《情感倾向性 情感词置信度 TSVM 文本分类 多层次分 类 褒贬分类.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《情感倾向性 情感词置信度 TSVM 文本分类 多层次分 类 褒贬分类.doc（4页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、 情感倾向性论文：基于情感词词典的中文句子情感倾向分析【中文摘要】文本情感倾向分析是指通过计算语言学的相关方法,抽取和分析文本的主观倾向性信息,包括判断情感极性,以及从中抽取出于情感,倾向性论述相关的各要素,这些要素包括文本的评价对象,文本的倾向性(包括褒义,贬义,中立等),以及文本在该情感极性上的强度等。随着互联网的普及,网络上的评论性文本越来越多,人们急需将这些文本进行自动的分析,因此对文本倾向性分析的研究成为互联网领域的研究热点。句子级的中文文本情感倾向性分析是其中的一个非常基础并且重要研究课题。本文在认真分析研究有关资料,并对一些具有代表性的情感倾向性分析算法研究的基础上,探讨了一般情
2、感倾向性分析常用方法的原理和不足之处,以及在情感倾向性分析过程中遇到的一些问题,针对这些问题提出了相应的解决办法并通过实验与其它算法进行了比较。本文的内容涉及下面4个方面：1、提出了训练语料规模失衡的情况下的如何保证算法对语料平衡要求的处理方法；从而解决了训练语料规模失衡对分类效果带来的负面影响。2、通过对情感词置信度的评价算法研究,提出了对大规模情感词词典的拆分方法,降低了置信度较低的情感词对情感倾向性分析带来的负面影响,并通过实验验证了该方法的有效性.【英文摘要】The sentimental orientation analysis of Chinese texts refers to
3、extract and analyze subjective information from texts, including judging the sentiment polarity and mining each relevant element of sentimental orientation discussion which contains opinion object, the sentimental orientation of texts (including positivity, negativity, neutrality), and knowledge of
4、how the texts related to the orientation intensity. With the more popularity of the Internet, come out the more commentary texts which are needed to.【关键词】情感倾向性 情感词置信度 TSVM 文本分类 多层次分 类 褒贬分类【英文关键词】sentimental orientation sentimental words confidence TSVM texts classification multi-level classification
5、 sentiment classification【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】基于情感词词典的中文句子情感倾向分析摘要4-6ABSTRACT6-7第一章 绪论10-201.1 研究背景及意义10-111.2 国内外研究现状11-161.2.1 词语级情感倾向性分析12-141.2.2 句子级情感倾向性分析14-151.2.3 篇章级情感倾向性分析15-161.3 研究目标及主要内容16-181.4 课题研究中使用的资源及其介绍18-191.5 论文的组织结构19-20第二章 句子的情感倾向性分析20-302.1 情感倾向性分类的任务202.2 常用
6、算法介绍20-262.2.1 支持向量机(SVM)介绍20-232.2.2 TSVM23-252.2.3 常用特征抽取算法的介绍25-262.3 基于SVM及TSVM算法的情感倾向分析26-272.4 现有算法的不足及相关算法的对比27-282.4.1 基于SVM算法的不足27-282.4.2 基于情感词词典的一般算法282.5 实验数据及分析28-292.6 本章小结29-30第三章 情感词的置信度研究30-363.1 情感词词典的介绍30-313.2 基于情感词置信度的情感词词典拆分31-343.2.1 情感词置信度的计算31-333.2.2 情感词词典的拆分33-343.3 实验及结果分
7、析34-353.4 本章小结35-36第四章 规则集对分类算法影响的研究36-424.1 规则集建立的目的和必要性364.2 规则抽取算法36-404.2.1 一般的规则抽取算法36-374.2.2 本文改进的规则抽取算法37-404.3 实验及结果分析40-414.4 本章小结41-42第五章 多层次情感倾向分析系统42-535.1 系统总体结构介绍42-435.2 中性、极性情感倾向性分析系统43-465.3 褒、贬情感倾向性分析系统46-505.3.1 褒贬情感倾向性分析系统总体介绍46-475.3.2 处理上下文关系47-485.3.3 基于DIC1的情感倾向分析485.3.4 基于DIC2的情感倾向性分析48-495.3.5 基于规则集的情感倾向性分析495.3.6 基于TSVM的情感倾向性分析49-505.4 实验结果及其分析50-525.4.1 中性、极性结果及分析50-515.4.2 褒贬二分类结果及其分析51-525.5 本章小结52-53第六章 总结与展望53-556.1 本文研究工作总结53-546.2 未来工作展望54-55参考文献55-64致谢64-65攻读硕士学位期间发表的论文65
