汉语情感词表驱动的句子情感倾向深度分析

本文主要探讨了基于汉语情感词表的句子情感倾向分类的研究方法。文章从语言学的角度出发，强调了在计算语言学中，从较小的语言粒度（如语素和词）入手来分析较大语言单元（如句子和篇章）的普遍策略。语素作为最小的音义结合体，虽然不是句子情感分类的主要载体，但它在词汇构造中起着基础作用。 词是独立运用的基本语言单位，其词义丰富，包括褒贬义这一重要组成部分。在句子情感分类中，词汇的情感倾向对整体情感倾向的判断至关重要。研究者们借鉴了不同的方法，如J.Wiebe等人利用形容词判断句子的主观性，HongYu等人则先抽取观点句再进行情感分类，Hu和Liu通过WordNet的同义词反义词关系获取情感词汇和倾向，而Wang等人采用特征融合的方法，如启发式规则和贝叶斯分类。 王根和赵军进一步发展了情感分析技术，他们提出了基于多重冗余标记的条件随机场（CRFs）方法，该方法结合了多个情感词典，用于中文文本情感倾向的分析。实验中，他们使用了200篇汽车评论语料，通过情感词表对包含情感词汇的句子进行测试，结果显示这种方法在实际应用中是有效的。 文章构建情感词表是关键环节，虽然中文情感词典的发展尚不完善，但已有《学生褒贬义词典》、知网等资源可供参考。然而，相比于英文的GeneralInquirer词典，中文情感词典缺乏统一的标准和全面性，这为后续研究提出了挑战。这篇文章对于理解和应用汉语情感词表在句子情感分类中的角色具有重要意义，为中文文本情感分析提供了新的思路和技术支持。