利用HowNet情感词典的情感倾向性分析

"基于情感词典方法的情感倾向性分析_杨奎1" 在信息化时代，网络成为了公众表达意见和情绪的重要平台，例如微博、新闻和论坛等。面对海量的网络舆情信息，如何有效地理解和掌握公众的情感倾向变得至关重要。中文语义倾向性分析在此背景下成为了一种有效工具，它能够帮助我们从众多观点中抽取出主要的情感方向。 情感分析方法主要分为两大类：基于规则和基于统计。基于规则的方法依赖于预定义的知识库和规则，比如情感词典，通过计算正向和负向情感词的频率来判断文本的情感倾向。另一方面，基于统计的方法则是将情感分析视为分类问题，常利用机器学习算法，如朴素贝叶斯和支持向量机(SVM)来完成。 本文重点探讨了基于情感词典的情感倾向性分析。作者首先定义了情感词的概念，然后利用HowNet概念词典来构建情感字典。HowNet是一个大型的汉语词典，包含了丰富的词汇语义信息，可以用于计算词汇间的相似度。通过这种方法，可以对文本中的词汇进行情感赋值，进一步推断整个文本的情感倾向。 情感得分策略是分析过程中的关键步骤。作者探讨了不同类型情感词（如强情感词、弱情感词）对文本情感强度的影响，并设计了相应的得分算法。该算法能够综合考虑不同情感词的权重，确保分析结果的准确性。例如，强情感词可能会给文本带来更明显的情感倾向，而弱情感词则可能起到修饰或平衡的作用。 在实际应用中，如果文本的得分结果为正，那么可以认为文本倾向于表达积极或正面的情感；反之，如果得分是负，则表示文本有消极或负面的情感色彩；得分等于零则意味着文本的情感倾向不明显，可能是中性的表述。 通过这种方式，可以有效地对网络舆情进行深入分析，提取出公众对特定话题的普遍态度，从而为决策者提供有价值的信息。这种方法对于舆情监控、品牌管理、市场研究等领域具有重要价值，可以帮助企业和机构及时了解公众舆论动态，做出有针对性的应对策略。 关键词：舆情分析；情感词典；情感倾向性分析；词汇相似度 中图分类号：TP302.7 文献标志码：A 文章编号：1006-8228(2017)03-10-03 此研究工作由杨奎和段琼瑾在南华大学计算机科学与技术学院完成，他们提出了一种基于情感词典的情感倾向性分析框架，为理解和处理网络舆情提供了新的视角和方法。