词向量与句法树结合的中文情感分析技术

"基于词向量与句法树的中文句子情感分析_相若晨1" 文本情感分析是计算机科学领域中的一个重要课题，特别是在互联网快速发展的今天，网络中充斥着大量的主观性文本，如评论、评测、社交媒体发帖等。这些文本反映了用户的情感倾向，对于商业决策、舆情监控等方面具有重要价值。因此，有效地分析和理解这些文本的情感倾向变得至关重要。 相若晨和孙美凤的研究提出了一种结合词向量和句法树的中文句子情感分析方法。词向量技术，如Word2Vec或GloVe，能够捕捉词汇的语义关系，即使面对大量网络新词，也能通过计算词语间的语义相似度来推断其情感极性。这对于处理不断涌现的网络热词和缩写具有显著优势，因为传统的情感词典可能无法覆盖所有新词汇。 情感极性转移是指一个词在特定上下文中的情感色彩可能会发生变化，比如“不开心”在一般情况下表示负面情绪，但在某些语境下可能表达的是“开心”的反面，即强烈的“开心”。为了应对这种现象，研究者定义了相应的情感判断规则，以更准确地识别词的情感转移。 句法树结构则为情感分析提供了语法层面的分析手段。通过对句子进行句法分析，可以确定词语在句子中的角色和关系，从而更好地理解其情感倾向。例如，情感词作为修饰语时，其情感极性可能会传递给被修饰的中心词，通过句法树可以有效地捕获这种信息。 实验结果显示，这种方法在解决网络新词问题上表现出色，同时提高了句子情感分析的准确率和召回率，表明它不仅适用于特定领域，还具备一定的通用性。论文关键词包括情感词典、词向量、句法树和情感倾向性分析，这些都是该研究的核心技术和关注点。 这项工作展示了词向量和句法分析在中文情感分析中的潜在价值，为处理网络环境中复杂多变的情感表达提供了一种有效的方法。通过结合词的语义信息和句子的结构信息，可以更精确地识别和理解文本中的情感倾向，对于提升文本情感分析的性能有着重要的理论和实际意义。