不确定词句情感分析：支持向量机的应用研究

本文主要探讨了不确定词句的情感分析在中文文本挖掘中的关键作用。在自然语言处理领域，理解语义不确定的词汇和句子对于准确捕捉和解析用户情感至关重要。这些不确定词通常具有丰富的语义内涵，可能蕴含着潜在的情感倾向，而不确定句子则表现出情感词的均衡分布，缺乏明确的极性倾向。 以“好”这类不确定词为例，研究者设计了一系列特征来描述这种语境下的情感特征。实验中，他们对比了四种常见的监督学习方法，包括支持向量机（SVM），来评估其在处理不确定词和句子情感分析中的性能。支持向量机因其在高维空间中的分类能力、非线性映射以及小样本学习的优势，在不确定情境下展现出良好的效果。 关键词如情感分析、不确定性、监督学习和支持向量机在文章中起到了核心作用。作者李飏、苗夺谦和张志飞，分别作为硕士研究生、教授和博士研究生，他们的研究聚焦于模式识别、自然语言处理、粗糙集理论、粒计算等领域，展示了他们在不确定词句情感分析领域的专业实力。 通过这个研究，他们不仅提供了处理不确定文本情感分析的新方法，还为后续的研究者提供了一个可参考的实验框架和工具，有助于推动中文情感分析技术的进一步发展。此外，文中引用的国家自然科学基金项目和高等学校博士学科点专项科研基金项目的资助，显示了这项工作的学术价值和实际应用前景。 这篇文章深入探讨了不确定词句在情感分析中的复杂性，并通过实证研究证明了支持向量机在解决此类问题上的有效性，为提高中文文本情感理解的准确性提供了新的思路和技术支持。