维吾尔语情感词典构建及其在倾向性分析中的应用

"这篇论文研究了维吾尔语情感词典的构建，旨在实现对维吾尔语网络内容的倾向性分析。通过分析现有成果中的情感基准词，筛选出高频且情感倾向明显的词汇作为种子词，并利用维吾尔语同义词电子词典扩展词库。同时，结合HowNet、NTUSD和大连理工大学的情感词典，翻译成维吾尔语词汇形成候选词集。通过计算候选词与种子词和同义扩展词的点互信息值，确定候选词的极性，构建褒贬情感词典。实验结果显示，该词典在维吾尔语句子倾向性判断的准确率和召回率上表现良好，与汉语情感分析的性能相当。" 这篇论文关注的是自然语言处理中的一个关键领域——情感分析，特别是针对维吾尔语这一特定语言。情感分析是理解和评估文本情感倾向的过程，对于舆情监测、市场营销和社会科学研究等具有重要价值。在维吾尔语环境中，由于缺乏专门的情感词典，这项任务变得更加复杂。 研究者首先对已有的情感词典研究成果进行了整合和分析，从中挑选出使用频繁且情感色彩鲜明的词汇作为构建词典的基础。这种策略有助于确保所选词汇在实际文本中具有较高的代表性和影响力。 接着，研究团队利用维文同义词电子词典来扩大种子词的范围，增加词典的覆盖度。同义词的存在可以捕捉到不同表达方式下相同情感的词汇，提高了情感分析的全面性。 此外，研究者还参考了其他语言如汉语的情感词典，将其翻译成维吾尔语形成候选词集。这一步体现了跨语言知识的迁移，有助于丰富维吾尔语情感词典的内容。 通过计算候选词与种子词和同义扩展词的点互信息，可以量化候选词与已知情感词汇的相关性，从而判断其情感极性。点互信息是一种统计方法，用于度量两个事件的关联程度，这里用来确定词汇的情感倾向。 实验表明，基于构建的维吾尔语情感词典进行句子情感倾向判断，其准确性和召回率与汉语情感分析相当。这意味着该词典能够有效地支持维吾尔语文本的情感分析任务，对于提升维吾尔语环境下的信息处理能力具有显著作用。 这篇论文为维吾尔语情感分析提供了重要的工具和方法，对推动少数民族语言的自然语言处理技术发展具有积极意义，有助于促进相关领域的研究和应用。