面向情感搜索的中文分词技术研究

"面向情感搜索的中文分词方法" 在自然语言处理领域，中文分词是一项至关重要的基础技术，它涉及到将连续的汉字序列切分成具有独立意义的词汇单元，为后续的文本分析和理解提供基石。这篇由刘浩发表的论文主要探讨了一种新的中文分词方法，该方法特别针对情感搜索进行了优化。随着社交媒体和电子商务平台的快速发展，情感搜索的需求日益增长，它需要精确识别和提取文本中的情感词汇，以理解和评估用户的情绪倾向。 传统的中文分词方法包括基于规则、基于统计以及混合型方法，如N-最短路径和基于隐马尔科夫模型（HMM）的分词。N-最短路径方法考虑了词语的长度信息，而HMM则利用概率模型来决定最可能的词汇切分，但这些方法在处理情感词汇时可能存在不足，尤其是在保护情感词汇完整性方面。 论文提出的面向情感搜索的中文分词方法，是在N-最短路径和HMM的基础上进行改进，强调了对情感词汇的保护和精确识别。通过构建一个针对情感词的优化模型，该方法旨在提高情感词的分词查准率。实验使用了包含60646句、1046904字的京东评论语料库，结果显示，这种方法相比仅使用HMM的分词方法，情感词查准率提升了19.6%，甚至比结合N-最短路径的HMM方法在情感词查准率上提高了约3.4%，同时整体查准率也有所提升。 这一创新性的分词策略对于情感分析、用户评价挖掘和舆情分析等应用场景具有重要意义，它能够更准确地捕获文本中的情感信号，进而提升情感搜索的准确性和有效性。通过优化分词过程，可以更好地服务于情感智能应用，例如产品推荐、市场分析和客户服务等领域。 关键词：自然语言处理；中文分词；隐马尔科夫模型；N-最短路径；情感搜索；情感分析；查准率 中图分类号：TP391A Sentiment-Searching-oriented Chinese Words Segmentation Method 这项研究不仅丰富了中文分词技术的研究内容，还为情感分析领域的技术发展提供了新思路，有助于推动自然语言处理技术在情感理解方面的进一步突破。