文本情感分析关键技术探讨与应用实证

本文是一篇关于"文本情感倾向分析若干问题研究"的硕士学位论文，由朱嫣岚撰写，专业为计算机应用技术，指导教师为吴立德。论文主要关注的是在自然语言处理领域中的一个重要课题，即自动识别网络评论的情感倾向，以便于在商业产品用户反馈、政府舆情监控、垃圾邮件过滤、信息安全和自动文摘等场景中提取有价值的信息，理解公众的态度和立场。 研究背景部分，提到尽管国外在这方面的研究起步较早，拥有丰富的文献和成果，但中文情感倾向分析还处在发展初期，相关研究相对较少。作者对这一领域的文献进行了概述，以填补中文研究的空白。 论文的核心内容聚焦于通用领域词汇情感倾向性计算方法。作者采用了HowNet的语义相似度和语义相关场来计算词汇与预定义的正面或负面基准词的相似度，通过实验优化算法，成功达到了在常用词集上80%以上的正确率，这是提高情感分析准确性的关键技术之一。 此外，论文还深入讨论了实际系统开发中的评价词和评价对象本体构建技术。作者构建了一个针对汽车领域的实例系统，设计了包含厂商、品牌、车型、同义词以及情感倾向词语的领域本体，强调了人工与机器相结合的数据收集、整理和扩展策略，以适应不同应用场景的需求。 最后，作者分享了个人在文本情感倾向研究过程中的心得和体会，对研究成果进行了总结，并对未来的研究趋势进行了展望，指出随着技术的发展，文本情感倾向分析将在更多领域得到广泛应用，具有广阔的研究前景。 关键词：文本情感倾向、态度分类、本体、语义分析。整体上，这篇论文对文本情感倾向分析的关键技术和实际应用进行了深入探讨，对于自然语言处理领域的研究者和技术开发者来说，具有很高的参考价值。