构建全面极性词典的文本情感分析新方法

"一种基于极性词典的情感分析方法_张成功1" 本文主要探讨了一种基于极性词典的情感分析方法，这是在文本情感分析和倾向性分析领域中的重要技术。极性词典是此类分析的基础，它包含了词汇的正面、负面和中性情感倾向。作者张成功等人构建了一个全面且高效的极性词典，这个词典由四个部分组成：基础词典、领域词典、网络词词典和修饰词词典。 基础词典是情感分析的核心，包含一般性的极性词汇；领域词典则专门针对特定领域的专业词汇，如金融、科技等，这些词汇在不同领域可能具有不同的情感色彩；网络词词典则收集了网络用语和流行词汇，这些词汇往往具有独特的感情色彩和含义；修饰词词典则用于记录那些能够增强或减弱极性词情感强度的词语。 作者深入研究了修饰词对极性词的影响，指出在情感分析中，单纯的情感词往往不足以准确表达文本的情感倾向，而修饰词能够调整极性词的强度和方向。因此，他们提出了将极性词与修饰词结合形成极性短语的概念，以这些短语作为情感分析的基本计算单元。这种方法考虑了语言的复杂性和上下文关系，提高了情感分析的准确性。 在实际应用中，该方法通过使用构建的词典对文本进行分析，实验结果显示，这种方法在倾向性分析中表现出色。关键词包括极性词典、修饰词、极性短语和情感分析，表明文章关注的重点在于如何利用词汇资源进行有效的情感挖掘。 此外，文章还提及了相关的基金项目，显示了研究的背景和资金支持，以及作者的信息，如张成功作为硕士研究生的研究方向，以及导师刘培玉在计算机网络信息安全等领域的研究专长。文章的发表时间和期刊信息也提供了研究的学术背景。 该方法提供了一种改进的情感分析策略，通过整合多种类型的词典并考虑修饰词的作用，提高了文本情感分析的精确度，对于理解和改进自然语言处理中的情感理解具有重要意义。