宋光鹏论文：中文文本情感倾向深度分析法

本篇论文《文本的情感倾向分析方法》由作者宋光鹏撰写，发表于CISTR，北京邮电大学，专注于中文文本情感倾向的评估。作者提出了一种创新的方法，旨在精确解析中文语料中的情绪倾向，这对于情感计算（Affective Computing）领域具有重要意义。 论文首先详细介绍了处理流程。对中文文本进行分词处理，这是关键步骤，通过将文本分解成词语单元，便于后续识别和分析其中的情感词汇。作者构建了一套情感词典，该词典基于心理学模型，每个词都具有两个维度：激活值和愉快值。每个维度都有相应的数值，这有助于量化文本的情感特征。 在句子结构分析阶段，作者认识到不同句子元素对整体情感值有不同程度的影响。因此，系统不仅识别情感词汇，还对诸如主语、谓语、宾语等句子成分的情感价值给予适当的权重，确保了分析的全面性和准确性。这表明作者不仅关注单个词汇的情绪，还考虑到了上下文的复杂交互。 实现上，论文构建了一个专门针对中文文本的情感倾向分析系统，它包括一个中文处理引擎和一个情感分析引擎。中文处理引擎负责对输入文本进行基本的预处理和理解，而情感分析引擎则执行情感词汇的识别，并应用一套规则集来解析和整合这些词汇的情感信息，最终生成文本的整体情感倾向。 通过这种方法，论文旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和分析中文文本中的情绪色彩，这对社交媒体监控、用户反馈分析、情感智能应用等领域具有实际应用价值。同时，这项工作也展示了如何将心理学理论与自然语言处理技术相结合，推动情感计算领域的发展。