多重词典驱动的中文情感特征抽取算法

"一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取方法" 在自然语言处理领域，情感分析是一项关键任务，其目标是识别和提取文本中的情感信息，以便进行情感分类或情绪理解。本文《一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取方法》发表于2011年3月的《湖南工业大学学报》，由朱艳辉、栗春亮、徐叶强和柳位平共同撰写，探讨了如何有效提取中文文本的情感特征，并提高情感分类的准确性。 情感特征抽取是情感分析过程的核心步骤，它涉及到识别文本中与情感相关的词汇和表达，以及确定它们对整体情感的影响。传统的特征抽取方法可能依赖单一的情感词典，但这种方法可能无法覆盖所有的情感表达方式。因此，作者提出了一个基于多重词典的策略，该策略结合了基础情感词词典、连词词典和词语距离这三种不同的信息源来增强情感特征的抽取效果。 基础情感词词典通常包含正面和负面情感词汇，如“好”、“坏”等，它们可以直接反映文本的情感倾向。然而，情感表达往往更为复杂，需要考虑词语的搭配和连接关系。连词词典则弥补了这一不足，通过分析情感词之间的关联，如“但是”、“因为”等连词，可以揭示情感的转折和因果关系。 此外，词语距离的概念引入到了特征抽取中。在文本中，相邻词汇的情感相关性可能较高，因此，计算词语间的距离可以帮助识别情感表达的强度和方向。例如，如果一个负面词汇紧跟在一个中性词后面，那么这个中性词可能也带有了负面色彩。 实验结果显示，所提出的多重词典情感特征抽取算法在性能上优于传统方法，如基于霍夫曼编码的词频模型（HM）、互信息（SO-PMI）和词语语义距离算法。这些比较表明，综合多种词典和距离信息能更全面地捕捉到文本的情感特征，从而提升情感分类的准确性和鲁棒性。 这篇论文贡献了一种创新的中文文本情感分析方法，它将多种情感词典和语言学规则相结合，提高了情感特征的提取质量和情感分类的效率。这种方法对于处理中文情感分析的复杂性和多样性具有重要意义，对于后续的研究和应用有着积极的参考价值。