基于情感句模的文本情感自动分类方法：准确高效

该论文研究的主要内容是"一种基于情感句模的文本情感分类方法"，由陈涛、徐睿峰等人合作完成。论文的核心观点建立在对情感句的观察上，即同类型的情感表达常常遵循相似的句法和语义结构。作者意识到这种模式对于情感分析的重要性，因此他们提出了一个创新的框架，旨在通过自动化的方式捕捉和利用这些情感句模。 首先，论文细致地将情感表达相关句模划分为三大类别，并进一步细分为105个二级分类，这一步骤有助于更好地理解和组织不同情感类型的特征。这种方法论的关键在于构建一个有效的句模库，其中包含了情感词汇、句法结构和同义词特征，以便后续对输入句子进行分析。 作者设计了一种半自动的句模获取策略，结合了依赖关系特征、句法特征和同义词特征，从而能从已标注的情感句中提取出这些模式。这种综合特征的方法有助于提高情感分类的准确性，因为它们不仅考虑了单词的字面意义，还考虑了句子的整体结构和潜在含义。 实验部分，论文在NLP&CC2013中文微博情绪分类评测语料以及ReLabEAC1.0文学语料上进行了实证评估。结果显示，基于情感句模的分类方法相较于基于词特征支持向量机分类器，其分类准确率有显著提升。这表明作者的方法不仅能够更深入地理解文本中的情感，而且在实际应用中表现出了更强的性能。 论文的关键词包括“情感分类”，“情感句模”，“句法特征”和“依存特征”，这些关键词反映了研究的核心关注点和技术路线。整体来看，这项工作为文本情感分析领域提供了新的视角和工具，对于理解和处理社交媒体等非结构化文本中的情感信息具有重要的理论价值和实践意义。