汉语评论文倾向性分析：基于主题情感句的方法

"这篇论文提出了一种基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析方法，通过识别主题、抽取候选主题情感句并计算情感倾向来分析评论的整体态度。这种方法避免了篇章结构分析，提高了分析的准确性。" 在当前的自然语言处理领域，情感分析是一项重要的任务，尤其是在评论和评价类文本中，如产品评论、电影评论等。这篇论文聚焦于汉语评论文的情感倾向分析，提出了一个创新的方法，即基于主题情感句进行分析。首先，利用n元词语匹配技术识别评论文中的主题，这是对评论内容核心的捕捉，有助于理解评论的焦点。这种方法考虑了中文文本的特点，能更好地适应汉语的无明显词形变化和丰富的成语、短语使用情况。 接着，论文采用语义相似度对比和主客观分类策略，抽取出与主题相关的候选主题情感句。语义相似度计算通常涉及词向量模型，如Word2Vec或BERT等，这些模型能够捕捉词汇的上下文关系，从而评估句子与主题的关联程度。主客观分类则是判断句子是表达主观情绪还是客观事实，这对于确定情感倾向至关重要。 在抽取出候选情感句后，论文进一步计算这些句子的情感倾向，并取其平均值作为整个评论文的情感倾向。情感倾向的计算通常依赖于情感词典或预训练的情感模型，如SentiWordNet、AFINN等，它们可以对词语赋予正面或负面的情感分数，进而推断整个句子的情感极性。 避免篇章结构分析使得该方法更为简洁，减少了处理复杂文本结构带来的额外负担。实验结果显示，这种方法具有较高的准确率，表明其在实际应用中具有可行性。同时，排除与主题无关的主客观信息，确保了分析结果的针对性和有效性。 论文的作者来自武汉工程大学外语学院和中国传媒大学有声媒体语言分中心，他们在计算语言学领域有着深入的研究。这篇工作对于提升汉语评论情感分析的精度和效率提供了新的思路，对于后续研究者和开发者来说，具有重要的参考价值。 这篇研究通过主题情感句的识别和情感倾向计算，提供了一种有效处理汉语评论文倾向性分析的方法，对于理解和评估用户意见、市场反馈等具有实际应用意义。