基于语义理解的中文博客情感倾向性分析方法

本文探讨了在网络舆情监控中日益重要的情感倾向性分析技术，特别是在博客这一新型信息载体上的应用。随着博客的普及，人们对其中蕴含的情感信息的需求增加，因此，对博客文本的情感倾向性分析成为了信息挖掘领域的一个研究热点。传统的文本倾向性分析多集中在普通文本和新闻评论上，但博客文本具有独特的特点，如非正式语言、个人表达和强烈的情感色彩。 为了适应博客文本的特性，本文提出了一种基于语义理解的中文博客文本倾向性分类方法。首先，作者构建了一个以HowNet情感词语集为基础的中文基础情感词典，通过运用中文词语相似度算法，为每个词语赋予情感权重，以便于识别文本中的情感倾向。这一步骤对于理解和解析博客中丰富的隐喻、象征和情感词汇至关重要。 接着，文章关注了语义层面上副词的使用规律及其对文本倾向性判断的影响。副词在博客中常常用来强调或弱化情感表达，因此正确处理副词能够提升情感分析的准确性。作者深入研究了如何结合副词的语境含义来修正文本的情感倾向。 此外，博主的语言风格也被视为影响文本情感的重要因素。由于每个人的写作风格各不相同，同一情感词汇在不同博主的文章中可能带有不同的情感强度。因此，作者考虑将博主的语言风格特征纳入倾向性分析，以提高分类的个性化和准确性。 实验结果显示，这种方法能够有效地区分和识别博客文本中的情感倾向，无论是正面、负面还是中立。这对于舆情监控、品牌管理以及公众意见分析等领域具有实际应用价值。本文的研究不仅扩展了情感倾向性分析的研究范围，也为理解复杂网络环境下的情感信息提供了新的视角和工具。关键词包括：倾向性分析、语义理解、情感词典、博主语言风格、副词等，这些都是本文的核心知识点。