词向量技术在新词情感分析中的应用

"基于词向量的中文新词情感倾向性分析" 随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用，新的词汇，特别是带有情感色彩的社会新词，不断涌现。这些新词往往能够生动地反映社会热点和公众情绪，但它们的含义通常不够明确，给情感分析带来挑战。在这种背景下，本文提出了一个创新的解决方案，即利用词向量技术来分析这些新词的情感倾向。 词向量是自然语言处理领域中的重要工具，它通过将词语映射到高维空间的向量表示，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。Word2Vec是一种广泛使用的词向量训练工具，它包括CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram两种模型。本文首先探讨了新词的发现方法，这是理解网络新词动态的基础。然后，作者深入研究了如何结合Word2Vec来构建新词情感倾向性分析的框架。 在这一框架中，新词的情感倾向分析主要依赖于其与已知情感词的向量距离。如果一个新词在向量空间中与正面或负面情感词接近，那么可以推测这个新词具有相似的情感倾向。这种分析方法的优势在于，即使新词没有直接的定义或有限的历史用例，也可以通过其与已知词汇的关联来推断其情感色彩。 为了验证这种方法的有效性，研究人员选取了微博作为实验数据源，因为微博平台上的语言使用多样且快速更新，经常出现新颖的表达方式。实验结果表明，通过词向量技术确实可以从新词的语义邻近词中有效地分析出其情感倾向，为新词的情感分析提供了一种有力的工具。 关键词：词向量、新词发现、情感词、倾向性分析、Word2Vec 这项研究对于理解和监测网络语言中的情感动态具有重要意义，特别是在社交媒体分析、舆情监控和社会科学研究等领域。通过词向量技术对新词进行情感倾向分析，有助于提升机器理解网络语言的能力，同时也为自然语言处理技术在情感分析领域的应用提供了新的思路。未来的研究可能会进一步探索更复杂的语义关系和更精细的情感分类，以提高新词情感分析的准确性。