基于感知群组的情感倾向分析：中文微文本的新方法

随着中国互联网的飞速发展，微博作为微文本的一种主要形式，已经成为网民表达观点、分享生活点滴的重要平台。在这一背景下，中文微博情感分析（Sentiment Tendency Analysis）的研究变得日益重要，因为理解用户的情绪倾向对于企业舆情监控、产品推荐和市场策略等方面具有显著价值。本文标题"Research on Sentiment Tendency Analysis of Microtext Based on Sense Group"聚焦于一种新颖的方法来解决中文微文本情感倾向分析中的挑战。 传统的中文情感分析往往面临困难，特别是由于语言的复杂性，如成语、多义词以及否定词、程度副词和标点符号的使用。这些因素可能导致情感分析结果的不确定性。论文提出了一种基于Sense Group的分割（STDSG）方法来解决这个问题。STDSG首先将微文本划分为独立的意义组（Sense Group），这样可以更好地理解每个部分可能携带的情感信息。接着，利用情感词典来判断每个意义组的情感倾向，这有助于减少歧义的影响。 此外，作者考虑了否定词对情感极性反转的影响，例如“不好”实际上表达了负面情绪，而不仅仅是“好”的否定。同时，他们也注意到了程度副词的存在，如“非常”或“稍微”，它们能够增强或减弱原始情感的强度。对于标点符号，尽管通常被视为辅助信息，但在特定语境下也可能影响情感解读。 论文通过实验验证了STDSG方法的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，STDSG能够更准确地捕捉到中文微文本中的情感趋势，提高了分析的精度和鲁棒性。这对于提升社交媒体情感分析的性能，特别是在处理大量非结构化中文数据时，具有重要的实际应用价值。 总结来说，本文的研究深入探讨了如何运用Sense Group的理论和情感词典来分析中文微文本的情感倾向，提供了一种在复杂语言环境中提高情感分析准确性的有效策略，对于推进中文社交媒体情感分析领域的研究和发展具有重要意义。