李婷玉，葛正荣，姚天昉

(上海交通大学 计算机科学与工程系，上海 200240)

1 概述

网络技术的高速发展，宣告了信息时代的到来。如何将自己需要的信息从网络上海量的数据中抽取出来，已经成为一个热点研究方向。传统搜索引擎的方法往往是依靠关键字的搜索，通过匹配来检索出用户所需要的信息和内容。但是，关键字的匹配并不能很好地获取用户所需要的内容，往往会夹杂着大量的无用信息，需要用户人工筛选。而问答系统(Question Answering)的出现有望代替原有的信息检索技术，使用户能够更方便地找到所要的信息。

传统的问答系统一般只针对比较简单的、基于事实的问句，而随着大量评论性信息的出现，传统的问答系统回答这些情感问题不再显得有效。对此，Wiebe和Cardie等人首先实现了一个MPQA(Multi-Perspective Question Answering)系统，它没有专门对问题进行分类，而只是简单地采用人工的方法对情感问题和基于事实的问题进行手工标识, 构建了一个主观性文本语料库，通过分析和抽取语料库中的情感信息片段，回答情感问题。Someasundaran和Wilson[1]等人在此基础上，进一步对情感的类型体系进行细分。 接着，Yu和Hatzivassibloglou[2]分别在篇章层和句子层对情感分类做了研究。针对一个情感问题，他们试图在文本中寻找与问题具有相同情感倾向的句子，然后根据这些情感句子产生答案，但是在情感问题分析方面，仅仅只是对情感问题的极性进行了分类。Kim和Hovy[3]专门对情感问答系统中句子的情感持有者识别做了研究。……