刘建波

(山东财政学院计算机网络中心，山东 济南 250014)

Web 2.0概念的出现使互联网新媒体的发展进入了新阶段，互联网上出现了大量带有情感色彩的主观性短文本，呈现的形式也多样化［1-2］。通过网络短文本信息，人们记录自己的日常生活及事务，抒发感情、释放情绪。如今的网络已成为史上最大的情感仓库。利用这个情感仓库，并从中挖掘有价值的信息，识别出群体的舆情趋向及演化规律，可以更好地分析人们的情感以及社会舆情热点，具有较大的研究和应用价值，对情感话题的检测与跟踪、网络用户群体极端行为方向的挖掘与思想异常检测等方面有重要的价值。

1 相关研究

当前有关情感分析的研究成果主要集中在英文语种，由于中文语言在词法和句法表达上有别于其他语言，使得许多已有方法并不能直接用于中文处理，因此基于汉语情感词组挖掘算法值得深入研究［3-5］。

TURNEY等提出的基于语义方法的情感分类研究已经具有了初步的应用价值［6］;WIEBE等专注于识别文本中能够表达主观情感的特征，为客户情感分析研究提供了方法;除此之外，还有一些学者采用由普林斯顿大学开发的英文词网(WordNet)进行英文语义方法的情感分析，也取得了较好的分析结果。国内相关研究也取得了一定的成果，复旦大学金峰等人提出的基于倾向性文本过滤系统，能够对具有关于某个主题的特定倾向的文本进行过滤;FEI等提出基于短语模式的分类方法，利用机器学习方法，针对sport.yahoo.com英文体育评论开展了情感分析研究［7］。……