李本阳,关 毅,董喜双,李 生

(哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨 150001)

1 引言

情感分析目的是确定文本所表达的态度或观点[1]，近几年来已经成为信息检索和自然语言处理领域的一个热点问题。情感分析分为两个方面： 情感(emotion)和情感倾向(sentiment/opinion)。这两个方面都是人物主观意愿的反映，情感表达人物自身的情绪起伏，例如，快乐、悲伤等；情感倾向则表达人物对外界事物的态度或者喜爱的程度，例如，赞成、反对等[2-3]。情感分析一般分为四个层级，即词级，短语级，句子级和篇章级。本文是针对篇章情感倾向的研究，篇章情感倾向分为两类： 支持和反对。

情感分析应用十分广泛，在舆情分析、有害信息过滤、影视评价、产品调查等方面都有广阔的应用前景，但是目前公开的情感分析语料还比较少，给研究带来很大的困难。作者参加了中文倾向性分析评测会议2009词级与句子级情感分析的评测，并且在句子情感分析中获得第一名[4]，但是从评测效果上看，目前情感分析还是比较初步，要使情感分析达到可应用的程度，还有很长的路要走。

2 相关工作

2.1 情感倾向分析相关工作

国内外许多学者对篇章情感倾向分析做了相关研究，这些研究大致可以分为三类： 情感分类方法对比研究、情感分类特征研究和其他方法。在情感分类方法对比研究方面： Pang[5]通过实验比较了特征表示为二值或者词频以及分类模型选择NB(Naïve Bayes)、ME(Maximum Entropy)、SVM(Support Vector Machines)的效果，实验结果表明选择二值的特征表示和SVM分类器效果最好。……