樊 娜，安毅生，李慧贤

（1.长安大学 信息工程学院，陕西 西安710064；2.西北工业大学 计算机学院，陕西 西安710072）

0 引 言

面对互联网中海量信息，如何快捷而准确地鉴别人们对某政策、事件或产品等所持的观点是褒义还是贬义，必须借助于文本情感分析 （sentiment analysis）技术［1－6］。本文充分考虑网络文本内部结构以及情感表达特点，提出一种基于K－近邻算法的情感分析方法，建立情感分析层次化模型，多层次、细粒度的分析文本情感。

1 文本情感模型

为了对文本中复杂的情感进行准确的分析，首先引入全局情感和局部情感的概念。全局与局部，是反映事物及其过程包含与组合的相互关系的一对哲学范畴，是揭示客观事物的整体和部分的相互作用和关系的一种普遍联系。全局就是整体，就是事物的各个部分、各个方面的总和，它对于各个部分、各个方面具有领导的、决定的、主要的作用。我们通过分析发现，文本中的情感也符合全局和局部这样的哲学规律，通过对大量语料信息的分析，将文本中的情感分为两种：全局情感和局部情感。全局情感是指整个文本所表达出的情感；而局部情感是指文本中某个特定部分表达出的情感，这个特定部分可以是词、短语、句子或者段落等。文本中各个局部感情相互作用，相互影响，最终确定文本的全局情感。因此，可以通过确定文本的局部情感最终识别全局情感。根据上述分析，建立文本情感层次化模型，如图1所示。

图1 文本情感层次模型