谢丽星，周 明，孙茂松

（1.智能技术与系统国家重点实验室；清华信息科学与技术国家实验室（筹）；清华大学 计算机系，北京100084；2.微软亚洲研究院，北京100084）

1 引言

微博，是一种新的信息发布及社交网络平台。用户注册微博服务后，可以关注名人、结交朋友，还能随意发表、回复及评论消息，来记录生活、分享心情、表达观点等。微博自问世以来，迅速吸引了大众的眼光，蓬勃发展。以国内的新浪微博①Available at http：／／weibo.com／为例，截止到2011年4月底，用户数超过了1.4亿。微博正在从各个方面渗透并影响人们的生活，包括大量的信息传播、更快的信息发现、与世界的连接等。

微博消息数量大，更新快，吸引了一大批学者对其进行研究。针对微博的自然语言处理研究已成为当前一个新的研究热点和前沿课题，而情感分析就是其中一个热点话题。情感分析，也被称为观点挖掘、观点分析、主客观分析等。情感分析的目的是从文本中挖掘用户表达的观点以及情感极性。挖掘用户观点意义重大，既能吸引潜在用户，帮助用户做决策［1］，又能得到产品反馈［2］，还能对政治选举等重大事件进行预测。除此以外，情感分析的技术还有助于自然语言处理领域其他研究方面的发展，例如，自动文本摘要［3］及问答系统［4］等。目前已经有许多针对英文的（即新闻、博客、微博等）情感分析系统相继问世［5－11］。在情感分析方面，主要使用的技术分两大类：一类是采用情感词典与规则相结合的方法，根据文本中所包含的正向情感词和负向情感词的个数来进行情感分类；……