许歆艺，刘功申

(上海交通大学 信息安全工程学院， 上海 200240)



基于文本纹理特征的中文情感倾向性分类

许歆艺，刘功申

(上海交通大学 信息安全工程学院， 上海 200240)

随着互联网的发展，社交网络、电子商务等已经成为人们关注的焦点，对社交网络的文本进行情感倾向性分析和挖掘变得越来越重要。该文针对网络上的中文文本，提出一种基于文本纹理特征的情感倾向性分类方法。通过测试多种文本纹理特征对文本情感倾向性的影响，成功将文本纹理特征融入情感分类中。通过计算各类特征与文本的情感倾向性的相关度，对特征进行降维。相对于基于词频的情感倾向性分类方法，查准率平均提高了10%左右。

中文文本分类；情感倾向性；文本纹理；SVM

1 引言

近年来，飞速发展的互联网已经逐步成为了人们生活的一部分，网络上的信息随之急剧增长，互联网已经成为人们发表观点和评论的重要载体之一。网络上的文章、评论直接地反映了网民的态度和见解，对大量文本的分析可以相当真实地反映民众对于某一事物的态度，因此对网络上的文本进行情感倾向性分析和挖掘正变得越来越重要。

在同一主题下，对这些网络评论、文学作品进行挖掘和分析，识别出其中的情感倾向，对于电子商务、舆情监管等领域有着重要的意义和实用价值。文本倾向性分类正逐步成为自然语言研究领域的一个热点方向。

上世纪90年代起，国外就开始了对词汇倾向性的分析研究，Turney提出了一种通过一组基准词计算词语的情感倾向性的方法，达到了95%的准确率[1]；……