牛 耘，张 黎，王世泓，魏 欧

(南京航空航天大学 计算机科学与技术学院，江苏 南京 210016)



基于多层次语言特征的弱监督评论倾向性分析

牛 耘，张 黎，王世泓，魏 欧

(南京航空航天大学 计算机科学与技术学院，江苏 南京 210016)

该文提出一种基于多层次语言特征的弱监督的情感分析方法, 先以少量情感词构成初始情感词典,用这些种子词汇作引导，根据评论文本在单词、短语及句子级别的语言特征结合上下文挖掘目标文本中潜在的具有情感倾向的词汇/短语。通过自训练不断扩充情感词典，最终得到一个具有领域特征的情感词典，并用所得到的情感词典对目标文本的情感倾向进行判断。与其他方法在同一数据上的结果相比，该方法以很小的词典规模取得了最高的F-score，并且得到的情感词含义明确。方法用于不同领域也取得了较高的精度，表明方法具有较好的领域适应性。

情感分析；多层次语言特征；弱监督算法；情感词典

1 引言

随着互联网对人们的生活习惯和生活方式日益深刻的影响，越来越多的人开始通过网络表达自己的观点。人们通过论坛、博客等网络平台发表自己对商品和服务的看法，这些看法常常带有情感倾向性(表示对该产品或服务的支持或反对)。分析这些评论文本的情感倾向对于总结产品的优点与不足，了解用户需求进行消费市场分析，以及预测未来市场需求，提高商业智能发挥着重要的作用。

情感分析(Sentiment Analysis)的主要任务即为自动识别评论的主观情感倾向性，判定出作者对于所评价事物的态度是积极的还是消极的。……