涂慧明

摘要：观点挖掘和情感分析是分析用户观点，反馈，情感，评估，态度和个人情感的一个研究领域。这是自然语言处理中最活跃的一个研究领域，在数据挖掘，Web挖掘和文本挖掘领域中同样也被广泛研究。随着社交媒体、Web2.0技术（如新闻、论坛、博客、微博和社交网络）的发展，情感分析的重要性相应增长。首次在人类历史上，我们有了大量的数字形式的观点意见需要进行分析。在本文中，我们对文本观点挖掘、情感分析以及相关技术进行了研究。

关键词：观点抽取；观点挖掘；情感分析；文本挖掘

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）05-0235-03

Abstract： Opinion mining and sentiment analysis is the field to analyzes the user point of view， feedback， emotion， sentiment， evaluations， attitudes， and emotions. This is one of the most active research areas in Natural Language Processing. Data mining， web mining and text mining have also been widely studied. With the development of social media， Web2.0 Technology （such as news， forum， blog， micro-blog and social network）， the importance of sentiment analysis growth. For the first time in human history， we have to analyze a large number of opinions in digital form. In this paper， we research on text opinion mining， sentiment analysis and related technology.

Key words： Opinion extraction； Opinion mining；Sentiment analysis；Text mining

1 概述

在过去的十五年里，作为情感计算和自然语言处理（NLP）的子任务，关于主观性和情感分析（SSA）的自动化处理研究已经有了蓬勃的发展。社交网络的诞生并飞速发展使得在世界各地的人们可以随时分享、评论或讨论任何话题成为了可能。在这种情况下，社会媒体文本中表达的意见、情绪和情感已被证明是有一个对全球社会和经济具有较高影响力的行为。SSA系统对许多现实世界的应用高度相关（如市场营销，电子管理，商业智能，社会分析），并在自然语言处理（NLP）的许多领域，例如信息抽取、问答、文本含义等。近十年来，已经有大量的相关研究方法和成果，以及由这项技术创建的应用，这些都足以证明这一领域的重要性。尽管已经有大量的资源和方法去处理情感分析[1]，但SSA依然是一个亟待解决的问题。

2 情感分析研究的难点