罗亚伟, 田生伟, 禹 龙, 吐尔根·依布拉音, 艾斯卡尔·艾木都拉

(1. 新疆大学 信息科学与工程学院, 新疆 乌鲁木齐 830046; 2. 新疆大学 软件学院, 新疆 乌鲁木齐 830008; 3. 新疆大学 网络中心, 新疆 乌鲁木齐 830046)

细粒度意见挖掘中维吾尔语文本情感分析研究

罗亚伟1, 田生伟2, 禹 龙3, 吐尔根·依布拉音1, 艾斯卡尔·艾木都拉2

(1. 新疆大学 信息科学与工程学院, 新疆 乌鲁木齐 830046; 2. 新疆大学 软件学院, 新疆 乌鲁木齐 830008; 3. 新疆大学 网络中心, 新疆 乌鲁木齐 830046)

传统的情感分析研究通过分析, 确定词语、句子或篇章的情感, 但忽略了情感表达的主题。针对这一不足, 该文提出了一种基于双层CRFs模型的细粒度意见挖掘中维吾尔语意见型文本陈述级情感分析方法。第一层模型识别意见型文本中的主题词和意见词, 确定意见陈述的范围, 并将识别结果传递给第二层模型, 将其作为重要特征之一, 用于陈述级情感分析。细粒度意见挖掘中情感分析的目标是构建<意见陈述, 主题词, 意见词, 情感>四元组。该方法用于维吾尔语陈述级情感分析的准确率为77.41%, 召回率为78.51%, 证明了该方法在细粒度意见挖掘中情感分析任务上的有效性。

细粒度; 陈述级; 情感分析; CRFs; 维吾尔语

1 引言

随着Web2.0的迅速发展, 互联网用户数量急剧增加。大量的用户不再只是被动接受互联网的信息, 而是更加主动地对产品、服务和人物等进行意见型评论。这些意见型评论具有极大的研究价值和应用价值： 一方面, 潜在用户可以通过浏览这些意见型评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法; 另一方面, 这些来自网民真实情感的反馈又能使决策者们迅速而广泛地了解到大众的意见或支持率, 以便及时调整相应政策。……