姚海申

摘要：本文提出了一種基于敏感信息主题的情感分析技术，以快速、有效地实现人们对某一舆情事件的情感倾向的判定。

关键词：情感分析;舆情;神经网络

一、情感分析研究方法综述

情绪分析（Sentiment analysis）或意见挖掘（opinion mining）[1]是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、主题及其属性等实体的看法、情绪、评价和态度的计算研究，该领域开创和快速发展与网络上出现的大量社交媒体密切相关，例如，新闻评论、论坛讨论、博客、微博、Twitter和社交网络等。

目前，常用的文本情感分析方法大致可分为三类：基于情感词典和规则的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法。

基于情感词典的文本情感分析方法首先识别文本中的情感词，然后根据现有的情感词典计算情感词的情感倾向。最后，使用预先制定的计算规则计算文本的最终情感倾向，这类方法的关键在于构建一个精确而全面的情感词典。基于情感词典的方法太过于依赖人工构建情感词典，如何设计一种有效的自动情感词典构建方法是该方法需要解决的问题之一。

基于机器学习的方法在文本情感分析研究中使用较为广泛，其不依赖于情感词典，且具有多种自动特征提取方法。基于机器学习的方法的分类性能在很大程度上取决于所选择的特征提取方法，因此，在使用基于机器学习的方法时，提取有效特征成为关键任务。

基于上述对情感分析技术的分析，本文将基于深度学习方法对情感分析技术进行研究。……