李妍慧,郑超美,王炜立,杨 昕

(南昌大学 信息工程学院,南昌 330031)

0 概述

在自然语言处理领域,文本情感分析的研究受到了国内外研究者的重视和关注。微博作为目前最大的社交平台之一,具有言论自由、表达随性等特点。基于微博所拥有的庞大数据量和包含的丰富情感,微博成为文本情感分析研究的重要数据集来源。随着研究工作的深入,文本情感分析的研究领域从用户评论逐渐扩展到微博文本上,研究文本的语言也从单语逐渐转变成双语文本。随着互联网的迅速发展与微博在国际市场知名度的提高,微博上涌现出大量“好high”“hold不住”等网络热词,出现了越来越多的混合语种,诸多因素均加大了语言分析和情感预测的难度。国外针对Twitter的英文微博情感分类已有不少研究成果,研究技术已经相对成熟,国内中文的微博情感分析起步稍晚,针对混合语种文本的研究尚处于起步阶段。同时,法国哲学家笛卡尔将人的原始情绪分为surprise、happy、hate、desire、joy和sorrow 6类,在此基础上分支和组合出的其他情绪,构成了人类丰富的情感世界。相比二分类的情感分析,细粒度的情感分析更全面地涵盖了用户的心理状态,更细致地表达出情绪变化。因而,微博研究任务从正负情感扩展到多情感分类乃至更加复杂的问题。多情感的预测分析能够精准地判别用户的观点和态度,对于快速掌握大众的情绪趋向、预测热点事件、实施舆情监控、满足民众需求等具有重要意义。……