刘 鑫，祁瑞华，徐琳宏，陈 恒

(大连外国语大学 语言智能研究中心，辽宁 大连 116044)

E-mail:liuxin_szn@dlufl.edu.cn

1 引 言

互联网背景下的大数据已成为推动数字人文研究的重要力量，推特等社交媒体文本的情感倾向分析一直是自然语言处理的研究热点[1].俄语作为联合国官方语言之一、全球第八大语言，在东欧和中亚区域的17个国家被广泛使用，将其作为母语或第二语言的总人数约为2.58亿[2].社交媒体作为民众交流观点和表达情感的主要途径之一，每天产生海量带有主观情感色彩的俄语短文本，归纳、分析和推理其中蕴含的情感信息，有利于相关国家的商业决策制定、政治舆情分析和社会趋势预测[3]，对防范精准政治营销，构建和谐稳定国际关系、推进跨国和区域间经贸、开展合作共赢的“一带一路”战略具有重大价值.然而目前针对该领域的研究大多聚焦于地位强势的英语，多数分析工具均面向英语的特点设计和实现，专门针对跨领域俄语情感分析的研究并不多见[4].部分研究试图借助英语相关工具，获取俄语英译文的情感分析结果[5].然而，由于翻译阶段情感乃至语义的损失，分析阶段又忽略了俄语自身特性，所以结果并不理想.

俄语社交媒体文本的情感分析主要存在两大难点:1)俄语自身语言特点使得文中经常存在自由语序、一词多义、复杂形态和非投影关系[6]，增加了语义分析和情感提取的复杂性;2)社交媒体文本在传递信息、评价对象或表达观点时具……