薛雨

（商洛学院人文学院，陕西商洛 726000）

随着互联网的普及与发展，文化、购物、社交等信息平台产生了大量的文本资源，这些资源大多由用户自主上传，其形式多样、结构复杂。在这些文本信息中蕴含着丰富的数据价值，是描绘用户画像的直接资料[1-4]。例如，从文化信息数据库中分析文本信息，可以辅助调查社会关系网络和文化发展倾向；从购物网站中爬取用户对于某件商品的评论信息，可以辅助商家更准确地获得用户对该商品的印象，为商家与平台的营销策略提供直接支持。在这些需求下，要求计算机通过智能数据处理算法准确地理解文本信息所蕴含的情感倾向，以处理海量大数据并提取特征数据，即文本情感分析，是自然语言处理领域中研究的重要课题之一[5-9]。文中通过将文本片段化，识别出给定文本中所表达的情感倾向及强度。英语是世界通用语言，对于英文情感分析的研究具有更广阔的应用前景。在情感分析时，按照分析对象的不同，可以分为词、句、篇不同的级别，不同级别的文本分析粒度不同。文中为了提升英文情感分析方法的实用价值，以英文语句为单位进行情感分析研究。

1 理论基础

1.1 自然语言处理

自然语言处理（NLP）是一项研究人与机器间使用自然语言进行信息交互的技术理论和方法，是一项融合计算机、语言学、数学等各个学科的智能方法。不论自然语言处理的目的如何，均要将文本信息转化为词向量作为模型的输入，并进行模型的训练。……