王海燕,陶皖,余玲艳,王鸣鹃

（1.安徽工程大学机械工程学院,安徽芜湖241000;2.安徽工程大学计算机与信息学院,安徽芜湖241000）

随着大数据时代的到来,数据密集型已成为科学发现的“第四范式”[1].受大数据的影响,当今社会又被称为信息社会,其最主要的一个特点就是信息量的持续增加.在社交媒体这一平台上,用户的身份正在从信息的接受者向生产者转变,由用户自身生成的社交媒体内容正在呈指数性增加.人们几乎每天都在互联网上与他人分享他们的个人意见与偏好,这就导致了互联网上如博客、BBS、电商网站等充斥着对产品、人物、事件的各种评论.这些海量的文本信息蕴含了用户的各种情感或态度,如喜、怒、哀、乐、赞成、反对等,且极有可能对后续的关联用户产生了一定的引导和影响,故其包含了大量的有用信息和商业价值.而仅仅通过人工的方法来获取和分析这些信息费时费力,故需要用计算机来帮助我们自动化的获取和分析信息,由此产生了情感分析技术[2].

情感分析是信息检索、自然语言处理、机器学习、语言学的交叉研究领域.其主要的研究对象是存在于互联网中的海量文本,通过对这些文本信息进行分析,可以为潜在用户提供更好的购买决策信息.同时,企业也急于了解市场的偏好信息,来改善他们的产品.政府也渴望了解公众对他们政策或者演讲的后续反应.因此,情感分析是当前科学研究最热门的研究领……