李德玉，郝思青，王素格，廖健，王敏

（1. 山西大学 计算机与信息技术学院，山西 太原030006；2. 山西大学 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室，山西 太原030006）

0 引言

山西作为我国的旅游大省之一，其旅游业已成为山西经济发展的支柱产业之一。旅游作为一种体验性产品，游客对景点的评论带有强烈的个人主观态度，对这些景点评论数据进行情感分析，将对潜在游客具有重要的参考价值，同时，对于旅游景点公司的发展也会起到支持作用［1］。文本情感分析是自然语言处理和文本挖掘领域中的一个热点问题，其任务是分析人们对产品、组织、个人以及事件及其属性的意见、情绪、评价和态度［2］。传统的粗粒度情感分析主要是判断篇章或句子整体的情感倾向，而在旅游评论中，由于职业、性格、生活习惯、出行计划等不同，人们所关心的重点也各不相同。例如，“五台山的景色很美，值得一去，而门票有点贵。”该条评论涉及景点“五台山”的“景色”和“门票”两个属性，说明该条评论的作者比较关心“五台山”的“景色”属性以及“门票”价格。因此，对于旅游评论文本的情感分析，不仅需要粗粒度的情感分析，还需要细粒度的属性级情感分析。

属性级情感分析ABSA（aspect based sentiment analysis）分为两类任务［3］：属性项情感分析ATSA（aspect-term sentiment analysis）和属性类情感分析ACSA（aspect-category sentiment analysis）。ATSA任务主要是针对给定句子中标记的具体属性项进行情感极性判别，而ACSA 任务是针对给定句子中某个属性类别进行情感极性判别。例如，景点的景色、门票、趣味性、性价比等均属于景点的某个属性类别。……