刘芮辰

（同济大学，电子与信息工程学院，上海 201804）

0 引言

随着互联网的快速发展，越来越多的人倾向于在微博、推特、论坛、电子商务平台等社交媒体表达自己的意见和看法，由此产生了大量的带有情感倾向性的社交媒体文本信息。在现实生活中，当人们需要做决定时，通常需要听取他人的意见，例如在购买某件商品时，人们更倾向于寻找已经购买过此产品的买家对于该产品的评价，他人的评价和意见一定程度上是影响人们行为的关键因素。为了快速且有效地挖掘出文本中蕴含的情感信息，文本情感分析相关技术应运而生。文本情感分析又称文本意见挖掘，简单来说，就是对带有感情色彩的文本进行分析、处理、归纳和推理的过程［1］。通过文本分析，可以了解人们对于某件事、某件商品的观点和评价，对舆论监控、用户决策和信息预测等领域有着重要的作用。近年来，文本情感分析已经成为自然语言处理领域的一项重要任务。

文本情感分析的研究对象是互联网中海量的带有情感倾向的文本。早期的文本情感分析主要是对文章和句子进行情感分析，即篇章级别文本情感分析和句子级别文本情感分析。篇章级别文本情感分析是对一篇文章整体所表达的情感倾向进行判定，即确定一篇文章的情感极性是积极、消极还是中立。相对于篇章级别文本情感分析，句子级别情感分析则是精细的文本情感分析，句子级情感分析研究的是一句话的情感倾向。……