黄山成，韩东红，乔百友，吴 刚，王国仁

1(东北大学 计算机科学与工程学院，沈阳 110819) 2(北京理工大学 计算机学院，北京 100081) E-mail：handonghong@cse.neu.edu.cn

1 引 言

文本情感分析又被称之为意见挖掘，是指通过计算机技术对文本的主客观性、观点、情绪、极性的挖掘和分析，对文本的情感倾向做出分类判断[1]，涉及包括自然语言处理、计算语言学、机器学习等多个领域.文本的语言表达层面依据是否出现显式情感词，将情感分析分为显式情感分析和隐式情感分析.其中隐式情感分析被定义为“不含有显式情感词，但表达了主观情感的语言片段(句子，从句或短语)”[2].人们对客观事物的认知、体验各不相同，由此所触发的情感丰富而抽象，情感表达上也往往比较委婉含蓄，如采用某种修辞手法或客观陈述而不含情感词的方式进行情感表达.隐式情感根据表达方式的不同可分为事实型和修辞型，其中修辞型又可细分为比喻型、反问型和反讽型.研究表明，多种社交网络平台产生的文本中隐式本中隐式情感表达约占15%-20%.下面以新浪微博中的博文为例分析其隐式情感类型，如表1所示.

表1 隐式情感文本示例Table 1 Examples of implicit sentiment text

微博E1和E2均不包含情感词，仅陈述客观事实但也蕴含了某种情感.这种无显式情感词的客观陈述句就是事实型隐式情感句.微博E3则通过比喻的修辞手法表达消极情绪.可以看出，此类情感因缺少显式情感词作为情感线索，表达含蓄内敛，隐晦难懂，因此隐式情感分析也已然成为……