中文情感倾向分析中主观句子抽取方法的研讨.pdfVIP

中文情感倾向分析中主观句子抽取方法的研究+ 林慧恩林世平 福州大学数学与计算机科学学院，福州350002 摘要：随着近几年web的盛行，网络评论的情感倾向分析引起了人们极大的兴趣。如何有效的提 取其中的主观信息并进行情感的分析，成为一个热门的研究话题。在情感倾向分析的第一步是能够有 效识别文本中的主观性信息。本文先分别采用主观线索和主观模式的方法来提取主观句子，最后采用 两者相结合的方法来提取主观句子。并针对相同测试语料，对这三种方法进行对比。实验表明，我们 采用的主观线索与主观模式相结合的方法是合理有效的。 关键词：意见挖掘情感倾向分析主观线索主观模式 l引 言 随着intemet的迅猛发展，网络为人们提供了广阔的思维空间，它成为了人们生活中重要的信息来源， 也是人们自由表达个人情感、思想、态度等的重要途径。在电子商务应用中，用户对产品、人物、事件的 各种评论也以惊人的速度增长。虽然海量的信息资源可以为我们带来极大的便利，但同时纷乱庞杂的信息 也令我们不知所措。例如，当用户希望了解某一产品的性能或者商家想及时了解市场的行情和完善商品的 质量时，阅读、分析、总结这些评论和反馈信息的工作变得十分琐碎和耗时。因此，需要有一种能够自动 归纳和分析这些意见文本的系统来代替人们完成这一工作，意见挖掘就应运而生： 目前，意见挖掘的研究十分活跃，是个新颖且十分重要的研究课题。意见挖掘l。Ⅱ2】(opinionMining)又称 情感倾向性挖掘(Orientation Mining)，有时候也称情感倾向分析，指的是从文本中自动识别和提取具有倾向 性的态度、意见和情感。其主要工作是提取文本中主观性信息并分析文字中包含的倾向性情感。在某种意 义上，它属于自然语言处理的一个分支，与信息抽取、信息过滤、文本分类等有着密切的联系。 普通的文本中包含两种信息：主观信息和客观信息。而意见挖掘分析的对象是主观性文本，因此，抽 取文本中的主观性信息的研究成为一个很重要的课题，它是进行意见挖掘其他方面研究的一个基础性工作。 本文首先研究了主观句与客观句的区别，提取一些“强主观线索”，提出了主观线索的提取方法；然后从词 性的角度对中文文本的主观特征进行探索，提取了主观的铆o．pos模式，提出采用了铆o-pos主观模式提取主 观句子的方法。最后采用了主观线索和主观模式相结合的方法来提取主观信息。初步探索了中文文本的主 观性信息提取的方法，实验证明该方法对于文本主观性句子的提取是合理和有效的。 2研究背景 价比不高。但外形时尚，漂亮，深得MM喜爱”，是主观性的句子；而“三星是一家业务十分广泛的综合型企 ’作者简介：林慧恩，女，福州大学数学与计算机科学学院在读研究生，研究方向为意见挖掘，自然语言处理等；林世平，男， 福州大学数学与计算机科学学院计算机系主任，副教授，硕士研究生导师，研究方向为人工智能，自然语言处理等． 业，产品线涵盖家电、数码、办公、半导体、通信等多个领域”，它则是客观表达的句子。作为客观性表达， 它必须具有客观性、绝对性和确定性，不带有个人的好恶和偏见。 根据文献『41，主观性表达可分两类： (1)评价(Evatuation)：包括希望或仇恨等感情，以及评论、判断与意见； (2)推测(speeulation)：非实际发生的事件或非实际持有的心理状态。 主观性文本指的是文本中包含了大量的主观性的句子。如果文本中不存在主观性的句子那么就可以看 作是客观性文本。 义方向，然后将之运用于句子的主观性识别【5j。wiebe随后又在文献[4】中讨论了如何在训练语料中发现主观 性搭配，并将之应用于文档级意见分类的问题。Rilo卿wiebe进一步提出了从未经过人工标注的文本中自 的一部分。他们创建了一个语料MPQA，包含了手工标注的新闻语料，并使用机器学习方法来识别主观性的 词汇【71。RIlofjf等人【8】提出使用boots仃apPing过程从主观表达中抽取模式。 文本主观性分析可以用于许多领域，比如：识别说话者角色19J，文章的风格分析IloJ等。 中文主观性文本和客观性文本存在很大的区别，其中最重要的区别在于主观性文本体现了人们的看法、 情感和态度，表达形式上也是多种多样，它不是一种规范的文本，常出现非规范词和非规范句法结构等。因 此它不受规