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中文语境下基于模糊本体的用户在线评论的情感分析 近年来，用户线上评论和评论引起了广泛的关注，并且在评论情感分析领域受到了广泛的应用。根据评论的情感来确定它的评分是每个用户给出准确的意见和评价的重要前提。然而，中文情感分析面临着一系列挑战，因为其语言特性，它对计算机理解来说十分棘手。 为了有效解决中文感情分析中的问题，模糊本体（FO）理论应运而生。FO学习是一种以模糊逻辑推理、本体概念实例化和模糊概念关系为建模工具的新型学习方法。人们首先从具有模糊特征的本体中构建了一个海量的结构，将文本的语义作为一个模糊的变量来表达，在语言模糊性及用户个人理解差异方面都有良好的适应性和拓展性。 因此，一般中文网上评论情感分析系统分为三个主要模块：评论质量分析模块、情感分析模块和情感评价结果模块。在评论质量分析模块，通过分句、分词、词性标注和同义词替换等技术来从评论中抽取有价值的信息。在情感分析模块，则采用基于模糊本体的语义分析理论，利用其光谱理论的特性来分析文本的情感倾向，同时基于情感属性定义将感情分析结果描述为情感值，实现对评论情感的定量分析。在情感评价结果模块，通过与其他情感分析研究结果的比较，可以确定情感分析结果的精确度，并最终给出一个具有意义的整体情感评价结果。 总之，FO学习能够有效地将情感分析结合到中文情感分析中。它以模糊描述的方式表示本体关系，建模文本及其情感的相互关系，能够解决部分语言具有的模糊性、多义性以及其他特性带来的问题，因此相比于传统的文本分析方法来说，能够更有效的提取语义信息，运用FO学习的方法，能够有效的解决中文在线评论情感分析问题