面向网络舆情的评论文本情感分析研究_李光敏

第33卷第5期2014年5月

情报杂志

JOUＲNALOFINTELLIGENCE

Vol．33No．5May2014

面向网络舆情的评论文本情感分析研究

李光敏

1

!

张行文

1

张磊

2

杨朋英

1

（1．湖北师范学院计算机科学技术学院2．河南大学数据与知识工程研究所

摘

要

黄石435000；开封475004）

随着Internet的迅速发展，互联网超越传统媒体成为反映社会舆情的主要载体。如何有效地从其中获取社

情民意以引导社会健康发展是政府等职能部门所关注的重要问题。首先提出对日益增多的网络评论文本进行情感分析研究的必要性。然后从主题识别、主客观性分类、情感极性分类等方面介绍针对网络舆情的情感分析在国内外的研究进展。最后列举出情感分析在网络舆情监控方面的应用和今后需深入研究的问题。关键词

网络舆情

情感分析

主题识别

极性分类

A

文章编号1002－1965（2014）05－0157－04

中图分类号

TP391．1

文献标志码

DOI10．3969/j．issn．1002－1965．2014．05．028

ＲesearchonTextSentimentAnalysisforOnlineOpinion

LiGuangmin1

ZhangXingwen1

ZhangLei2

YangPengying1

475004）

（1．CollegeofComputerScienceandTechnology，HubeiNormalUniversity，Huangshi435000；

2．InstituteofDataandKnowledgeEngineering，HenanUniversity，Kaifeng

Abstract

WiththerapiddevelopmentofInternettechnology，Internethasexceededtraditionalmediaandbecomethemaincarrierofso-

cialpublicopinion．Itisimportantforgovernmenthowtoextracteffectivelyandsummarizeuseropinionsexpressedinwebtext．Firstly，thispaperpresentsthenecessityofsentimentanalysisonthegrowingwebtext．Thenitintroducestheresearchprogressbothathomeandabroadoftextsentimentanalysisfromtheprospectoftopicidentificationandsubjectivityclassification，etc．Finally，itsummarizesthepublicopinionmonitoringapplicationstatusandexistingproblemsofit．Keywords

onlineopinion

sentimentanalysis

topicidentification

polarityclassification

［1］

析（SentimentAnalysis）研究十分有必要。Kim认为

0引言

情感分析任务主要是确定主题、观点持有者、陈述定界和情感极性以及它们之间的关系。本文依据该定义将情感分析任务从如下方面展开汇总论述：网络舆情主题识别、文本的主客观分类、情感极性分类和网络舆情监控系统应用。

随着互联网的飞速发展，网络媒体被公认为继报纸、电视之后反映社会舆情的主要载体。用户通过网络媒体（论坛、博客、微博）发表自己关心或利益相关的公共事件所持有的情绪、意见、态度等言论。正是这些包含有喜、怒、哀、乐等个人丰富情感的网络评论文本的涌现，可以方便政府等职能部门利用计算机技术及时了解民众对突发事件、社会现象的态度，进行网络舆情监测、分析、预警和应对，从而及早发现危机苗头，促进社会和谐健康发展。由于网络舆情形成迅速、传播快、范围广，因此利用自然语言处理、人工智能等技术及时地对网络舆情进行监控、预警和引导的情感分

收稿日期：2014－02－13

修回日期：2014－03－24

1网络舆情主题识别

主题识别主要识别评价词语所修饰的对象和领域

相关的本体概念，如新闻事件中的某个话题（“单独二）。主题识别任务主要使用如下方法：胎”

a．基于统计方式的词共现图的主题识别，从某种程度上来说词间的共现频率反映了它们之间的语义关

“非结构化文本评论的情感分析模型构建研究”（编号：Q20132503）的研究成果之一。基金项目：湖北省教育厅青年科学技术研究项目

作者简介：李光敏（1979－），硕士，讲师，研究方向：文本挖掘、情感分析；张行文（1965－），硕士，副教授，研究方向：数据库、数据仓库；张（1981－）男，博士研究生，讲师，研究方向：知识表示、数据挖掘；杨朋英（1973－）女，硕士，讲师，研究方向：数据库应用技术。

磊

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