基于语义分割的文本观点倾向分析方法研究-计算机工程与应用.PDF

12 2012 ，48 （5） Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 基于语义分割的文本观点倾向分析方法研究 樊 娜，安毅生 FAN Na, AN Yisheng 长安大学 信息工程学院，西安 710064 Institute of Information Engineering, Chang ’an University, Xi ’an 710064, China FAN Na, AN Yisheng. Research on method for analyzing polarity of texts based on semantic segmentation. Computer Engineer- ing and Applications, 2012, 48 （5 ）：12-14. Abstract ：This paper presents a model for analyzing polarity of texts based on semantic segmentation. In accordance with the character- istic of text structure, the text is divided into several semantic paragraphs based on semantic similarity. Conditional random fields mod- el is used to extract the contents of subjective and identify polarity of sentiment in every semantic paragraph, and the weight of each se- mantic paragraph is calculated. So the sentiment of text is determined by weights and values of polarity of semantic paragraph. Experi- ments show that compared with traditional machine learning methods, this method can improve the accuracy of text sentiment analysis. Key words ：semantic segmentation; sentiment analysis; conditional random model 摘 要：提出了一种基于语义的观点倾向分析方法。按照文本结构特点，依据语义相近的原则，将文本分割为若干语义段，对语 义段采用条件随机场模型进行主观内容提取和观点倾向识别，计算各个语义段的权值，确定文本的观点倾向。实验表明，与传统 机器学习方法相比，该方法能有效提高文本观点倾向分析的准确率。 关键词：语义分割；情感分析；条件随机场模型 DOI ：10.3778/j.issn. 1002-8331.2012.05.004 文章编号：1002-8331（2012 ）05-0012-03 文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 引言 进行相应的文本分割，提取文本中各个主题，获取用户所需的 近年来，随着计算机的普及和网络技术的飞速发展，Internet 信息。基于此，本文充分考虑文本内部结构特点，提出一种基 已经成为庞大丰富的信息资源库。面对互联网中海量信息， 于文本语义分割的情感分析方法，以便细粒度地分析文本中 不仅在数量上难以逐一浏览，而且这些信息由于受到用户主 的观点倾向。 观认识影响，往往表现出复杂多样的特点。如何快捷而准确 地鉴别人们对某产品、事件或政策等所持观点是褒义还是贬 2 文本语义分割 义，必须借助于文本情感分析技术。 2.1 语义段定义 目前的网络文本情感分析技术研究，主要是针对整个文 Web 文本的篇章结构有其自身的特点。通常，一篇Web 本褒贬倾向的。2003 年Turney[1]针对汽车、银行、电影等商品 [7-9]