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自然语言处理NLP——情感分析(Sentiment Analysis)简述_nlp情感分析技术

nlp情感分析技术

基于文本的情感分析,主要关注文章中的主观句,所以,subjective classifier即将主观句从文本中分离出来,就是整个情感分析的第一步。一般来说,这个方法是基于规则的分类方法——句子中包含n(一般为2)个表达情感的词语时就认为这个句子是主观句。

对于这个问题,Bing Liu 给出了一个情感分析的模型,对于非比较主观句而言,分为五个成分:

O 为实体对象

F 为实体特征

SO 为个人情感倾向

H 情感持有人

T 情感表达的时间

对于事物之间有比较关系的主观句,分为六个部分。(比上一个多了个实体O, SO也变为了PO,意为prefer object,更倾向于哪个)


分析的方式主要有两种:

1. gradable lexicon-based

即为给每个情感词语打分,最后将句子中的所有分数加起来,与一个阙值进行比较(一般就是0)。

在这个过程中,有几种常用的打分规则:

a,negative rule:

就是情感词前边有否定,则将这个情感词分数的绝对值减1 再符号取反

b, capitalization rule:

情感词如果被大写的话,其绝对值在原基础上加1,符号不变

c, intensifier rule:

前边有强调词(强调词也有各自的评分),正加负减

d, diminisher rule:

有表示略

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