基于情感词典扩展技术的网络舆情倾向性分析1
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小型微型计算机系统
Ｊｏｕｒｎａｌ
ｏｆ
Ｃｈｉｎｅｓｅ
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ｓｙｓｔｅｍｓ
２０１０年４月第４期
ＶｏＬ
３ｌ
Ｎｏ．４
２０１０
基于情感词典扩展技术的网络舆情倾向性分析
杨
超２”，冯
时２，王大玲１，一，杨
楠２，于
戈１·２
１（东北大学医学影像计算教育部重点实验室，辽宁沈阳１１０００４）
２（东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳１１０００４）
’（河北省电力研究院。河北石家庄０５００２１）
Ｅ—ｍａｉｌ：ｙａｎｇｃｈａｏｎｅｕｃｓ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ
摘要：随着Ｗｅｂ２．０时代的到来，网络已逐渐成为反映社会舆情的重要载体之一，网络舆情发现及网民的观点和倾向性挖掘
也成为新的研究热点，但是目前尚无有效反应网民对热点事件或话题总体态度的舆情分析系统．本文针对网民关于话题评论简
单、数目众多的特点，应用ＨｏｗＮｅｔ和ＮＴＵＳＤ两种资源对现有情感词典进行扩展，建立了一个新的、具有倾向程度的情感词典．
基于扩展的情感词典，开发了一个半自动化网络舆情分析系统。该系统能够为用户提供更加细致、准确的评论倾向性分析结果
关键词：观点挖掘；情感词典；倾向性分析；网络舆情
中图分类号：ＴＶ３１１
文献标识码：Ａ
文章编号：１０００·１２２０（２０１０）０４－０６９１－０５
Ａｎａｌｙｓｉｓ
ｏｎ
Ｗｅｂ
Ｐｕｂｌｉｃ
Ｏｐｉｎｉｏｎ
Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ
Ｂａｓｅｄ
ｏｎ
Ｅｘｔｅｎｄｉｎｇ
Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ
Ｌｅｘｉｃｏｎ
ＹＡＮＧ
Ｃｈａ０２ｒ。ＦＥＮＧ
Ｓｈｉ２，ＷＡＮＧ
Ｄａ．１ｉｎ９１”，ＹＡＮＧ
Ｎａｎ２。ＹＵ
Ｇｅｌ·２
１（Ｋｅｙ
Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ
ｏｆＭｅｄｉｃａｌ
Ｉｍａｇｅ
Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ。Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｍｉｎｉｓｔｒｙ
ｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ
１１０００４，Ｃｈｉｎａｌ
２（Ｓｃｈｏｏｌ
ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｓｃｉｅｎｃｅ
ａｎｄ
Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｓｈｅｎｙａｎｇ
１１０００４．Ｃｈｉｎａ）
３（Ｈｅｂｅｉ
Ｅｌｅｃｔｒｉｃ
Ｐｏｗｅｒ
Ａｃａｄｅｍｅ－Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ
０５００２１。Ｃｈ／ｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓ
ｔｈｅ
Ｗｅｂ
２．０。ｎｅｔｗｏｒｋ
ｂｅｃｏｍｅｓ
ｏｎｅ
ｏｆ
ｔｈｅ
ｉｍｐｏｒｔａｎｔ
ｍｅｄｉｕｍ
ｆｏｒ
ｒｅｆｌｅｃｔｉｎｇ
ｐｕｂｉｃ
ｏｐｉｎｉｏｎｓ－ｆｉｎｄｉｎｇ
ａｎｄ
ｍｉｎｉｎｇ
ｐｕｂＨｃ
ｏｐｉｎｉｏｎ
ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ
ｂｅｃｏｍｅ
ａｎ
ｉｓｓｕｅ．Ｂｕｔ
ｔｉｌｌ
ｎｏｗ．ｎｏ
ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ
ｏｐｉｎｉｏｎ
ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ
ｓｙｓｔｅｍ
ｏｆ
ｒｅｆｌｅｃｔｉｎｇ
ｔｈｅ
ｔｏｔａｌ
ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ
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ｏｎ
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ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
ｏｆ
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ａｎｄ
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ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ
ｌｅｘｉｃｏｎ
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ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ
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ｅｘｔｅｎｔ
ｉｓ
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ｏｎ
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ｅｘｔｅｎｄｅｄ
ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ
ｌｅｘｉｃｏｎ。ａ
ｓｅｍｉ·ａｕｔｏｍａｔｉｃ
ｗｅｂ
ｐｕｂｌｉｃ
ｏｐｉｎｉｏｎ
ａｎａｌｙｓｉｓ
ｓｙｓ－
ｔｅｍ
ｉｓ
ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈ
ｃａｌｌ
ｐｒｏｖｉｄｅ
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ｍｏｒｅ
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ｐｒｅｃｉｓｅ
ｏｐｉｎｉｏｎ
ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ
ａｎａｌｙｓｉｓ
ｒｅｓｕｌｔｓ．
Ｋｅｙ
ｗｏｒｄｓ：ｏｐｉｎｉｏｎ
ｍｉｎｉｎｇ；ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ
ｌｅｘｉｃｏｎ；ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ
ａｎａｌｙｓｉｓ；ｗｅｂ
ｐｕｂｌｉｃ
ｏｐｉｎｉｏｎｓ
１引言
近年来，对于描述非事实的主观性文本处理方面的研究
越来越多¨．２】，主要特点是分析和处理个人、群体等所表达的
意见、情感和态度等．观点挖掘已经成为数据挖掘中的一个重
要分支，它可以面向许多领域，如：市场分析、市场预测、民意
调查以及信息监控等等．但是，目前大多数的研究工作主要面
向商品的评论和反馈ｐ．４ｊ，涉及网络舆情、特别是基于观点分
析的网络舆情的研究相对较少．
随着Ｗｅｂ２．０时代的到来，网络成了反映社会舆情的重
要载体之一，越来越多的人们通过博客、论坛以及网站留言板
发表自己对热点事件的观点和看法．对于某个热点事件，如果
将其有关的网络舆情信息加以汇总并且进行分析，就可以反
应出对于这个事件民众所持有的态度和观点的倾向性．这种
汇总的网络舆情，可以有效地帮助相关政府职能部门了解民
意，进而做出及时的反馈．本文应用观点挖掘技术通过对新闻
网页的评论进行收集并进行分析，将网民的评论汇总成肯定、
否定和中性三类，取得了良好的效果．
本文其余部分组织结构如下：第２部分简单介绍相关工
作；第３部分着重介绍情感词典的扩展及面向网评的情感倾
向性计算方法；第４部分介绍网络舆情倾向性分析系统的构
建及相关功能；第５部分给出实验结果及分析；最后在第６部
分对本文工作进行总结．
２相关工作
分析评论中文本的情感倾向性是观点挖掘的主要任务之
一，目前倾向性的分析主要针对词汇、句子和篇章三个层面进
行分析．词汇的情感分析目前主要有三种方法，一种是基于
ＷｏｒｄＮｅｔ悼。和ＨｏｗＮｅｔ【０１这样的知识库，首先选择两组具有明
显正向和负向极性的词语作为种子词，对于一个情感倾向未
知的词，计算这个词与两组种子词的相似度，与正向种子词组
相似度高的则判定为正面倾向，反之则判定为负面倾向．词汇
倾向性分析的另一种方法是无监督学习方法ｐ
Ｊ，这种方法同
收稿日期：２００８－１２—１７收修改稿日期：２００９－０３－０３基金项目：国家自然科学基金项目（６０９７３０１９）资助．
作者简介：杨超。男，１９８４年
生，硕士研究生，研究方向为文本挖掘；冯时，男，１９８１年生，博士研究生，研究方向为文本挖掘；王大玲．女，１９６２年生，博士，教授，博士生导
师。研究方向为Ｗｅｂ挖掘．
万方数据
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