在现代社会的快速发展中，社交媒体平台如微博，已经成为人们表达和分享情感与意见的重要场所。随着用户量的增加，微博上的数据量呈现爆炸式增长。这些数据不仅包含了丰富的社会生活信息，还隐含了大量用户的情感态度和情绪倾向。因此，对微博数据进行情感分析，识别其中蕴含的情感倾向，已成为信息技术领域，特别是自然语言处理（NLP）研究的重要课题之一。
情感分析或情绪分析是指对文本数据（如评论、帖子等）进行分析，以确定其中蕴含的情感色彩，诸如积极、消极或中立等。在情感分析领域，情感词典扮演着核心角色，它为计算机理解文本情感提供了基础。然而，传统的手工构建情感词典，虽然准确度较高，却存在构建成本巨大、难以及时更新等问题，特别是在快速变化的新情感词面前，显得束手无策。
为了解决这一难题，研究者提出了一种新的情感词抽取方法——基于分类的微博新情感词抽取方法，即cNSEm方法。cNSEm方法以大规模的人工情感词典和丰富的微博数据为基础，通过统计和分析中英两种语言微博中情感词的分布差异，发展出一种能够跨语言适用的基于分类思想的情感词抽取方法。该方法能够自动构建训练数据集，训练出能够区分候选情感词情感极性的分类器，并通过投票机制确定候选词的情感极性。
cNSEm方法的核心特征之一在于它不受特定语言的限制，使得研究者能够在中英文两种语言的微博数据上进行情感词的抽取和分析。此外，该方法不仅关注传统的情感词分类，还特别强调了对于新情感词的识别和分析，因为新情感词往往能够更直接地反映出最新的社会情绪和公众心态。
在实验部分，研究者通过大量的实验研究了cNSEm方法在中英文微博数据上的表现，并详细分析了六类特征在情感词抽取中的作用和用法。这些特征包括但不限于词性标注、语境信息、同现词频、情感词典匹配程度等。实验结果表明，cNSEm方法相比于基于共现和极性传播的经典方法更具有优势，尤其在中文微博数据集中的名词类情感词的抽取方面表现突出。
为了进一步验证cNSEm方法的有效性，研究者还对抽取得到的新情感词进行了直接和间接的评测。直接评测是指利用人工构建的情感词典作为参照，间接评测则是考察新抽取的情感词对于情感分类任务的帮助作用。从评测指标来看，cNSEm方法抽取的新情感词在质量上与人工情感词典相当，而且cNSEm方法还能够适应差异较大的中英文两种语言环境。
在社会媒体处理、信息检索、自然语言处理等研究领域，本研究为情感词抽取提供了一种新的思路和方法，具有重要的理论和实践意义。尤其在处理大量动态更新的社交媒体数据时，能够及时有效地识别新出现的情感词汇，对于舆情分析、商品评论分析、商品推荐等领域具有非常显著的应用价值。此外，通过在不同语言环境下的验证，本研究为跨文化情感分析的研究提供了方法论上的支持，推动了跨语言情感分析技术的发展。
本研究的贡献还体现在以下几个方面：
1. 提出了基于分类思想的微博新情感词抽取方法（cNSEm），有效地提升了新情感词的抽取效率与准确性。
2. 通过细致的实验设计和大量的实验验证，分析了该方法在中英文微博数据集上的性能表现。
3. 研究了影响情感词抽取效果的六类特征，并提出了相应的特征工程解决方案。
4. 对抽取的新情感词进行了全面的评测，包括直接使用人工情感词典作为参照的直接评测和考察其在情感分类任务中的应用效果的间接评测，从而全面评估了新方法的实际效用。
***SEm方法能够适应不同语言环境，为跨语言情感分析提供了强有力的技术支持。
本研究得到国家自然科学基金、江西省落地计划项目和江西省自然科学基金重大项目的资助，是跨学科、跨机构合作的成果，体现了跨学科合作研究的典范。
总结来说，本研究不仅为处理和分析海量微博数据提供了有效的方法，也为社交媒体情感分析领域的发展做出了重要贡献。随着社交媒体的持续发展，未来的研究可以在本研究的基础上，进一步探索如何更好地利用情感分析技术，以解决更为复杂的现实问题。
