Sentiment Analysis for Chinese Text Based on Emotion Degree Lexi...

### 基于情感程度词典与认知理论的中文文本情感分析 #### 摘要与背景 本文提出了一种基于情感程度词典和社会认知理论的中文文本情感分析方法。随着社交媒体和社交网络的兴起，用户产生的大量数据为追踪用户的情感和意见提供了宝贵的信息资源。情感分析（Sentiment Analysis）在商品推广、市场营销等领域变得尤为重要，它能够帮助企业和机构理解公众对于特定产品或服务的看法。 目前已有多种情感分析方法被提出，如Eirinaki等人[1]提出了一种算法，不仅能够分析文档的整体情感，还能识别导致特定情感的具体评论成分。Zhai等人[2]将经典的情感分析方法建模为半监督学习问题，利用词汇特征自动识别一些标记示例。然而，现有情感分析方法主要集中在情感倾向分析上，通常将文本极性分为正面、负面和中性三类。 #### 主要研究内容 本研究的主要贡献在于结合基本情感值词典和社会证据词典改进了传统的极性词典，并提出了新的句法分析方法。具体而言： 1. **情感程度词典（Emotion Degree Lexicon）**：为了更准确地表达情感强度，作者引入了一个情感程度词典。该词典不仅考虑了词语本身的情感色彩，还考虑了其在文本中的情感强度，从而能够更细致地区分不同词语之间的情感差异。 2. **社会认知理论（Social Cognitive Theory）**：社会认知理论认为个体的情感和行为受到社会环境的影响。在本文中，作者利用这一理论框架来指导情感分析模型的设计，尤其是在处理那些反映社会态度和群体情感的文本时。 3. **改进的传统极性词典**：通过结合基本情感价值词典和社会证据词典，作者改进了传统的情感极性词典。这种方法使得模型能够更好地捕捉到中文文本中复杂的情感表达。 4. **新的句法分析方法**：除了改进词典外，研究还提出了一种新的句法分析方法，该方法能够更有效地解析句子结构，从而提高情感分析的准确性。 #### 方法论 - **基本情感值词典**：构建一个包含基本情感词汇及其情感值的基础词典。 - **社会证据词典**：收集反映社会态度和群体情感的词语及其情感强度，用以补充基础词典。 - **综合词典构建**：通过将基本情感值词典与社会证据词典相结合，形成一个更加全面和准确的极性词典。 - **新句法分析方法**：设计一种针对中文语法特点的新句法分析技术，以提高情感分析的准确度。 #### 实验结果与讨论 通过对大量中文文本进行实验，结果显示所提出的方法在中文情感分析方面取得了显著的改进。这表明，通过结合情感程度词典和社会认知理论，可以有效地提高情感分析的效果。 #### 结论 本文提出了一种结合情感程度词典和社会认知理论的中文文本情感分析方法。该方法通过改进传统的情感极性词典并采用新的句法分析技术，在提高情感分析准确性和效果方面展现出巨大潜力。未来的研究可以进一步探索如何将这些技术应用于实际场景，例如在线评论的情感分析、舆情监测等，以及如何解决跨领域、跨语言的情感分析问题。