一种中文文本情感识别方法
【专利摘要】本发明公开了一种中文文本情感识别方法。本方法为：1）分别构建褒贬义词典、程度词典、否定词典；2）对待处理语料文本的句子进行分词处理，得到词语的依存关系和词频；3）根据词频选取主题词，将包含主题词的语句标为主题句；4）对句子中的每一词语，判断其是否出现在该褒贬义词典中确定该词语的情感初值，并根据词语的依存关系确定出该词语的修饰程度词语和否定词语，然后根据修饰程度词语在程度词典的取值确定该词语的权重、根据否定词语数目确定极性，得到该词语的情感值；然后对该句子所有词语的情感值求和得到该句子的情感值；5）将该文本中的所有句子的情感值进行求和，得到该文本的情感状态。本发明大大提高文章情感识别的准确率。
【专利说明】一种中文文本情感识别方法
【技术领域】
[0001]本发明属于信息【技术领域】，涉及一种文本情感分析的方法，主要应用于自然语言处理、数据挖掘、信息检索等领域。
【背景技术】
[0002]随着互联网的迅猛发展，用户数目的急剧增加，越来越多的用户乐于在网上分享自己对某事件或产品等的观点或者评价，因此网络之中涌现了大量带有主观情感的信息，获取信息中的观点并加以分析利用以及及时监控网络舆情成为最近的研究重点。对于互联网中海量的中文文本信息，单纯依靠人工处理的方法已经无法达到要求也难以做到及时响应，迫切需要计算机来实现快速获取和分析处理信息，情感分析技术应运而生。
[0003]当前情感分析也取得了很大的发展，按照处理文本的粒度的不同分为词语级、语句级和篇章级，按照处理文本的类别不同可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。Wiebe和Bruce将某些词类(如代词、形容词等)、标点和句子的位置关系作为特征值，设计了针对句子级别的Na+ive Bayes分类器。Wiebe在上述基础之上又将某些词性和基于词典语义项作为特征项，显著提高了分类器的分类效果。A.Hassan和D.Radev提出了基于马尔科夫随机游走模型的情感词分析方法，首先构建种子集合，通过语义相似构建候选词和种子词网络，然后通过模型判断候选词的情感极性。该方法融合了词汇之间的语义关系，但是需要构建种子词的集合，并且依赖语义资源。董喜双等人使用HowNet扩展同义词作为特征，借助最大熵模型来预测候选词情感极性，然后采用最小割模型来优化极性判定结果，由于最小割解的不唯一性，难以确定最优解。尽管当前研究取得了较大的成果，由于中文词语词义的多样性以及起步较晚的特点，中文情感分析还存在很大的不足。
【发明内容】
[0004]本发明提出了一种文本情感识别方法，用于解决当前中文文本情感分析准确率不高的问题。通过计算文章的情感权值来判断情感极性，若情感值>0，则文章反映的是正向的情感；若情感值〈O，则为负向的情感；若情感值=0，则为中立客观的情感。
[0005]本发明的技术方案为:
[0006]一种中文文本情感识别方法，其步骤为:
[0007]I)分别构建包含正向词语和负向词语的褒贬义词典，构建修饰程度词语的程度词典，构建用于确定否定词语的否定词典；
[0008]2)利用语法分析工具对待处理语料文本的句子进行分词处理，得到词语的依存关系并统计每个词语的词频；
[0009]3)根据词频对分词所得词语排序，选取指定数目的词语作为主题词，将包含主题词的语句标为主题句；
[0010]4)对句子中的每一词语，判断其是否出现在该褒贬义词典中确定该词语的情感初值，并根据词语的依存关系确定出该词语的修饰程度词语和否定词语，然后根据确定出的修饰程度词语在所述程度词典的取值确定该词语的权重系数、根据确定出的否定词语数目确定该词语的极性，从而得到该词语的情感值；然后对该句子所有词语的情感值求和得到该句子的情感值；
[0011]5)将该待处理语料文本中的所有句子的情感值进行求和，得到该待处理语料文本的情感状态。
[0012]进一步的，对该待处理语料文本中的每一句子，根据其在文中的位置赋予一权值系数，将每一句子的情感权值与对应的权值系数相乘，然后求和得到该待处理语料文本的情感状态。
[0013]进一步的，句子中的每个词语根据其在句子中的位置设置该词语的位置系数，如果该句子中词语的数目为L，则该句子中第一个词语和最后一个词语的位置系数为2/L，中间的词语为1/L ;将词语的位置系数与该词语的当前权重系数之和作为该词语新的权重系数。
[0014]进一步的，标题句的权值系数 > 尾段中句子的权值系数 > 首段中句子的权值系数>中间段中句子的权值系数。
[0015]进一步的，计算每个主题句与标题句的相似度，如果相似度大于设定阈值，则增加该句子的权值系数。
[0016]进一步的，计算所述相似度的公式为:
【权利要求】
1.一种中文文本情感识别方法，其步骤为: 1)分别构建包含正向词语和负向词语的褒贬义词典，构建修饰程度词语的程度词典，构建用于确定否定词语的否定词典； 2)利用语法分析工具对待处理语料文本的句子进行分词处理，得到词语的依存关系并统计每个词语的词频； 3)根据词频对分词所得词语排序，选取指定数目的词语作为主题词，将包含主题词的语句标为主题句； 4)对句子中的每一词语，判断其是否出现在该褒贬义词典中确定该词语的情感初值，并根据词语的依存关系确定出该词语的修饰程度词语和否定词语，然后根据确定出的修饰程度词语在所述程度词典的取值确定该词语的权重系数、根据确定出的否定词语数目确定该词语的极性，从而得到该词语的情感值；然后对该句子所有词语的情感值求和得到该句子的情感值； 5)将该待处理语料文本中的所有句子的情感值进行求和，得到该待处理语料文本的情感状态。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于对该待处理语料文本中的每一句子，根据其在文中的位置赋予一权值系数，将每一句子的情感权值与对应的权值系数相乘，然后求和得到该待处理语料文本的情感状态。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于句子中的每个词语根据其在句子中的位置设置该词语的位置系数，如果该句子中词语的数目为L，则该句子中第一个词语和最后一个词语的位置系数为2/L，中间的词语为1/L ;将词语的位置系数与该词语的当前权重系数之和作为该词语新的权重系数。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于标题句的权值系数> 尾段中句子的权值系数>首段中句子的权值系数 > 中间段中句子的权值系数。
5.如权利要求1或2或3或4所述的方法，其特征在于计算每个主题句与标题句的相似度，如果相似度大于设定阈值，则增加该句子的权值系数。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于计算所述相似度的公式为:
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于利用语法分析工具识别每一句是否为感叹句，如果句子为感叹句，则增加该句子的权值系数。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述程度词典包括修饰程度为极度、高度、中度和低度的修饰程度词语，每一级的修饰程度词语对应一权重系数。
【文档编号】G06F17/27GK103678278SQ201310690318
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月16日 优先权日:2013年12月16日
【发明者】崔现鹏, 汪海燕, 黎建辉, 崔建业 申请人:中国科学院计算机网络信息中心