作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 同济大学经济与管理学院

出　　处： 《情报学报》 2010年第5期931-938,共8页

摘　　要： 对用户发表在Web上的评论进行分析,能够识别出隐含在其中的情感信息,并发现用户情感的演变规律。为此,本文对Web文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别,对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状,并指出今后的研究方向。 Analyzing the users＇ reviews on the Web can help us to identify users＇ implicit sentiments and find the evolution laws of their emotion.To this end,this paper is a survey about the sentiment classification on the Web text.We divided the process of classification into three categories：subjective and objective classification,polarity identification and intensity identification and respectively summarize the resent research achievements in these fields.We also sorted the methods of polarity identification into two types：one is based on the emotional words with semantic characteristics,while the other statistic methods of natural language processing.What is more,the choice of corpus and potential research problems are discussed.At last,this paper summarized the status quo of application and pointed out the direction of future research.

关 键 词： 文本 情感分类 综述 主观性文本

领　　域： [文化科学]