1、隨著人機(jī)交互逐漸被人們所熟知和應(yīng)用，計(jì)算機(jī)被期望擁有與人一樣的情感、情緒方面處理能力。近年來(lái)，社會(huì)化媒體的興起使得用戶(hù)生成的文本，尤其是帶有個(gè)人情緒的微博、博客和評(píng)論等被大量推送在網(wǎng)絡(luò)上。網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)推動(dòng)了對(duì)大量真實(shí)個(gè)體情緒分析和跟蹤的研究，在社會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域顯示出重要的研究意義和廣闊的應(yīng)用前景。
　　本課題研究中文情緒基礎(chǔ)資源建設(shè)及其在文本情緒分析中的應(yīng)用，從情緒體系模型、情緒詞基礎(chǔ)資源構(gòu)建和多標(biāo)簽文本情緒自動(dòng)分類(lèi)三個(gè)方面

2、分析。本文主要包括以下四項(xiàng)工作：第一，針對(duì)中文情緒詞典資源較為匱乏的問(wèn)題，利用英文情緒詞典 WordNet-Affect，通過(guò)機(jī)器翻譯、噪音過(guò)濾和同義擴(kuò)展步驟，自動(dòng)構(gòu)建了一個(gè)具有較高質(zhì)量和覆蓋率的中文情緒詞表，為文本情緒分析建立可靠的基礎(chǔ)資源。第二，目前已有的中文情緒詞典普遍存在完善性和精確性等問(wèn)題，以往研究中，情緒詞信息通常只包括詞語(yǔ)簡(jiǎn)單的情緒類(lèi)別和強(qiáng)度值。本課題認(rèn)為詞語(yǔ)的情緒類(lèi)型分為表達(dá)和認(rèn)知兩種，在本文中主要挖掘詞語(yǔ)情緒表達(dá)方面蘊(yùn)

3、含的深層信息，同時(shí)引入HowNet的詞語(yǔ)概念解釋來(lái)區(qū)分詞語(yǔ)多義性，在此基礎(chǔ)上提出新型標(biāo)注體系，構(gòu)建了細(xì)粒度中文情緒表達(dá)常識(shí)庫(kù)。第三，面對(duì)網(wǎng)絡(luò)文本和詞語(yǔ)不斷新增的情況，采用基于規(guī)則的新詞發(fā)現(xiàn)方法自動(dòng)擴(kuò)充常識(shí)庫(kù)。面對(duì)句子短小信息量少和難以識(shí)別非情緒詞表達(dá)情緒的問(wèn)題，引入詞語(yǔ)的義項(xiàng)概念自動(dòng)擴(kuò)展句子。第四，將情緒詞資源應(yīng)用在基于語(yǔ)義規(guī)則以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多類(lèi)標(biāo)文本情緒分類(lèi)算法中，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，本課題構(gòu)建的中文情緒詞詞表和情緒表達(dá)常識(shí)庫(kù)分類(lèi)性

4、能優(yōu)于傳統(tǒng)情緒詞資源，同時(shí)表明，融入了常識(shí)庫(kù)信息的特征表示方法能有效提升基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的分類(lèi)性能。
　　本課題的貢獻(xiàn)在于：一，構(gòu)建了高質(zhì)量的中文情緒詞表以及目前已知最精細(xì)的中文情緒表達(dá)常識(shí)庫(kù)。二，采用規(guī)則的方法發(fā)掘新情緒詞可以擴(kuò)大常識(shí)庫(kù)規(guī)模，同時(shí)，利用詞語(yǔ)概念擴(kuò)充句子的方法有利于改善文本情緒分析結(jié)果。三，相比于傳統(tǒng)中文情緒詞典以及現(xiàn)有特征表達(dá)方法在多標(biāo)簽文本情緒分類(lèi)中的作用，新詞典及新型細(xì)粒度中文情緒表達(dá)常識(shí)庫(kù)的應(yīng)用提高了分類(lèi)性