1、隨著互聯(lián)網(wǎng)、WEB2.0和電子商務(wù)的發(fā)展,在微博、貼吧和網(wǎng)站的評論中出現(xiàn)了大量的人們對商品、服務(wù)、新聞等領(lǐng)域發(fā)表心得、體會和意見的評論信息。準(zhǔn)確地分析出用戶的評論信息所要表達的情感傾向性,是褒貶傾向性分析的任務(wù)。褒貶傾向性分析分為對篇章、句子和詞語等多級的傾向性分析。其中詞語級別的是最小的分類單位,同時也是最基本的分類單位,在這些詞匯之中,多極性形容詞占有相當(dāng)一部分比重,是褒貶傾向性分析的一個密不可分的組成,但是目前關(guān)于多極性形容詞的研

2、究很少,本文以從句子中提取搭配詞為方法,構(gòu)成搭配詞表,完善規(guī)則庫和褒貶詞表知識庫,以提高正確率。
　　 多極性形容詞的分類技術(shù)目前主要有兩大類,分別是基于統(tǒng)計的方法和基于詞典規(guī)則的方法?；诮y(tǒng)計的方法有最大熵、貝葉斯分類器、KNN、支持向量機、點互信息等數(shù)學(xué)統(tǒng)計模型,通過特征提取,再分類出多極性形容詞的褒貶傾向性;而基于詞表的方法主要是在知網(wǎng)HowNet、WordNet、《漢語褒貶詞表》、《同義詞詞林》等基礎(chǔ)上抽取特征詞,再進行

3、比較分類,以確定多極性形容詞的褒貶傾向性。
　　 本文提出了基于搭配詞表的多極性形容詞傾向性判別方法并將其應(yīng)用在情感分析系統(tǒng)中,通過對語料進行句法分析,提取褒貶搭配詞,構(gòu)建成搭配詞表,再利用搭配詞表以確定多極性形容詞的褒貶傾向性,以判別出多極性形容詞的褒貶傾向性,最后將提取出的多極性形容詞的褒貶性標(biāo)注加入到文本的傾向性分析中,最終得到文本的褒貶傾向性判別結(jié)果。以此方式,有效地解決了文本分類中關(guān)于多極性形容詞的一個盲區(qū),將多極性形

4、容詞加入到文本傾向性分析中,提高了分類質(zhì)量。
　　 由于多極性形容詞具有強烈的上下文相關(guān)性,因此需要提取特征詞即搭配詞來確定其褒貶傾向性,本文以酒店評價類、IT類和比賽評測的多領(lǐng)域語料為基礎(chǔ),采用句法分析的方式提取搭配詞,再通過計算褒貶傾向性頻率來將搭配詞歸類,最終實現(xiàn)對多極性形容詞的準(zhǔn)確分類。
　　 在實驗中,本文以酒店評價類的單領(lǐng)域語料和競賽的多領(lǐng)域語料為測試語料。經(jīng)過實驗顯示,本文方法所標(biāo)注的多極性形容詞褒貶傾向性