1、隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)用戶在各種網(wǎng)站上分享經(jīng)驗(yàn)和發(fā)表評(píng)論，這些評(píng)論文本表達(dá)了評(píng)論者的觀點(diǎn)和情感，用戶也習(xí)慣于從互聯(lián)網(wǎng)的各種評(píng)論中獲取信息，為自己的某些決策尋找參考意見。分析用戶發(fā)表在互聯(lián)網(wǎng)上的評(píng)論，能夠發(fā)現(xiàn)用戶情感的演化規(guī)律，挖掘其中的潛在信息，具有巨大的應(yīng)用價(jià)值。但是目前互聯(lián)網(wǎng)上的信息量增長(zhǎng)迅速，我們迫切需要借助自動(dòng)化工具，在大量的信息來源中迅速獲取我們真正需要的信息，從而應(yīng)對(duì)信息爆炸帶來的挑戰(zhàn)。如何對(duì)這些包

2、含大量信息的互聯(lián)網(wǎng)評(píng)論文本進(jìn)行情感分類、挖掘其中蘊(yùn)含的情感信息是自然語言處理領(lǐng)域的研究難點(diǎn)，也已成為商業(yè)智能領(lǐng)域的關(guān)注熱點(diǎn)，由此引發(fā)眾多研究人員進(jìn)行相關(guān)研究，文本情感分析相關(guān)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
　　文本情感分析是一個(gè)綜合性的研究領(lǐng)域，目前主流的研究方法分為兩種類型:無監(jiān)督的文本情感分析和有監(jiān)督的文本情感分析。無監(jiān)督的文本情感分析主要是運(yùn)用情感詞的相關(guān)信息進(jìn)行文本情感傾向判別，有監(jiān)督的文本情感分析主要是運(yùn)用樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等有監(jiān)督

3、學(xué)習(xí)算法進(jìn)行情感分類，一般是將文本集合劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，再對(duì)文本分詞處理、刪除停用詞、選取特征，將文本表示成為文本向量的形式，最后訓(xùn)練分類器并進(jìn)行分析。
　　本文在針對(duì)無監(jiān)督學(xué)習(xí)中文文本情感分析的研究中使用中文情感極性詞典NTUSD和HowNet詞典的并集組成基礎(chǔ)詞典，使用微軟云平臺(tái)提供的Bing SearchAPI，并改進(jìn)開源Python庫(kù)使之支持中文和查詢結(jié)果緩存，在中文語料庫(kù)上改進(jìn)并實(shí)現(xiàn)了SO-PMI-IR算法。在此基礎(chǔ)