Sentiment classification of movie reviews using contextual valence shifters

资 源 简 介

Sentiment classification of movie reviews using contextual valence shifters

详 情 说 明

情感分析是自然语言处理中的一项重要任务，它旨在从文本中提取主观情感倾向。在电影评论的情感分类任务中，传统的基于词典的方法往往会忽略上下文中的情感修饰词（即上下文情感偏移词），导致分类不够准确。

上下文情感偏移词是指那些能够改变原始情感极性的词汇，例如否定词（如“不”）、加强词（如“非常”）、减弱词（如“稍微”）等。这些词在电影评论中极为常见，比如“这部电影并不精彩”中的“不”就是典型的否定词，它反转了“精彩”的正面情感，使得整体情感变为负面。

为了更准确地分类电影评论的情感，可以考虑以下方法： 情感词典结合上下文分析：在传统情感词典的基础上，识别并记录上下文情感偏移词，调整词汇的情感权重。 机器学习或深度学习模型：使用神经网络模型（如LSTM、Transformer）自动学习上下文中的情感修饰模式，而无需手动标注规则。 注意力机制：在深度学习方法中引入注意力机制，帮助模型更关注那些受情感偏移词影响的关键词。

这种方法不仅能提升情感分类的准确率，还能更细致地分析评论的情感变化，适用于电影评论、商品评价等多种场景。