文本倾向性分析中的情感词典构建技术研究_杜伟夫

资 源 简 介

文本倾向性分析中的情感词典构建技术研究_杜伟夫

详 情 说 明

本文聚焦于文本倾向性分析中的核心环节——情感词典构建技术。杜伟夫研究员深入探讨了如何通过系统化的方法构建高质量的情感词典，为文本情感分类任务奠定基础。研究首先剖析了情感词典的基本组成要素，包括情感词、程度副词和否定词等关键成分的识别与量化方法。

在技术实现层面，文章详细比较了基于人工标注、语义规则和统计学习等不同构建策略的优劣。特别值得一提的是，研究创新性地提出了融合多源信息的混合构建方法，通过结合传统词典资源和海量未标注语料，有效提升了情感词典的覆盖率和准确率。

实验部分展示了情感词典在不同领域文本的适用性优化方案，以及如何通过领域自适应技术解决词典迁移中的语义偏移问题。这些技术方案为提升文本倾向性分析系统的实际性能提供了重要参考。