一种细粒度文本情感分析方法技术

本发明专利技术公开了一种细粒度文本情感分析方法，步骤一：构建细粒度情感词典；步骤二：语句结构关系判断；步骤三：简单句的情感值评定。本发明专利技术可以提取出文本所包含的更多的用户情感相关信息，能更好的刻画用户内心的感受，用于支撑相关的应用研究，例如基于健康的用户情绪状态及变化情况分析。

【技术实现步骤摘要】
一种细粒度文本情感分析方法
本专利技术属于英文文本情感分析
，涉及一种细粒度文本情感分析方法，具体地说，涉及一种针对评论文本的细粒度情感分析方法。
技术介绍
人类的情感是复杂而又多方面的。由于情感的复杂性和与其他外部事物的关系，它属于心理学中最具挑战性的现象。了解一个人的当前的情绪的传统方式有多种：如可以咨询其主观感受，观察其脸部表情或行为上的变化，以及其生理变化。事实上，一个人的情绪是复杂的，并不能被直接测量，仅能通过它们的外在表现形式来识别，如此就催生出各种用于识别人类情感的方法。在一般情况下，最常见的识别一个人的情绪反应的方法大致可以分为三类：(1)自我报告，(2)生理学方法，(3)行为观察。基于传统方法监测个人的情绪状态需要大量的人力和物力，难以获得大量用户长时间的情绪相关数据。随着在线社交网络的不断发展，其拥有的用户数量不断增大，人们开始习惯经常将自己的所见所感分享给线上好友，由此研究者可以通过社交网站的API获取大量用户情绪相关数据，基于文本情感分析技术抽取出用户的情绪状态。文本情感分析是一个新兴的研究课题，具有很大的研究价值和应用价值。专利200910219161本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种细粒度文本情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建细粒度情感词典选取国际级公认的基准情感分类作为细粒度情感分类，并将基准情感词作为各类别的种子情感词，通过wordNet查找其同义词集合，并放入对应的类别，完成细粒度情感词典的第一步扩建；wordNet将单词分为四类：名词、动词、副词和形容词；由基准情感词扩展得到的名词性情感集合，并按照相同的方式根据基准情感词的形容词、动词和副词形式，分别构建成其形容词、动词和副词形式的情感集合；同类别的情感集合，除了词性的差异之外，并不影响情感值的计算，则将一个类别下的情感集合视为一个大类，从而完成细粒度情感词典的第二步扩建；至此，构建的细粒度...

【技术特征摘要】
1.一种细粒度文本情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建细粒度情感词典选取国际级公认的基准情感分类作为细粒度情感分类，并将基准情感词作为各类别的种子情感词，通过wordNet查找其同义词集合，并放入对应的类别，完成细粒度情感词典的第一步扩建；wordNet将单词分为四类：名词、动词、副词和形容词；由基准情感词扩展得到了名词性情感集合，按照相同的方式根据基准情感词的形容词、动词和副词形式，分别构建成其形容词、动词和副词形式的情感集合；同类别的情感集合，除了词性的差异之外，并不影响情感值的计算，则将一个类别下的情感集合视为一个大类，从而完成细粒度情感词典的第二步扩建；至此，构建的细粒度情感词典还有大部分的情感词汇无法覆盖；将其余情感词如何归类到细粒度情感类别的问题，转换为分析其与基准情感词在概念层次上基于常识的相似性，并将其分配到相似性最高的基准情感词所代表的情感类别中；最后分析归类结果，并完善可能存在的缺陷；至此完成细粒度情感词典的扩建；步骤二：语句结构关系判断判断语句中是否有连词，如果有，...

【专利技术属性】
技术研发人员：於志文，夏云云，郭斌，周兴社，王柱，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61