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文本情感分析:让机器读懂人类情感VIP免费

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文本情感分析:让机器读懂人类情感 1 引言 在大数据和人工智能的时代,机器能否拥有情感成为人们热议的话题。真正的人工智能系统不仅具有像人类的思考和推理能力,也需要也要能够感知和表达情感。MIT 的 Minsky (人工智能之父)早在 1985 年在“The Society of Mind”中指出“问题不在于智能机器能否拥有任何情感,而在于机器实现智能时怎么能够没有情感?”。赋予机器情感分析能力引起了社会的广泛关注,研究领域也开展了很多相关的研究工作。科幻电影《她》中人工智能系统和主人公谈恋爱的故事,激发了人们对机器具有人类情感的无限想象。那么,机器是怎样理解人类情感呢?通常来讲,机器理解人类情感是一个多模态的感知过程,通过表情、行为、语言来理解情感。语言通常以文本的形式存在,本文主要是从文本的角度讨论情感分析的研究。 2 文本情感分析定义 文本情感分析([1],[2])是自然语言处理研究的一个热点,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照 Liu[2]对情感的定义,情感表达由四个元素构成,分别是[Holder,Target,Polarity,Time],其中文本发表的时间通常可以使用简单的规则获取,因此情感分析的目标通常是从无结构的文本中自动分析出 Holder(观点持有人)、Target(评价对象)、Polarity(极性)三元素。Holder 是观点的发出者;Target 是该观点评价的对象(如实体或实体的属性,或者话题);Polarity 是所表达的情感类别,由于任务不同,情感类别体系会不同,通常包括褒贬、褒贬中、喜怒哀乐悲恐惊、情感打分(如 1-5 分)等分类体系。文本中的情感又分为显式情感及隐式情感,显式情感是指包含明显的情感词语(例如高兴、漂亮)情感文本,隐式情感是指不包含情感词语的情感文本,例如“这个桌子上面一层灰”。由于隐式情感分析难度比较大,比较依赖于背景知识及常识知识,目前许多工作集中在显示情感分析研究。 目前的情感分析研究可归纳为:情感资源构建、情感元素抽取、情感分类及情感分析应用系统,具体见图 1。 图 1 情感分析研究框架 3 情感分析研究任务 情感分析任务和其他自然语言处理任务一样,首先需要资源的支持,在此基础上,开展情感分析元素抽取以及文本情感分类工作,下面我们将进行简要介绍。 3 .1 文本情感资源构建 情感资源一般包括情感词典和情感语料库。 目前人工构建情感词典较多的是收集了褒贬情感词的词典,如哈佛大学GI(General Inqu...

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