【摘 要】
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由于Web文本迅速增多,对这些文本,特别是用户主动发布的评论数据进行挖掘和分析,识别出其情感趋向及演化规律,可以更好地理解用户的消费习惯,分析热点舆情,给企业、政府等机
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由于Web文本迅速增多,对这些文本,特别是用户主动发布的评论数据进行挖掘和分析,识别出其情感趋向及演化规律,可以更好地理解用户的消费习惯,分析热点舆情,给企业、政府等机构提供重要的决策依据。首先对情感分析的研究对象和目标进行了定义和说明,并给出基本的研究思路。然后,在主观性句子识别任务上,详细回顾和分析了主要的处理方法;在观点分类的特征抽取上,重点介绍和讨论了两类主流的处理思路——基于情感词和基于频繁模式挖掘。接着简要介绍了其他一些相关的情感分析问题。最后总结了情感分析的现有成就和不足,以及面临的挑战,并对其发展前景进行了展望。
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