劉勇華，李?lèi)?ài)萍，段利國(guó)，邸 鵬，王鴻翔

（太原理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，山西 太原030024）

0 引 言

文本情感分析的前提是對(duì)文本中主觀成分的識(shí)別和提取。例如：在文本情感分析中［1］，處理的文本類(lèi)型就是主觀性文本。事先對(duì)文本進(jìn)行主觀性判別是很有必要的，不僅可以有效地減少分析的范圍，還可以提高分析的速度和精確度。主觀文本識(shí)別主要有兩種方法，基于詞典和基于統(tǒng)計(jì)?；谠~典的方法利用事先建立的情感詞典 （可以人工標(biāo)注或是機(jī)器統(tǒng)計(jì)），統(tǒng)計(jì)文本中的詞語(yǔ)是否含有情感，再進(jìn)一步判別文本主客觀性［2］，這種方法非常依賴情感詞典。基于統(tǒng)計(jì)的方法利用訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)模型，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，對(duì)待測(cè)文本進(jìn)行判別［3］。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有：樸素貝葉斯 （NB）、支持向量機(jī) （SVM）、決策樹(shù)、K最近鄰、最大熵模型等。這種方法在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)注、特征選取、分類(lèi)器的選取等方面具有一定的局限性。目前，學(xué)者們?yōu)榱说玫礁叩臏?zhǔn)確率和更快的分類(lèi)效率，大多數(shù)采用基于詞典和基于統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法進(jìn)行文本主觀識(shí)別［4－6，9－11］。針 對(duì) 包 含 豐 富 情 感 信 息 的 主 觀 線 索 研 究 還 較 少，比如復(fù)雜句式的關(guān)聯(lián)詞特征研究較為缺乏。因此，本文將關(guān)聯(lián)詞、情感詞以及指示性動(dòng)詞、感嘆詞、程度副詞、帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等6種主觀線索成分作為分類(lèi)特征，建立主觀線索特征詞表，用樸素貝葉斯分類(lèi)器對(duì)文本的主客觀性進(jìn)行判別。

1 相關(guān)知識(shí)

1.1 主客觀文本定義

（1）主觀性文本是指作者對(duì)于非事實(shí)的描述的文本，通常帶有一定的個(gè)人情感色彩。主觀性文本主要分為兩類(lèi)：評(píng)價(jià)和推測(cè)［4］。

目前，主客觀文本分類(lèi)方面，主要是針對(duì)評(píng)價(jià)型的文本進(jìn)行研究。例如：“我認(rèn)為iPhone挺好，值得擁有?！?。

（2）客 觀 性 文 本 定 義 請(qǐng) 參 見(jiàn) 文 獻(xiàn) ［5］。例 如：“iPhone4永遠(yuǎn)是一部經(jīng)典，無(wú)法超越?！?。

中文主觀性文本和客觀性文本之間存在很大的區(qū)別，主觀性文本一般表達(dá)人們的情感、看法或是態(tài)度，表達(dá)的形式也是多樣化，不是規(guī)范型的文本，時(shí)常出現(xiàn)不規(guī)范的詞語(yǔ)和結(jié)構(gòu)等。主觀性文本識(shí)別主要以情感詞為主，利用各種文本特征表示方法和分類(lèi)器 （一般采用樸素貝葉斯分類(lèi)器）進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別［7］。

1.2 文本分類(lèi)過(guò)程

文本分類(lèi)過(guò)程如圖1所示。

圖1 文本分類(lèi)過(guò)程

其中預(yù)處理環(huán)節(jié)包含中文分詞、分句、去停用詞等過(guò)程。特征表示包括特征選擇、特征提取及特征值計(jì)算。

1.3 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯（Naive Bayes，NB）定義請(qǐng)參見(jiàn)文獻(xiàn)［4］。

對(duì)需測(cè)試文本D＝ ｛T1，T2，…，Tn｝，由于NB是基于特征相互獨(dú)立的假設(shè)下，判別其屬于主觀、客觀類(lèi)別C＝｛CS，CO｝，分類(lèi)算法如式 （1）所示

其中，P（Cj）表示類(lèi)別Cj的先驗(yàn)概率，P（Ti，Cj）表示特征Ti出現(xiàn)在類(lèi)別Cj中的后驗(yàn)概率。

先驗(yàn)概率P（Cj）的計(jì)算公式如式 （2）所示

式中：D（Cj）——類(lèi)別Cj中的文本數(shù)。

后驗(yàn)概率P（Ti，Cj）是特征Ti出現(xiàn)在類(lèi)別Cj中的概率，并且為防止0概率的出現(xiàn)進(jìn)行平滑調(diào)整，計(jì)算公式如式 （3）所示

其中，P（Ti，Cj）為特征項(xiàng)Ti在類(lèi)別Cj的文本中出現(xiàn)的次數(shù)，式 （4）中M 為特征項(xiàng)Ti在所有類(lèi)別的文本中出現(xiàn)的次數(shù)總和。

2 主觀線索特征

主觀線索特征包括情感詞、第一或第二人稱(chēng)代詞、不規(guī)范的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、感嘆詞、程度副詞、發(fā)表看法或意見(jiàn)的動(dòng)詞 （指示性動(dòng)詞）、不精確的數(shù)字或日期、關(guān)聯(lián)詞等9種特征。本文選取關(guān)聯(lián)詞、情感詞以及與指示性動(dòng)詞、感嘆詞、程度副詞、帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等6種主觀線索特征作為主觀性文本識(shí)別依據(jù)。下面具體介紹每種特征以及特征提取算法。

2.1 情感詞

具有情感的詞的統(tǒng)稱(chēng)為情感詞，以帶有情感的動(dòng)詞和形容詞居多。當(dāng)人們陳述的句子中出現(xiàn)正、負(fù)面的情感詞語(yǔ)或評(píng)價(jià)詞語(yǔ)時(shí)，這個(gè)句子是主觀句的可能性很大。例如：“我喜歡iPhone。”、“iPhone外觀好看?！?。本文所用的情感詞是HowNet情感分析用詞語(yǔ)集中中文正負(fù)面情感詞語(yǔ)和正負(fù)面評(píng)價(jià)詞語(yǔ)，其分布情況見(jiàn)表1。

表1 情感詞分布情況

算法1：情感詞提取算法

輸入：給定的文本D

輸出：情感詞集合q

步驟1 對(duì)給定的文本分句、分詞并進(jìn)行詞性標(biāo)注處理后得到文本特征詞序列集合

步驟2 利用HowNet情感分析用詞語(yǔ)集中中文正負(fù)面情感詞語(yǔ)和正負(fù)面評(píng)價(jià)詞語(yǔ)建立情感詞表Q，Q 可用如式（6）表示

步驟3 利用建立好的情感詞表Q 統(tǒng)計(jì)給定的文本D中的情感詞，得到情感詞集合q

2.2 指示性動(dòng)詞

當(dāng)人們對(duì)于某種事物表述自己的觀點(diǎn)或態(tài)度時(shí)，往往會(huì)采用一些諸如 “感覺(jué)”、 “認(rèn)為”等一類(lèi)的主張?jiān)~語(yǔ)，并且這些主張?jiān)~語(yǔ)往往會(huì)伴隨第一、第二和第三人稱(chēng)代詞一起出現(xiàn)，那么這一類(lèi)的句子是主觀句的可能性很大。例如：“我感覺(jué)iPhone真心不錯(cuò)，你值得擁有。”。本文使用的指示性動(dòng)詞是HowNet情感分析用詞語(yǔ)集中中文主張?jiān)~語(yǔ)，其分布情況見(jiàn)表2。

表2 指示性動(dòng)詞分布情況

算法2：指示性動(dòng)詞提取算法輸入：給定的文本D

輸出：指示性動(dòng)詞集合z

步驟1 與算法1的步驟1相同；

步驟2 利用HowNet情感分析用詞語(yǔ)集中中文主張?jiān)~語(yǔ)建立指示性動(dòng)詞表Z，Z 可用如式 （8）表示

步驟3 利用建立好的指示性動(dòng)詞表Z 統(tǒng)計(jì)給定的文本D 中的指示性動(dòng)詞，得到指示性動(dòng)詞集合z

2.3 感嘆詞

感嘆詞是用于表達(dá)各種感情的詞，它與后面句子的其余成分沒(méi)有語(yǔ)法聯(lián)系，并且能更好地幫助人們表達(dá)自身的情感傾向。當(dāng)某個(gè)句子中出現(xiàn) “啊”、“哎呀”、“天呀”等的感嘆詞時(shí)，這個(gè)句子很可能是主觀句。例如：“哎呀，我把iPhone落家了?！?。本文通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料中大量主觀性文本的觀察與研究，統(tǒng)計(jì)出適合主觀性文本識(shí)別的感嘆詞，具體分布情況見(jiàn)表3。

表3 感嘆詞分布情況

算法3：感嘆詞提取算法

輸入：給定的文本D

輸出：感嘆詞集合g

步驟1 與算法1的步驟1相同；

步驟2 通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料中大量主觀性文本的觀察與研究，統(tǒng)計(jì)出適合主觀性文本識(shí)別的感嘆詞，建立感嘆詞表G，G 可用如式 （10）表示

步驟3 利用建立好的感嘆詞表G 統(tǒng)計(jì)給定的文本D中的感嘆詞，得到感嘆詞集合g

2.4 程度副詞

通常，人們?yōu)榱嗽鰪?qiáng)自己表達(dá)的情感，往往會(huì)使用一些程度副詞加以修飾。當(dāng)某個(gè)句子中含有如 “非?！?、“很”、“相當(dāng)”等之類(lèi)的程度副詞時(shí)，這個(gè)句子是主觀句的可能性很大。例如： “iPhone性能相當(dāng)好，我非常喜歡?！?。本文使用的程度副詞是HowNet情感分析用詞語(yǔ)集中中文程度級(jí)別詞語(yǔ)，具體的分布情況見(jiàn)表4。

表4 程度副詞分布情況

算法4：程度副詞提取算法

輸入：給定的文本D

輸出：程度副詞集合cd

步驟1 與算法1的步驟1相同

步驟2 利用HowNet情感分析用詞語(yǔ)集中中文程度級(jí)別詞語(yǔ)建立程度副詞表CD，CD 可用如式 （12）表示

步驟3 利用建立好的程度副詞表CD 統(tǒng)計(jì)給定的文本D 中的程度副詞，得到程度副詞集合cd

2.5 帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)

句子中問(wèn)號(hào)的出現(xiàn)表示人們?cè)谫|(zhì)疑某事物，帶有不確定性；而感嘆號(hào)的出現(xiàn)則表示人們對(duì)事物吃驚、喜悅、嘆息等的態(tài)度，帶有一定的情感。這兩種標(biāo)點(diǎn)符號(hào)都能表達(dá)人們內(nèi)心的情感。由于這兩者在主觀性文本中出現(xiàn)頻率居多，很少在客觀性文本中出現(xiàn)，因此，本文將帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)作為識(shí)別主觀性文本的一種特征。例如：“iPhone各個(gè)方面都挺好，難道你不想擁有一部嗎？”、“iPhone音質(zhì)真好！”。而在有些句子中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)問(wèn)號(hào)、感嘆號(hào)連用的現(xiàn)象，表達(dá)更為強(qiáng)烈的情感，例如：“iPhone各個(gè)方面都挺好，難道你不想擁有一部嗎？？？”、“iPhone音質(zhì)真好?。。　?。本文通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料中大量主觀性文本的觀察與研究，統(tǒng)計(jì)出適合主觀性文本識(shí)別的帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，具體分布見(jiàn)表5。

表5 帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)分布情況

算法5：帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)提取算法

輸入：給定的文本D

輸出：帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)集合bd

步驟1 與算法1的步驟1相同

步驟2 通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料中大量主觀性文本的觀察與研究，統(tǒng)計(jì)出適合主觀性文本識(shí)別的帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，建立帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)表BD，BD 可用如式（14）表示

步驟3 利用建立好的帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)表BD統(tǒng)計(jì)給定的文本D 中的帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，得到帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)集合bd

2.6 關(guān)聯(lián)詞

復(fù)句、分句的定義請(qǐng)參見(jiàn)文獻(xiàn) ［8］。本文研究的是以關(guān)聯(lián)詞所表示的復(fù)句類(lèi)型，關(guān)聯(lián)詞表達(dá)人的邏輯認(rèn)知，具有一定的主觀性。人們對(duì)于客觀事實(shí)根據(jù)自己所要表達(dá)的意思來(lái)選擇用或不用關(guān)聯(lián)詞、用哪一種關(guān)聯(lián)詞，這種選擇性表達(dá)就是一種主觀性。

本文從以下兩個(gè)方面來(lái)分析關(guān)聯(lián)詞語(yǔ)的主觀性：

（1）文章中關(guān)聯(lián)詞的使用率：本文選擇中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)的時(shí)政新聞 《外交部：越南沖擊我警戒區(qū)及船只1416艘次》、九九文章網(wǎng)的影評(píng)書(shū)評(píng) 《〈水煮三國(guó)〉讀后感》兩篇文章為代表分析關(guān)聯(lián)詞的主觀性。通過(guò)對(duì)文章中的句子總數(shù)、復(fù)句數(shù)、關(guān)聯(lián)詞組數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析關(guān)聯(lián)詞對(duì)主觀句的影響，結(jié)果見(jiàn)表6。

由表6的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，在新聞體裁的文章中復(fù)句的使用率很高，而關(guān)聯(lián)詞的使用率較低；在書(shū)評(píng)體裁的文章中，復(fù)句的使用率相對(duì)比較低，而關(guān)聯(lián)詞的使用率卻很高。新聞體裁的文章講述的是客觀事實(shí)，一般比較客觀；書(shū)評(píng)體裁的文章是評(píng)價(jià)型的文章，一般帶有作者的觀點(diǎn)、態(tài)度或是意見(jiàn)，主觀性比較強(qiáng)。從上述兩種體裁關(guān)聯(lián)詞的使用來(lái)看，比較客觀的文體關(guān)聯(lián)詞的使用率低，主觀性強(qiáng)的文本關(guān)聯(lián)詞的使用率較高。由此可得，關(guān)聯(lián)詞對(duì)主觀性的表達(dá)具有一定的影響。

表6 兩文章中復(fù)句和關(guān)聯(lián)詞組使用比例

（2）對(duì)同一客觀事實(shí)使用不同的關(guān)聯(lián)詞：對(duì)于同一個(gè)客觀事實(shí)，表達(dá)的方式可以使用單句，還可以使用復(fù)句，其中復(fù)句可以是關(guān)聯(lián)詞的復(fù)句，也可以不使用關(guān)聯(lián)詞。對(duì)于同一個(gè)客觀事實(shí)，想要表達(dá)不同的主觀認(rèn)知，就會(huì)使用不同的關(guān)聯(lián)詞。比如對(duì)于客觀事實(shí) “天陰了，要下雨”，沒(méi)有關(guān)聯(lián)詞的連接就是一個(gè)表達(dá)客觀事實(shí)的復(fù)句，而使用不同的關(guān)聯(lián)詞將其連接就構(gòu)成了不同類(lèi)型的復(fù)句：

因?yàn)樘礻幜?，所以要下雨?/p>

不僅天陰了，而且要下雨。

只有天陰了，才要下雨。

如果天陰了，就要下雨。

上述例句涉及4 種類(lèi)型的復(fù)句，分別是因果、遞進(jìn)、條件、假設(shè)關(guān)系的復(fù)句。利用關(guān)聯(lián)詞，可以使分句間的意義關(guān)系明確地表達(dá)出來(lái)。換句話說(shuō)，句子中本來(lái)就包含分句間的意義關(guān)系，而使用關(guān)聯(lián)詞之后使分句間的邏輯關(guān)系更加凸顯出來(lái)。對(duì)于同一客觀事實(shí)來(lái)說(shuō)，理論上只存在一種意義關(guān)系，在使用不同的關(guān)聯(lián)詞連接后卻表達(dá)了不同的意義。由此可以說(shuō)明關(guān)聯(lián)詞帶有一定的主觀性。

綜上所述，關(guān)聯(lián)詞的使用一般會(huì)帶有使用者的主觀邏輯認(rèn)知，對(duì)主觀句的識(shí)別具有一定的作用。本文通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料中大量主觀性文本的觀察與研究，統(tǒng)計(jì)出適合主觀性文本識(shí)別的關(guān)聯(lián)詞。一般來(lái)說(shuō)，文本中的關(guān)聯(lián)詞都是成對(duì)出現(xiàn)，常用的關(guān)聯(lián)詞分布情況見(jiàn)表7。

算法6：關(guān)聯(lián)詞提取算法

輸入：給定的文本D

輸出：關(guān)聯(lián)詞集合gl

步驟1 與算法1的步驟1相同

步驟2 通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料中大量主觀性文本的觀察與研究，統(tǒng)計(jì)出適合主觀性文本識(shí)別的關(guān)聯(lián)詞，建立關(guān)聯(lián)詞表GL，GL 可用如式 （16）表示

步驟3 利用建立好的關(guān)聯(lián)詞表GL 統(tǒng)計(jì)給定的文本D中的關(guān)聯(lián)詞，得到關(guān)聯(lián)詞集合gl

表7 常用關(guān)聯(lián)詞分布情況

上述論述特征對(duì)主觀句具有一定的識(shí)別作用，本文利用這6種特征建立一個(gè)主觀線索特征詞表ZG，如式 （18）所示，將主觀線索特征詞表ZG 中包含的各個(gè)特征作為識(shí)別主觀性文本的特征，再利用樸素貝葉斯分類(lèi)器進(jìn)行主觀性文本識(shí)別

3 實(shí)驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料庫(kù)

本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用了2008年中文傾向性分析評(píng)測(cè)提供的 中 文 語(yǔ) 料 集COAE2008。COAE2008 （Chinese opinion analysis evaluation，COAE2008）語(yǔ)料集是第一屆中文傾向性分析評(píng)測(cè)的訓(xùn)練語(yǔ)料，由中科院計(jì)算所和洛陽(yáng)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院共同整理和標(biāo)注完成，近40000 篇文本，其中具有觀點(diǎn)傾向性文本數(shù)量超過(guò)4000 篇，語(yǔ)料涉及的領(lǐng)域有影視娛樂(lè)、財(cái)經(jīng)、教育、房產(chǎn)、電腦、手機(jī)等領(lǐng)域的網(wǎng)頁(yè)，提取后整理成txt純文本形式，文章從幾個(gè)句子到上百個(gè)句子不等。

本文利用主觀線索特征詞表中包含的各個(gè)特征作為主觀文本識(shí)別特征，通過(guò)人工標(biāo)注篩選的方法，從COAE2008語(yǔ)料集中選取主觀性和客觀性明確的文本各500個(gè)，其中300個(gè)主觀文本和300個(gè)客觀文本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，另外的200個(gè)主觀文本和200 個(gè)客觀文本作為測(cè)試數(shù)據(jù)。表8為訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)的分布情況。

表8 訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)分布情況

3.2 實(shí)驗(yàn)步驟

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：本文利用哈工大社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心編制的語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái) （LTP）分句工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分句，中科院計(jì)算機(jī)所編制的中文分詞 （ICTCLAS）工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞，再借助停用詞表去停用詞。

（2）特征表示：特征表示包括特征選擇、提取及其值的計(jì)算，常用的特征提取算法有信息增益、文檔頻率、CHI統(tǒng)計(jì)、相對(duì)熵和互信息等。本文利用文檔頻率的方法對(duì)主觀性文本進(jìn)行特征提取，將文本向量化表示，具體步驟如下：

步驟1 對(duì)給定的文本分句、分詞并進(jìn)行詞性標(biāo)注處理后，得到文本特征詞序列集合，形式如式 （19）所示

其中，Ti為特征詞，posi為特征詞的詞性。

步驟2 利用主觀線索詞表ZG 統(tǒng)計(jì)文本中各個(gè)特征出現(xiàn)的次數(shù)，得到主管線索特征集合X

其中，i＝1，2，…，n，Ai，Bi，Ei，Ki，Mi，Yi分別表示特征qi，zi，gi，cdi，bdi，gli出現(xiàn)的次數(shù)。

步驟3 利用文檔頻率的方法分別計(jì)算P（qi），P（zi），P（gi），P（cdi），P（bdi），P（gli）計(jì)算公式如式 （21）所示

其中，N 為文本中所有特征數(shù)總和，由于P（qi），P（zi），P（gi），P（cdi），P（bdi），P（gli）計(jì)算方法一樣，計(jì)算時(shí)只需將式 （21）的分子替換成其它主觀線索特征出現(xiàn)的次數(shù)。步驟4 將文本向量化表示成式 （22）所示的形式

（3）訓(xùn)練分類(lèi)器：利用向量化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練樸素貝葉斯分類(lèi)器，生成分類(lèi)模型。

（4）測(cè)試數(shù)據(jù)：利用上述分類(lèi)模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)環(huán)境是使用MyEclipse 8.5進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)時(shí)所用的機(jī)器型號(hào)是聯(lián)想Y480，機(jī)器的主要配置為intel酷睿i5 3210 M 處理器，4G 內(nèi)存，2.5GHz主頻。實(shí)驗(yàn)所采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)是準(zhǔn)確率P

式中：Tr（Cj）——分類(lèi)正確的文本數(shù)，N（Cj）——屬于類(lèi)別Cj的文本數(shù)。

本文總共做了3組實(shí)驗(yàn)，分別為采用傳統(tǒng)樸素貝葉斯進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、用樸素貝葉斯＋主觀線索 （不含關(guān)聯(lián)詞）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、本文提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。表9 為3 組實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表9 實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

最后，本文對(duì)3組實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比，得出3組實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表10。

表10 3組實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果

由表10的3組實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果可以看出，主觀線索特征的加入對(duì)分類(lèi)性能有一定的提升，而含有關(guān)聯(lián)詞的主觀線索特征的加入對(duì)分類(lèi)性能的提升更加明顯。實(shí)驗(yàn)表明，主觀線索對(duì)主觀性文本識(shí)別有一定的幫助，含有關(guān)聯(lián)詞的主觀線索特征比不含有關(guān)聯(lián)詞的主觀線索特征識(shí)別性能要好些。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文分析了關(guān)聯(lián)詞對(duì)主觀性文本識(shí)別的作用，并將關(guān)聯(lián)詞加入到主觀線索特征中，作為主觀性文本識(shí)別的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，主觀線索對(duì)主觀性文本識(shí)別有一定的幫助，含有關(guān)聯(lián)詞的主觀線索特征比不含有關(guān)聯(lián)詞的主觀線索特征分類(lèi)性能要好些。本文主要針對(duì)主觀性文本識(shí)別進(jìn)行研究，對(duì)如何準(zhǔn)確有效識(shí)別出主觀性文本進(jìn)行分析，提出關(guān)聯(lián)詞、情感詞以及與指示性動(dòng)詞、感嘆詞、程度副詞、帶有情感色彩的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等6種主觀線索成分作為主觀性文本識(shí)別依據(jù)，建立主觀線索特征詞表，用樸素貝葉斯分類(lèi)器對(duì)主觀性文本進(jìn)行識(shí)別，為解決主觀性文本識(shí)別提供可行的方法。

今后的研究工作從兩個(gè)方面展開(kāi)：①提高分詞和分句的準(zhǔn)確率，現(xiàn)有的分詞和分句工具準(zhǔn)確率不高，這對(duì)主觀線索的判別有很大影響。②繼續(xù)探討其它的可以作為主觀性文本識(shí)別的主觀線索特征。

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