情感词汇的判断标准和搜集过程

情感可以划分为积极和消极,词汇相应就可以划分为积极、消极和中性情感词汇。在研究中发现中性词汇中有一些特别活跃,极易染上情感色彩,这里被命名为中性易感词汇。判断情感词汇的标准是根据心理学和评价系统的相关研究而确定,搜集方法是在实践中逐渐形成。情感词汇的判断和搜集使得语篇情感计算的设想成为可能。

基于语法的情感词汇自动获取

情感计算是目前人工智能领域的热门课题,而词汇的情感计算又是准确完成文本情感计算的基础.目前情感词汇的获取大多采用人工获取的方法,如何自动地获取情感词汇,已成为当前情感计算研究亟需解决的问题.提出了情感词汇的自动提取机制,首先分析了情感词汇的一般语法规律,例如,重叠的规律,受否定词、程度副词修饰的规律等.然后在情感词汇的这些语法规律的基础上,运用CRF模型实现了情感词汇的自动获取.最后,分析了不同的语法规律对情感词汇自动获取的作用大小,并对实验结果进行了详细分析,实验结果表明情感词汇自动获取方法是有效的.

维吾尔语情感词汇自动识别

针对维吾尔语情感词汇获取难度大、人工扩充情感词汇工作量大且效率低的缺陷,结合维吾尔语主观文本语料的具体特点,分析维吾尔语情感词汇在情感语料中表现的特征,建立维吾尔语情感词汇的特征模板,利用条件随机场模型实现维吾尔语情感词汇的自动识别方法。实验结果验证该方法能有效自动识别情感词汇,降低人工识别情感词汇的工作量。

基于情感词汇本体的主观性句子倾向性计算

如何有效提取句子的主观信息,计算主观性句子倾向性,并对其情感进行细粒度分析,成为一个热门的研究话题。提出了一种基于情感本体的主观性句子倾向性分析方法,分析句子的上下文语义关系,建立规则集。依据情感词汇本体和规则集,提出连续三词词类组合(3-POS)模型识别主观性句子,最后计算主观性句子倾向性值。实验结果表明,该模型对主观性句子的倾向性进行识别和计算的准确率达到81.02%。

基于情感词汇的科研论文写作风格演变研究——1994-2012年科研论文摘要中情感词汇使用情况的回顾性分析

本文通过对科研论文中情感词汇的使用情况进行回顾性分析,探讨科研工作者的学术写作风格的演变情况。以1994—2012年间"计算机"学科共31本不同质量等级的中文期刊刊载的21万多篇科研论文为研究对象,采用数据驱动的方法描绘75个情感词汇在论文摘要中"绝对频率"和"相对频率"的时间分布情况,并将中文文献结果与同时期《ACM美国计算机学会全文数据库》中收录的"计算机"学科的16多万篇英文文献进行比较研究,发现不同语言、期刊质量等级的科研论文中含有积极词汇的摘要所占比例的逐年增加,反映了学者在学术写作风格上越来越多地使用情感词汇,尤其是积极词汇。这一方面和近年来积极的科学发现的迅速涌现有关,另一方面也说明科研工作者越来越倾向于采用一种乐观的学术写作风格。

情感词汇Ontology驱动的话题倾向性计算

针对"未然态"的舆情信息,挖掘网络热点、焦点及敏感话题,把握舆情动态,提高处置与监管网络突发事件能力等,是舆情分析的重要研究内容。对基于情感词汇Ontology的话题倾向性进行了研究。通过计算与情感词汇Ontology中情感词汇的语义相似度、统计话题语料中情感特征词汇的词频,计算语料中情感特征词汇的倾向性权重;根据情感特征词汇的倾向性权重计算话题倾向性强度和整体倾向性。最后在情感词汇Ontology指导下对话题中每篇语料的情感分类和倾向性强度进行规范化细粒度标注。

面向网络舆情的哈萨克语情感词汇自动获取

为提高网络舆情分析中哈萨克语情感词汇获取的效率,解决人工获取方式低效的不足,提出了情感词汇自动获取机制。根据哈萨克语文本语料特点,分析了情感词汇的特征规则,结合词频逆文档频率(TF-IDF),建立了哈萨克语情感词汇特征模板,在此基础上利用最大熵模型实现哈萨克语情感词汇的自动获取。实验表明,哈萨克语情感词汇自动获取正确率达到74.2%,该方法是有效的。

在线评论情感词汇模糊本体库构建

围绕消费者在线评论情感词汇分类问题,提出了一种词汇情感分类方法,根据自然语言和情感的模糊属性,建立了模糊情感词汇本体,并构建了情感词汇本体库,这将有助于更好地分析和把握网络环境下消费者的情感和行为的变迁规律,有助于消费者语言情感表达的理解和智能化实现个性化产品推荐。

波兰语义学派NSM理论对情感词汇的语义解释力

每种语言都为本民族提供了一套阐释范畴,并按照不同的认知图景使人们的情感体验概念化。这些认知图景又与特定语言的词汇范畴联系在一起,因而赋予了特定文化的价值、态度和意义。波兰语义学派的自然语义元语言(NSM)理论从跨语言和跨文化的视角来研究情感概念及其意义。通过梳理前人的有关论述,以自然语义元语言理论为框架,以普遍性语义基元为释义单位,探讨了NSM理论的化简释义方法及其对情感词汇的语义解释力,展示了应用NSM这一用途广泛的释义工具来准确地表征情感概念的意义。普遍的人类概念是构成人类理解情感概念的基石。基于60多个人类普遍概念的NSM研究方法,无疑将有助于我们更好地理解和把握不同文化的人类情感概念。

浅析情感词汇在茶艺英语中的应用

英语中的词汇本身都带有感情,并且词义随着说话时的情境的不同,表达的含义也有所不同。在茶艺英语中,也应当注意情感词汇的应用,在进行茶叶的宣传、销售、介绍以及茶事服务的过程中,应该注意茶艺英语词汇的情感以及语气,避免由于情感及语气表达不当,造成误解。在进行茶艺英语的翻译过程中,首先应当准确的把握词汇的本意,再体会其引申或者比喻的意义,还要结合特定的语境,才能正确的表达出想表达的意思,避免歧义的产生,所以分析情感词汇在茶艺英语中的应用,对于表达思想感情,增强交流的效果,具有非常重要的意义。

茶叶专业英语教学中情感词汇教学分析

我国传统的茶文化是具有非常独特的教育意义的,所以对于茶文化中的专业英语来讲,它也具有非常重要的作用。所以作为学生在学习茶文化时,也要好好的学习茶学的英语教育,将其有效的应用在茶文化中,让我们在以后的工作和学习中能够更加深刻的了解茶文化的内涵。并且,通过茶专业英语教育来提高茶学专业的人才的素质。因此,在日常的茶学英语教学中也要采取更加直观的方式让学生来认识茶,让其教学更加具体化,直观化,让学生能够通过感性认识来增强对茶学专业英语的学习。本文就通过对茶叶专业英语中的情感词汇进行分析,了解情感词汇的用法,从而增强交流的效果。

基于语法的维吾尔语情感词汇自动获取

情感词汇的获取是文本倾向性分析的基础。为了解决人工识别方法低效的不足,并为维吾尔语情感词的研究及情感词词典的创建提供一些可供选择的方法和思路,该文首先分析了维吾尔语情感词汇在上下文中表现的特征,并结合维吾尔语本身的语法特征,建立了扩展的维吾尔语新增特征模型,与词频逆文档频率(TF-IDF)算法相结合,实现了维吾尔语情感词汇的识别。实验结果指出该特征模型有效地提高了情感词汇的识别率。

基于CSL学习者认知的情感词汇计量与统计分析

该文以情感词汇词典为依托,通过四部小说中情感词汇的提取,对比和分析四部小说用词的情感分类、词性种类、极性和强度。在此基础上研究汉语作为第二语言(Chinese as a second language, CSL)学习者对"接受性词汇"的情感词汇熟悉度测量表现和"产出性词汇"的情感词汇输出表现,并进行了科勒-拉普假设检验。该文发现,现代汉语长篇小说在情感词汇的使用上,并不会因为作者、题材、内容不同而产生较大差异,文本中21类情感词赞扬类和贬责类占总词数的一半。另外,CSL学习者对频率高的情感词汇熟悉度不够,他们在产出情感词汇时动词和形容词产出不够丰富,悲伤类的词语产出较少,对表达强烈感情的词汇掌握的也不够多。

茶艺英语中情感词汇的应用方法

在改革开放不断深入的新局势下,外资企业大量涌入中国,随之英语也将成为商业发展中的国际性语言。因此在茶叶贸易中英语也将成为必不可少的交流工具,茶学有着深厚的民族文化底蕴,所以有关茶学的英语词汇已经被许多英语学者所重视,在茶艺英语中要对每一个情感词语进行分析研究,并确定其表达思想及表达效果,这些对于茶叶的外贸发展有着重要的价值。基于此,对差异英语中情感词汇的应用方法进行了探讨。

《聊斋志异》中情绪情感词汇的翻译窥探

《聊斋志异》中充满着情绪情感的描绘,这些描绘大多短小精悍,然而宋贤德译文却能忠实地再现原文中的情绪情感,探究该译者对情绪情感词汇的处理方法,既能展现译者翻译的某些特点,也能为翻译实践和情绪信息双语转化研究提供借鉴实例。

论文学语篇中情感词汇资源分布的评价意义--以张爱玲英文小说The Spyring为例

基于Martin的评价理论之情感系统为理论框架,论文以中国现代女作家张爱玲的英文短篇小说The Spyring为例,通过统计分析描写女主角情感词汇资源的离散分布、积极/消极情感比例分布、情感触发物的构成分布及情感四因子的构成分布,来揭示文学语篇创作中情感词汇资源分布及构成的评价意义。

基于电影评论的情感词汇共现网络分析

针对微博评论文本的情感计算分析大多以情感词语为出发点,因此与情感词语有关的分析处理已经成为情感计算领域的重点.本文针对《我不是药神》电影评论语料进行预处理,构建情感词汇共现网络,并对情感词汇共现网络的统计学特征进行分析和可视化,包括小世界效应、无标度特征、网络社区结构特性、网络抗毁性分析.实证研究结果表明《,我不是药神》电影评论的情感词汇共现网络服从小世界效应,具有无标度特性,能够划分出明显的社区结构.

基于图排序的词汇情感消歧研究

词汇情感消歧是文本情感倾向性分析的关键技术之一。该文在分析比较了词汇情感消歧和词义消歧异同后,从情感分析角度出发,提出了基于图排序的词汇情感消歧方法。该方法通过自动获取和人工校正相结合的方式获得多情感词汇,然后根据语义关系构建词义关系图,进而在词义关系图上迭代计算直至收敛,最后选择多情感词汇的词义中权值最大的词义作为结果输出,从而实现情感消歧。该文分别在新浪微博语料库和情感语料库上验证了该方法的有效性。

普通话和维吾尔语情感词汇对比分析的文献综述

新疆是我国一个很重要的少数民族聚居区,有着悠久的历史,而汉族与维吾尔族是共同生活在这片土地上的两个友好民族,由于民族文化的不同,其语言特色也有所不同,在情感词汇的用法上也出现了一些不同之处.从宏观上看,普通话和维吾尔语两种语言的情感词汇的用法还是同多于异,从微观上看,情感词汇的使用在具体运用时,普通话和维吾尔语往往表现出种种差异.本文通过归纳在汉族和维吾尔族不同文化背景、民族心理等方面的差异下情感词汇区别的研究成果,总结出普通话和维吾尔语情感词汇的对比分析.

俄汉情感评价词汇的词典标注对比研究

基于情感词汇、情绪情感和表达性类别,针对俄汉情感评价属性的词汇,通过对相应词典语料库的标注属性及情感描述进行对比和分析,借助客观分析和计算机数据处理的可用成分予以定义和描述,用以区分积极和消极评价的俄汉词汇类型。当前语言模型和机器学习的研究成果,可以更加快速便捷地为俄汉情感评价词汇词典的编撰和相应互译数据库的建立提供便利。根据俄语情感评价词汇中语料库词典的词义标注研究,得到与汉语对等的俄语情感评价词汇词集。该研究有益于词典表达性设置和翻译研究的实践,研究结果对于俄汉情感评价词汇词典的编撰和相应互译数据库的建立具有重要参考价值。