导读:本文包含了情感词汇本体论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:情感词汇本体,扩充,多情感歧义词,二元情感搭配
情感词汇本体论文文献综述
赵虹杰[1]（2015）在《中文情感词汇本体的扩充及应用》一文中研究指出情感是人际交流中重要的组成部分,是态度的一部分,是当代认知科学领域研究的热点问题。目前为止,面对海量数据,以人工的方式进行情感分析已经不能满足需求,迫切需要计算机能够代替人处理文本、图像、声音等蕴含的情感信息,即通过计算机系统实现情感计算。随着国家和企业发展的相关需求,情感计算也逐渐成为一个跨领域跨学科的热门研究领域。情感计算的研究目标就是赋予计算机和人一样能够主动观察,详细分析,深刻理解,流畅表达,深度挖掘各种情感的能力。本体作为一个哲学名词,指的是事物本身,作为一个计算机科学的名词,本体是一种形式化的概念框架,包括概念和词汇标识等,是针对领域的明确详细的说明。在情感计算领域,情感词汇本体就是对语言系统中包含情感的词汇进行明确详细的说明。情感词汇本体可以定义情感的结构,帮助实现基于情感的互动,因此情感本体的构建及扩充与应用是情感计算基本且重要的研究工作。本文基于大连理工大学信息检索实验室发布的中文情感词汇本体,在两个方面对情感词汇本体进行扩充,分别是建立多情感歧义词常识库和二元情感搭配常识库,对情感词汇本体的不足之处进行细致的分析并进行有效的完善。建立多情感歧义词常识库。在汉语语言体系中,较多词语具有个不同的释义,因为不同的释义可能表达不同的情感,会导致多情感歧义词的出现。本文将根据在不同的语境下,同一个词语却表现出不同情感类别的词语称作多情感歧义词。首先获取多情感歧义词,即根据中文情感词汇本体库和同义词词林确定候选词语,再通过人工标注确定最终的多情感歧义词集合。由于存在多情感歧义词,需要根据不同的上下文或表述方式对多情感歧义词进行消歧,才能明确多情感歧义词表达的情感类别,从而进行下一步的情感分析。本文针对多情感歧义词在情感分析中难以明确情感类别,需要进行消歧这一问题,建立多情感歧义词常识库。建立二元情感搭配常识库。在汉语语言体系中,存在这种现象：当词语作为最基本的单元时,并不具有情感,通过两个词语的搭配使用反而产生情感。本文针对中文表达的这种现象,基于中文情语料库中的语料,抽取二元常识。对抽取的二元常识,再根据情感语料确定二元常识的情感类别。最后,在中文情感词汇本体和多情感歧义词常识库、二元情感搭配常识库的基础上,进行新闻情感关键句的抽取与极性判别。(本文来源于《大连理工大学》期刊2015-05-30）
王晓东,王娟,张征[2]（2012）在《基于情感词汇本体的主观性句子倾向性计算》一文中研究指出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,提出连续叁词词类组合(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%。(本文来源于《计算机应用》期刊2012年06期）
崔大志,孙丽伟[3]（2010）在《在线评论情感词汇模糊本体库构建》一文中研究指出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。(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(社会科学版)》期刊2010年04期）
陈建美[4]（2008）在《中文情感词汇本体的构建及其应用》一文中研究指出情感计算是人工智能的一个热门的研究领域,它的目标是使计算机拥有情感,能够像人一样自然亲切的交流。随着Internet的发展,以文本形式出现的信息越来越多,逐渐成为我们最容易获取也是最为丰富的一种交互资源,然而国内文本情感分析方面的研究较少。本文首先构建情感识别所需的语义资源,情感词汇本体库。根据目前情感分类发展的现状,确定情感分类体系,在此基础上综合现有的各种情感词汇资源构造情感词汇本体。在本体的知识获取过程中采用手工分类和自动获取相结合的方法填充词汇本体的框架,详细描述了词汇的情感类别、强度和极性等,并进一步统计了情感词汇的分布情况。在资源建设的基础上,为了减轻资源建设的人工劳动量,本文提出了基于CRF的情感词汇自动获取方法。将情感词汇的词汇自身规律,上下文规律,以及这些规律之间的搭配与机器学习方法相结合,实现情感词汇的自动获取。并且根据实验结果,分析各种规律对于情感词汇自动获取的作用,从而寻找出最佳的特征集用于情感词汇的自动获取。实验最后对结果进行了进一步的错误分析,找出了导致错误发生的主要原因。在情感词汇中,存在词汇的多情感现象。我们把在不同的上下文中,表达不同情感的词汇称为多情感词汇。多情感词汇的获取采用了自动获取和人工确认相结合的方法。在自动获取部分,使用了《同义词词林》确定多义词,并提出了大多数多情感词汇是多义词的假设。多情感词汇的获取及描述还参考了情感词汇本体库中的相关信息。在人工确认部分,指出了多情感词汇和含有多个情感的词汇之间的区别,为词汇的情感消歧指明了目标。由于多情感词汇的存在,那么就需要对多情感词汇,在特定的上下文中,进行词汇的情感消歧。根据词汇的情感消歧和词义消歧的相似性以及差异性,在现有的各种词义消歧的方法中,选用贝叶斯模型,用于词汇的情感消歧。同时还做了3个实验——基于常用情感的词汇情感消歧、基于词性的词汇情感消歧,基于词性及情感频率的词汇情感消歧。对这4个实验的消歧结果的比较分析,表明了基于贝叶斯模型的词汇情感消歧的有效性。(本文来源于《大连理工大学》期刊2008-12-01）
情感词汇本体论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
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,提出连续叁词词类组合(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%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
情感词汇本体论文参考文献
[1].赵虹杰.中文情感词汇本体的扩充及应用[D].大连理工大学.2015
[2].王晓东,王娟,张征.基于情感词汇本体的主观性句子倾向性计算[J].计算机应用.2012
[3].崔大志,孙丽伟.在线评论情感词汇模糊本体库构建[J].辽宁工程技术大学学报(社会科学版).2010
[4].陈建美.中文情感词汇本体的构建及其应用[D].大连理工大学.2008