[发明专利]一种面向豆瓣网电影评论的情感分析方法

摘要

本发明涉及一种面向豆瓣网电影评论的情感分析方法，主要对豆瓣网上中文的电影评论进行情感分析，首先对豆瓣网上的电影评论进行数据爬取操作，然后对这些数据进行预处理操作，包括删除停用词、分词和词性标注；其次构造用于电影评论情感分析所需的四类词典，四类词典分别为基础情感词典、否定词词典、程度副词词典和电影评论领域的情感词典；接着利用设计的情感计算方法对电影评论进行情感计算判断情感极性；然后利用用户评分这个弱标注信息对评论进行情感极性判断；若通过情感计算得到的评论情感极性与弱标注信息判断出的评论情感极性一致，则该条电影评论的情感极性即可得出，若两者不一致，则根据情感计算来判断电影评论的情感极性。

主权项

1.一种面向豆瓣网电影评论的情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)首先对豆瓣网上的电影评论进行数据爬取操作，然后对这些数据进行预处理操作，包括删除停用词、分词和词性标注；/n(2)构造用于电影评论情感分析所需的四类词典，四类词典分别为基础情感词典、否定词词典、程度副词词典和电影评论领域的情感词典；/n(3)根据上述步骤(2)构造的情感词典，将单条电影评论经分词后得到的词语与情感词典进行扫描和匹配，得到若干情感词；当匹配到情感词时，进一步将修饰情感词的否定词、程度副词与否定词词典、程度副词词典进行扫描和匹配；根据四类词典，计算情感词的情感权值、否定词的权值和程度副词的权重倍数，然后对情感词的情感权值、否定词的权值和程度副词的权重倍数进行情感计算得到单条电影评论的情感权值；若情感权值大于或等于0，则该条电影评论情感极性为正向；若情感权值小于0，则该条电影评论情感极性为负向；/n(4)因为所获得的电影评论数据中包含了用户的豆瓣评分，这些评分称为情感弱标注信息，评分一共有5个等级，所以选取评分在大于或等于3的电影评论的情感极性为正向，小于3的电影评论的情感极性为负向；/n(5)通过步骤(3)中情感计算得到电影评论的情感极性和步骤(4)中用户的豆瓣评分情况得到的电影评论情感极性，来进一步确定电影评论的情感极性；若两者得到的情感极性都为正向的情况下，则确定该条电影评论情感极性为正向；若两者得到的情感极性都为负向的情况下，则确定该条电影评论情感极性为负向；若两者得到的情感极性是相反的情况下，则确定该条电影评论的情感极性为步骤(3)中经情感计算得到的情感极性。/n