基于Web技术的文本自动摘要方法
摘要：随着互联网技术的推广和普及，从海量信息中快速的获得想要的文章显得越来越重要。本文从句子重要性及自动摘要算法两个方面对自动摘要方法进行了阐述与改进。
关键词：自动摘要主题词LUHN算法LSA 算法
自动文摘是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘。文摘是准确全面的反映某一文献中心内容的简洁连贯的短文。本文从句子重要性的评价及摘要算法两方面讨论自动摘要技术。
1.句子重要性的评价
1.1段落中句子权重评价
美国的P.E.Baxendale的研究结果显示：人工摘要中的句子为段首句的比例为85%，是段尾句的比例为7%。美国康奈尔大学G.Salton提出了寻找文章的中心段落为文摘核心的思想。我们观察表明：除了论题句、段首、段尾等句子之外，段落的第二句常常表示段落的主题[53]。而Mead数据中心的自动摘要系统Searchable Lead，只是简单的摘录文件中的前60、150或250个英文词汇，便达到了90%以上的可接受度（Brandow，et al.，1995）。故在本研究中分别考虑了段落位置，和句子在段落重的位置对句子重要性的影响分别按照如下规则赋予权重。
第一段和文件的最后一段权重为1.2，在一个段落中第一句给予权重1.1，第二句给予权重1.2，尾句给予权重1.1，文章中句子的权重为段落权重和段落重句子权重的乘积。
经过第一个步骤的分析计算后，句子的得分可以由句子中重要词汇权重的加总在乘以句子的权重而来。句子得分计算公式如下：
上述PWSij表示第Sij个子句的位置权重Sij表示文件中第i个句子的第j 个子句，TPk代表句子中第k个主题词汇的重要性分数，n是指Sij子句中重要词汇的总数，最后SCORESij即为Sij子句的总得分
1.2 主题词评价
针对WEB文档的结构化特征，在进行主题词选取时根据文档中词频的出现位置出现的频繁程度来评价词的重要性，并以此给出词的权重，赋予重要词汇权重，下面是具体的主题词选取和评价过程：
能够指示文章主题的所谓有效词（或称实词）往往是中频词。根据句子中实
基于Web技术的文本自动摘要方法 摘要：随着互联网技术的推广和普及，从海量信息中快速的获得想要的文章显得越来越重要。本文从句子重要性及自动摘要算法两个方面对自动摘要方法进行了阐述与改进。 关键词：自动摘要主题词LUHN算法LSA 算法 自动文摘是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘。文摘是准确全面的反映某一文献中心内容的简洁连贯的短文。本文从句子重要性的评价及摘要算法两方面讨论自动摘要技术。 1.句子重要性的评价 1.1段落中句子权重评价 美国的P.E.Baxendale的研究结果显示：人工摘要中的句子为段首句的比例为85%，是段尾句的比例为7%。美国康奈尔大学G.Salton提出了寻找文章的中心段落为文摘核心的思想。我们观察表明：除了论题句、段首、段尾等句子之外，段落的第二句常常表示段落的主题[53]。而Mead数据中心的自动摘要系统Searchable Lead，只是简单的摘录文件中的前60、150或250个英文词汇，便达到了90%以上的可接受度（Brandow，et al.，1995）。故在本研究中分别考虑了段落位置，和句子在段落重的位置对句子重要性的影响分别按照如下规则赋予权重。 第一段和文件的最后一段权重为1.2，在一个段落中第一句给予权重1.1，第二句给予权重1.2，尾句给予权重1.1，文章中句子的权重为段落权重和段落重句子权重的乘积。 经过第一个步骤的分析计算后，句子的得分可以由句子中重要词汇权重的加总在乘以句子的权重而来。句子得分计算公式如下： 上述PWSij表示第Sij个子句的位置权重Sij表示文件中第i个句子的第j 个子句，TPk代表句子中第k个主题词汇的重要性分数，n是指Sij子句中重要词汇的总数，最后SCORESij即为Sij子句的总得分 1.2 主题词评价 针对WEB文档的结构化特征，在进行主题词选取时根据文档中词频的出现位置出现的频繁程度来评价词的重要性，并以此给出词的权重，赋予重要词汇权重，下面是具体的主题词选取和评价过程： 能够指示文章主题的所谓有效词（或称实词）往往是中频词。根据句子中实
文本情感分析综述? 赵妍妍+, 秦兵, 刘挺 (哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心, 黑龙江哈尔滨 150001) A Survey of Sentiment Analysis * ZHAO Yan-Yan+, QIN Bing, LIU Ting (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: Phn: +86-451-86413683 ext 800, E-mail: zyy@https://www.doczj.com/doc/0012201069.html, Abstract: Sentiment analysis is a novel research topic with the quick development of online reviews, which has drawn interesting attention due to its research value and extensive applications. This paper surveys the state-of-the-art research on sentiment analysis. First, three important tasks of sentiment analysis are summarized and analyzed in detail, including sentiment extraction, sentiment classification, sentiment retrieval and summarization; then the evaluation and corpus for sentiment analysis are introduced; finally the applications of sentiment analysis are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, making detailed comparison and analysis. It is expected to be helpful to the future research. Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization; evaluation; corpus 摘 要: 文本情感分析是随着网络评论的海量增长而迅速兴起的一个新兴研究课题,其研究价值和应用价值受到人们越来越多的重视.本文对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为三项主要任务,即情感信息抽取,情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.文本重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括,比较和分析,以期对后续研究有所助益. 关键词: 文本情感分析;情感信息抽取;情感信息分类;情感信息的检索与归纳;评测;资源建设 中图法分类号: TP391文献标识码: A 随着Web2.0的蓬勃发展,互联网逐渐倡导“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念.互联网用户由单纯的“读”网页,开始向“写”网页、“共同建设”互联网发展,并由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息迈进.因此,互联网(如:博客和论坛)上产生了大量的用户参与的,对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息.这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如“喜”、“怒”、“哀”、“乐”,和“批评”、“赞扬”等.基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论,来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法.由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验,这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信 ?Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60803093, 60975055 (国家自然科学基金) and the “863” National High-Tech Research and Development of China via grant 2008AA01Z144(863计划探索类专题项目)
情感分析简述 分类：NLP2012-04-08 12:38 1022人阅读评论(3) 收藏举报情感classification算法测试translationmatrix 情感分析，我研究了也有半年有余了，ACL Anthology上关于情感分析的论文也基本看过了一遍，但是到目前还没有什么成就的。以下是我为一位同学毕业设计写的情感分析方面的综述，引用的论文基本上是ACL 和COLING还有EMNLP上历年关于情感分析的论文，本文应该学术性比较强一点，本文虽不打算发表，但由于将来可能还有用，以及关于学术上的原因，请大家如果要引用请务必标明出处 （https://www.doczj.com/doc/0012201069.html,/s/blog_48f3f8b10100irhl.html）。 概述 情感分析自从2002年由Bo Pang提出之后，获得了很大程度的研究的，特别是在在线评论的情感倾向性分析上获得了很大的发展，目前基于在线评论文本的情感倾向性分析的准确率最高能达到90%以上，但是由于深层情感分析必然涉及到语义的分析，以及文本中情感转移现象的经常出现，所以基于深层语义的情感分析以及篇章级的情感分析进展一直不是很大。情感分析还存在的一个问题是尚未存在一个标准的情感测试语料库，虽然Bo Pang实验用的电影评论数据集（https://www.doczj.com/doc/0012201069.html,/people/pabo/movie-review-data/）以及Theresa Wilson等建立的MPQA（https://www.doczj.com/doc/0012201069.html,/mpqa/）是目前广泛使用的两类情感分析数据集，但是并没有公认的标准加以确认。 目前情感分析的研究基本借鉴文本分类等机器学习的方法，还没有根据自身的特点形成一套独立的研究方法，当然在某种程度上也可以把情感分析看出一种特殊的文本分类。比较成熟的方法是基于监督学习的机器学习方法，半监督学习和无监督学习目前的研究不是很多，单纯的基于规则的情感分析这两年已很少研究了。既然目前很多情感分析的研究基于机器学习，那么特征选择就是一个很重要的问题，N元语法等句法特征是使用最多的一类特征，而语义特征（语义计算）和结构特征（树核函数）从文本分类的角度看效果远没有句法特征效果好，所以目前的研究不是很多的。 由于基于监督学习情感分析的研究已经很成熟了，而且在真实世界中由于测试集的数量要远远多于训练集的数量，并且测试集的领域也不像在监督学习中被限制为和训练集一致，也就是说目前情感分析所应用的归纳偏置假设在真实世界中显得太强的，为了和真实世界相一致，基于半监督学习或弱指导学习的情感分析和跨领域的情感分析势必是将来的研究趋势之一。 在情感分析的最初阶段基于语义和基于规则的情感分析曾获得了比较大的重视，但是由于本身实现的复杂性以及文本分类和机器学习方法在情感分析应用上获得的成功，目前关于这方面的研究以及很少了，但是事实上，语义的相关性和上下文的相关性正是情感分析和文本分类最大的不同之处，所以将基于语义和规则的情感分析与基于机器学习的情感分析相结合也将是未来的研究趋势之一。 以下将分别对情感分析的起源，目前基于监督学习，无监督学习，基于规则和跨领域的情感分析的一些研究工作进行简单的介绍。 起源 虽然之前也有一些相关工作，但目前公认的情感分析比较系统的研究工作开始于（Pang et al., 2002）基于监督学习（supervised learning）方法对电影评论文本进行情感倾向性分类和（Turney,2002）基于无监督学习（unsupervised learning）对文本情感情感倾向性分类的研究。（Pang et al., 2002）基于文本的N元语法（ngram）和词类（POS）等特征分别使用朴素贝叶斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）将文本情感倾向性分为正向和负向两类，将文本的情感进行二元划分的做法也一直沿用至今。同时他们在实验中使用电影评论数据集目前已成为广泛使用的情感分析的测试集。（Turney ,2002）基于点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）计算文本中抽取的关键词和种子词（excellent,poor）的相似度来对文本的情感倾向性进行判别（SO-PMI算法）。 在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相对来说，（Turney et al.,2002）提出的无监督学习的方法虽然在实现上更加简单，但是由于单词之间的情感相似度难以准确的计算和种子词的难以确定，继续在无监督学习方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法计算文本情感倾向性的思想却被很多研究者所继承了。 监督学习 目前，基于监督学习的情感分析仍然是主流，除了（Li et al.,2009）基于非负矩阵三分解（Non-negative Matrix Tri-factorization），（Abbasi et al.,2008）基于遗传算法（Genetic Algorithm）的情感分析之外，使用的最多的监督学习算法是朴素贝叶斯，k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN），最大熵和支持向量机的。而对于算法的改进主要在对文本的预处理阶段。 一个和文本分类不同地方就是情感分析有时需要提取文本的真正表达情感的句子。（Pang et al., 2004）基于文本中的主观句的选择和（Wilson el al.,2009）基于文本中的中性实例（neutral instances）的分析，都是为了能够尽量获得文本中真正表达情感的句子。（Abbasi et al.,2008）提出通过信息增益（Information Gain，IG）的方法来选择大量特征集中对于情感分析有益的特征。 而对于特征选择，除了N元语法和词类特征之外，（Wilson el al.,2009）提出混合单词特征，否定词特征，情感修饰特征，情感转移特征等各类句法特征的情感分析，（Abbasi et al.,2008）提出混合句子的句法（N元语法，词类，标点）和结构特征（单词的长度，词类中单词的个数，文本的结构特征等）的情感分析。 除了对于文本的预处理，对于监督学习中情感分析还进行了以下方面的研究的。（Melville et al., 2009）和（Li et al.,2009）提出结合情感词的先验的基于词典的情感倾向性和训练文本中后验的基于上下文的情感情感倾向性共同判断文本的情感倾向性。（Taboada et al.,2009）提出结合文本的题材（描述，评论，背景，解释等）和文本本身的特征共同判断文本的情感倾向性。（Tsutsumi et al.,2007）提出利用多分类器融合技术来对文本情感分类。（Wan, 2008）和（Wan, 2009）提出结合英文中丰富的情感分析资源来提高中文情感分析的效果。 基于规则/无监督学习
Web文本情感分类研究综述 王洪伟/刘勰/尹裴/廖雅国 2012-9-27 14:55:59 来源：《情报学报》(京)2010年5期【英文标题】Review of Sentiment Classification on Web Text 【作者简介】王洪伟，男，1973年生，博士，副教授／博士生导师，研究方向：本体建模和情感计算，E-mail:hwwang@https://www.doczj.com/doc/0012201069.html,。同济大学经济与管理学院，上海200092； 刘勰，男，1985年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。同济大学经济与管理学院，上海200092； 尹裴，女，1986年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。同济大学经济与管理学院，上海200092； 廖雅国，男，1954年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。香港理工大学电子计算学系，香港 【内容提要】对用户发表在Web上的评论进行分析，能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Web文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。
Analyzing the users' reviews on the Web can help us to identify users' implicit sentiments and find the evolution laws of their emotion. To this end, this paper is a survey about the sentiment classification on the Web text. We divided the process of classification into three categories:subjective and objective classification,polarity identification and intensity identification and respectively summarize the resent research achievements in these fields. We also sorted the methods of polarity identification into two types: one is based on the emotional words with semantic characteristics, while the other statistic methods of natural language processing. What is more, the choice of corpus and potential research problems are discussed. At last, this paper summarized the status quo of application and pointed out the direction of future research. 【关键词】Web文本/情感分类/综述/主观性文本Web texts/Sentiment classification/Survey/Subjective text 随着互联网的流行，Web文本成为我们获取信息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Web2.0技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析(sentiment analysis)，就是确定说话人或作者对某个特定主题的态度。其中，态度可以是他们的判断或者评估，他们（演说、写作时）的情绪状态，或者有意（向受众）传递的情感信息。因此，情感分
Word2003自动编写文档摘要方法 Word2003自动编写文档摘要方法 3、在相当于原长的百分比框中键入或选择摘要的详细程度。可选择较高的百分比数值以包含源文档中更多的细节。 4、如果您不希望在Word2003执行自动编写摘要命令时覆盖摘要选项卡（单击文件菜单上的属性命令可显示该对话框）上已有的关键词和备注，请清除更新文档统计信息（单击文件菜单中的属性命令）复选框。 注释： -若要取消正在执行的摘要编写操作，请按Esc。 -创建摘要后，请查看该摘要以确认其包含了文档的要点。请注意摘要文字是草稿，可能需要对其进行微调。 提示：如果选择突出显示要点或隐藏文档中除摘要外的所有内容，可以使用自动编写摘要工具栏（工具栏：包含可用于执行命令的按钮和选项的栏。要显示工具栏，请按Alt 然后按Shift+F10。）上的选项对摘要文档的外观进行微调。可以显示或隐藏自动生成的摘要以外的文档内容，调整摘要内容的详细程度，以及关闭自动编写摘要。 Word2003字体大小的设置技巧Word2003在输入文字后，我们可以将字体调整合适的大 小，来完成工作。Word中设置字体的大小非常简单，可以有多种方式来完成操作。下面就为大家介绍最常用的三种方式吧！
方法一、输入文字后，选种要调整的文字，然后点击常规工具栏中的字号三角下拉菜单，来调整字体的大小。（记住，字体字号越小，字符就越大。） 方法二、选种需设置大小的字体，右键-- 字段，在字体中，我们可以设置字号来调整字体。 方法三、还是先选种字体，然后按快捷键Ctrl+Shift+ 是将字体调大，按Ctrl+Shift+ 是相反将字体调小。 建议大家在制作Word文档时，还是使用快捷键比较好，这样工作起来就比较方便，快速了。
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910281459.6 (22)申请日 2019.04.09 (71)申请人 国金涌富资产管理有限公司 地址 201304 上海市浦东新区书院镇船山 街148号138室 (72)发明人 蔡青林 (74)专利代理机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 代理人 刘静 邱启旺 (51)Int.Cl. G06F 16/34(2019.01) G06F 17/27(2006.01) (54)发明名称 一种金融文本摘要自动抽取方法 (57)摘要 本发明公开了一种金融文本摘要自动抽取 方法，首先利用TF_ISF方法抽取语句关键词属 性，然后抽取语句的情感属性以及计算语句的主 题相关性，通过加权打分评价语句在情感摘要的 重要程度，最后根据相似性度量方法过滤摘要语 句候选集，生成最终的情感摘要。本发明可自动 抽取金融文本的情感摘要，在智能投顾等金融科 技领域具有较大的应用价值，如自动抽取和汇总 海量研报数据中蕴含的金融机构分析师观点，对 大类资产配置具有重要的指导作用。权利要求书2页 说明书4页 附图1页CN 110134781 A 2019.08.16 C N 110134781 A
1.一种金融文本摘要自动抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： (1)数据预处理，具体包括以下子步骤： (1.1)依次读取金融文本语料库的每个文本d i； (1.2)读取停用词典，删除文本d i中所有停用词； (1.3)读取金融词汇本体，对d i内容的每个句子分词，生成分词语句，对d i的标题分词，生成分词标题； (2)情感关键句抽取，具体包括以下子步骤： (2.1)对于每个词汇w i，依次统计文本d i中包含w i的语句数目； (2.2)依次计算d i中每个语句s i的关键词属性分值key(s i)； (2.3)读取情感词典，依次匹配语句s i中的每个情感词，获得其情感倾向性和情感强度值，计算s i的情感属性分值sent(s i)； (2.4)读取同义词典，依次计算语句s i与标题t的相同词数目和同义词数目，计算语句s i 的主题相关度分值corr(s i，t)； (2.5)根据语句s i的关键词属性分值key(s i)、情感属性分值sent(s i)、主题相关度分值corr(s i，t)计算s i的情感打分score(s i)； (3)自动摘要抽取，具体包括以下子步骤： (3.1)根据情感打分将d i的所有语句从高到低排序，抽取前K个语句组合为候选摘要cand_abs； (3.2)计算cand_abs中每两个语句的相似度，若大于阈值，则将情感分值较低的语句从cand_abs删除； (3.3)将cand_abs的剩余语句按照在原始文本d i中出现的先后顺序排序，生成最终摘要cand并输出。 2.根据权利要求1所述一种金融文本摘要自动抽取方法，其特征在于，所述步骤2.2包括以下子步骤： (2.2.1)依次统计每个词汇w i在s i的词频，计算w i的TF-ISF分值，并计算语句s i的TF-ISF 累积分值TFISF(s i)； (2.2.2)读取指示性词语表，统计语句s i中所有指示性词语数目ind(s i)，计算语句s i的关键词属性分值key(s i)＝TFISF(s i)·ind(s i)。 3.根据权利要求1所述一种金融文本摘要自动抽取方法，其特征在于，所述步骤2.3中， s i 的情感属性分值其中ori(ew i，k)为语句s i中第k个情 感词的情感倾向性，cont(ew i，k)为语句s i中第k个情感词的情感强度值，n为语句s i中的情感词数目。 4.根据权利要求1所述一种金融文本摘要自动抽取方法，其特征在于，所述步骤2.4中， 语句s i 的主题相关度分值其中sam(s i，t)为语句s i与标题t的 相同词数目，syn(s i，t)为语句s i与标题t的同义词数目。 5.根据权利要求1所述一种金融文本摘要自动抽取方法，其特征在于，所述步骤2.5中，语句s i的情感打分score(s i)＝key(s i)·sent(s i)·corr(s i，t)。 权 利 要 求 书1/2页 2 CN 110134781 A
word自动编写摘要 作者：不详来源：本站整理发布时间：2005-5-16 上午03:22:18 发布人：admin4oanet 减小字体增大字体 可以利用自动编写摘要功能自动概括文档要点。如果要创建供他人阅读的摘要，可用自动编写摘要功能复制要点，并将其插入到可执行摘要或文摘中；如要阅读摘要或联机文档，可在自动编写摘要窗口中显示该文档。此窗口可在只显示文档要点和在文档中突出显示要点之间进行切换。阅读过程中，还可随时改变显示文档的详细程度。 自动编写摘要功能在结构性好的文档中效果最好，对于结构性不好的文档，自动编写摘要功能可能会有很多不令人满意的地方。结构性好一般指能根据不同的内容块用不同的标题等级来标识。能应用Word 内置的一些样式来组织文档，这样Word 就能很好地识别文档的重点以自动编写出重点突出的摘要来。 6.9.1 自动创建可执行摘要 自动创建可执行摘要的步骤如下： （1）单击【工具】菜单中的【自动编写摘要】菜单项。Word 就会开始自动编写摘要，要取消正在执行的摘要，可按下Esc 键。命令完成后会出现如图6-41 所示的【自动编写摘要】对话框。
（2）在【摘要类型】下面选择文档的显示方案。 （3）在【相当于原长的百分比】框中键入或选择摘要的详细程度。 （4）如果要更新文档的统计信息，请选中【更新文档统计信息】复选框。 6.9.2 以不同详细程度查看联机文档 如果在【摘要类型】中选择的是【突出显示要点】或者【在不退出原文档的情况下隐藏除摘要以外的其他内容】，那么就会自动弹出一个【自动编写摘要】工具栏，用户可以利用该工具栏整理显示的文档。 （1）要整理所显示的文档，可用【自动编写摘要】工具栏上的相应选项。要调整详细程度，可拖动游标或单击【相当于原长的百分比】框上的箭头。 （2）要在只显示文档要点和在文档中突出显示要点之间进行切换，可单击“突出显示/只显示摘要”按钮。这个按钮相当于在【突出显示要点】和【在不退出原文档的情况下隐藏除摘要以外的其他内容】这两个选项中切换。 （3）完成后，单击【自动编写摘要】工具栏上的【关闭】按钮。突出显示要点如图6-42 所示。
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.doczj.com/doc/0012201069.html, Journal of Software, V ol.21, No.8, August 2010, pp.1834?1848 https://www.doczj.com/doc/0012201069.html, doi: 10.3724/SP.J.1001.2010.03832 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? by Institute of Software,the Chinese Academy of Sciences. All rights reserved. 文本情感分析 ? 赵妍妍+ , 秦兵, 刘挺 (哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心,黑龙江哈尔滨150001) Sentiment Analysis ZHAO Yan-Yan + , QIN Bing, LIU Ting (Center for Information Retrieval, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: E-mail: yyzhao@https://www.doczj.com/doc/0012201069.html, Zhao YY, Qin B, Liu T. Sentiment analysis. Journal of Software, 2010,21(8):1834?1848.https://www.doczj.com/doc/0012201069.html,/ 1000-9825/3832.htm Abstract: This paper surveys the state of the art of sentiment analysis. First, three important tasks of sentiment analysis are summarized and analyzed in detail, including sentiment extraction, sentiment classification, sentiment retrieval and summarization. Then, the evaluation and corpus for sentiment analysis are introduced. Finally, the applications of sentiment analysis are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field,making detailed comparison and analysis. Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization; evaluation; corpus 摘要: 对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为3项主要任务,即情感信 息抽取、情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分 析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.重在对文本情感分析研究的主流方法和前 沿进展进行概括、比较和分析. 关键词: 文本情感分析;情感信息抽取;情感信息分类;情感信息的检索与归纳;评测;资源建设 中图法分类号: TP391 文献标识码: A 随着Web2.0的蓬勃发展,互联网逐渐倡导“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念.互联网用户由单纯 的“读”网页,开始向“写”网页、“共同建设”互联网发展,并由被动地接收互联网信息向主
怎样在word中自动生成摘要 一、启动“自动编写摘要”功能 二、功能设置简介 Word本身提供了四种不同类型的摘要可供选择。下面分别说明： 1.突出显示要点：选择该项的话，Word将对论文进行分析摘录，将其中的中心句和关键词语用反白形式在原文档中突出显示。 特点：简明扼要，突出重点。 2.在文档顶端插入摘要或摘录文字：由Word自动摘录论文要点，并将摘要自动放置于论文之前，正文部分保持不变。 特点：大部分论文都采用了这种格式，当然也要选择此项了。 3.新建一篇文档并将摘要置于其中：用摘录的关键词句自动生成一篇新文档。 特点：原文档无任何形式的改变。 4.在不退出原文档的情况下隐藏除摘要以外的其它内容：将 Word搜索到的关键语句和重点词语单独留下，自动隐藏文档中其它 内容。 特点：更适合阅读长篇文档，文章的主要观点一目了然。 三、细节设置 在论文摘要类型完成之后，就需要对论文摘要的细节进行调整了。 在“摘要长度”的选项中可以设置论文摘要的长短;单击下拉箭 头有三种选择：按句数、字数和所占的比例。 小贴士：如果论文的每一个点比较集中，摘要文字在文中各段中分布较均匀，百分比可以取小些，如5%左右。如果比较分散，值可 以取大些，如15%。
四、摘要的修改 如果你选择的是第一种摘要，经过上述设置，你感觉摘要还不直观，还可以在弹出的“自动编写摘要”的悬浮框上，直接调节左/右小箭头来逐渐减小/增大摘要的比例大小;而且同时你还可以通过单击最左边的图标在“突出显示”和“只显示摘要”的效果切换中进行查看，这是不是很直观啊!设置完成后，单击“确定”退出即可。 需要记住的是，用Word完成论文的自动编写后，还需要你的润色，这样才能使其尽善尽美。
文本情感分析研究现状 机器之心专栏 作者：李明磊 作为NLP 领域重要的研究方向之一，情感分析在实际业务场景中 存在巨大的应用价值。在此文中，华为云NLP 算法专家李明磊为 我们介绍了情感分析的概念以及华为云在情感分析方面的实践和 进展。 基本概念 为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。 是什么：文本情感分析旨在分析出文本中针对某个对象的评价的正负面，比如「华为手机非常好」就是一个正面评价。情感分析主要有五个要素，（entity/实体，aspect/属性，opinion/观点，holder/观点持有者，time/时间），其中实体和属性合并称为评价对象(target)。情感分析的目标就是从非结构化的文本评论中抽取出这五个要素。
图1 情感分析五要素 举例如下图： 图2 情感分析五要素例子 上例中左侧为非结构化的评论文本，右侧为情感分析模型分析出的五个要素中的四个（不包括时间）。其中实体「华为手机」和属性「拍照」合并起来可以作为评价对象。评价对象又可细分为评价对象词抽取和评价对象类别识别。如实体可以是实体词和实体类别，实体词可以是「餐馆」、「饭店」、「路边摊」，而实体类别是「饭店」；属性可以是属性词和属性类别，如属性词可以是「水煮牛肉」、「三文鱼」等，都对应了属性类别「食物」。实体类别和属性类别相当于是对实体词和属性词的一层抽象和归类，是一对多的关系。词和类别分别对应了不同的
读者?作者?编者 综述类文章摘要的写法 综述(包括述评)型论文的主要内容是作者在广泛占有大量相关文献资料的基础上,综合介绍、分析、总结、评论某一专业或学科领域国内外一个时期以来的研究成果、发展水平和总体趋势,并表明作者自己的观点和见解,对未来发展做出预测或提出富有创见性和建设性的意见与建议的一种论文形式。其摘要内容不同于原创研究类论文包括目的、方法、结果、结论等要素的3段式摘要,也没有硬性规定,但要求摘要应简单扼要,应是综述内容的简短陈述,具有独立性和自含性,即不阅读全文就能获得必要的信息。 我们在工作中发现综述文摘写作中常见的问题有:(1)摘要过于简单,不能反映出文章的主要观点,没有任何意义;2)将常识性内容写进摘要;(3)简单重复题名中已有的信息;(4)有些摘要只写该专题的研究历史和研究的重要性(意义),对文章的具体内容却只字不提,将摘要写成了前言。 那么,综述的摘要该如何写呢?一般其表达形式可以为:以“介绍了……”、“简述了……”、“回顾了……”、“分析了……”等句式指示论文主题所涉及的各分论题及其内容范围,以“指出……”、“得出……”、“提出……”、“分析表明……”等句式表述作者的创新性见解的具体内容,包括学术观点、发展方向预测以及建设性意见或建议等。 这样,摘要的自含性就体现出来了 ,也能够将综述型论文摘要的作用发挥出来。 (崔彦红) 科技论文中常见的数据错误 11百分比表示不当。把70%～80%写为70～80%。 2.缩小、减少、下降了多少“倍”的不科学用法。缩小1倍就为零了,那么缩小10～20倍就为负数了。正确的应该是用“百分数”或“分数”来表示。 3.书写万(亿)标识的数值范围或具有相同幂次的数值范同时,省略了不该省略的万(亿)或幂次。如把 “2万～5万”写作“2～5万”,把“3×103～6×103”写成“3～6×103”。 4.2个数相比较时把除的分母搞错。正确的应该是“比谁除准”。 5.2个百分数相比较时把相对值和绝对值搞错。如有2个百分数X %利Y%,X %比Y%高出的绝对值为(X -Y )百分点,X %比Y%高出的相对值为(X %-Y%)/Y%×100%。 6.将化学物的有效成分用量和商品用量混为一谈。 (崔彦红) 本刊对图表的要求 凡是用文字能表达的内容,尽量不用图表。同一数据不宜用图和表重复表达,也不宜在文中重复描述。图表应科学、明确、简洁、具有自明性。本刊采用三横线表(顶线、表头线和底线),附于相应的正文段落后。表格按在正文中出现的先后顺序,用阿拉伯数字连续标号。每个表均应冠以简明的标题。说明性资料放在表注内,表中使用的全部非标准缩写应在表注中说明。表中的参数应表明量和单位符号,表中的术语、符号、单位等应与图及文字表达所用一致;表内数字一律用阿拉伯数字,同类数据小数点后的取舍位数要一致,数字为零的例数或百分数均写“0”,未取得数据者以“—”表示,未做者则空白之,并在需要时于表下分别注明,如t 值等。 ?46?国外医学卫生学分册 2009年 第36卷 第1期? 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. https://www.doczj.com/doc/0012201069.html,
文本情感分析 赵妍妍，秦兵，刘挺- 软件学报, 2010 - https://www.doczj.com/doc/0012201069.html, 按粒度，情感分析可分为词语级、短语级、句子级、篇章级、多篇章级；按文本类别，可分为基于新闻评论和基于产品的情感分析。 情感分析的研究任务：情感信息的抽取、分类以及检索与归纳。 一、情感信息抽取(评价词语、评价对象、观点持有者) 1.评价词语的抽取：基于语料库的抽取；基于词典的抽取；基于图的方法。 2.评价对象的抽取：基于规则/模板的方法(词序列、词性、句法规则、关联规则挖掘)；评 价对象最为产品属性，考察评价对象与领域指示词的关联度来获取；多粒度的话题模型方法。 3.观点持有者抽取：命名实体识别技术(人名或机构名)、语义角色标注；分类任务，看做 序列标注问题，使用CRF融合特征抽取；名词短语作为候选，使用ME模型计算。 4.组合评价单元的抽取： 主观表达式：Wiebe的主观表达式库(抽取n元词语/词组作为候选，对比训练预料判断) 评价短语抽取(程度副词-评价词语)：情感词典的方法；依存句法解构(ADV，ATT，DE)。 评价搭配抽取(评价词语-评价对象)：基于模板的方法(8个共现模板、句法关系模板)。 二、情感信息分类 1.主客观信息分类：文本是否含情感知识方法；组合评价单元判断；情感模板识别；基于 分类器和分类特征的二元分类任务(词语特征，标点、人称代词、数字特征，基于图)； 2.主观信息情感分类(句子级、篇章级)：基于情感知识、基于特征分类的方法(n-gram词语 特征和词性特征、位置特征、评价词特征)。 三、情感信息的检索与归纳 1．情感信息检索 2．情感信息归纳 基于产品属性的情感文摘：识别评论信息中的产品属性，抽取描述产品属性的情感句，判断其倾向性。 基于情感标签的情感文摘：标签可定义为评价搭配形式，建立标签库，相似度聚类的方法聚类得到相似的情感标签，每一类视为潜在的话题(即产品属性)。 基于新闻评论的文摘 四、情感分析的评测与资源 1.情感分析的评测：TREC，NTCIR的MOAT(新闻观点检测，情感问答，跨语言情感分析)， 国内的COAE。 2.情感分析的语料：康奈尔大学的影评数据集，UIC的Hu和Liu的产品领域的评论语料， Wiebe的MPQA新闻评论深度标注语料，MIT的多角度餐馆评论语料，中科院的中文酒店评论语料。 3.词典资源：GI(general inquirer)评价词词典，NTU评价词词典(繁体中文)，主观词词典(英 文)，HowNet评价词词典(简体中文、英文) 问题：情感信息抽取忽略词语所在语境的影响；评价对象的情感分类，而非句子级或篇章级；基于情感标签的情感文摘的深入研究；
情报学报 ＩＳＳＮ１０００－０１３５ 第２９卷第５期９３１－９３８，２０１０年１０月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＨＥＣＨＩＮＡＳＯＣＩＥＴＹＦＯＲＳＣＩＥＮＴＩＦＩＣ ＡＮＤＴＥＣＨＮＩＣＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＩＳＳＮ１０００－０１３５Ｖｏｌ．２９ Ｎｏ．５，９３１－９３８Ｏｃｔｏｂｅｒ ２０１０ 收稿日期：２００９年６月２９日 作者简介：王洪伟，男，１９７３年生，博士，副教授桙博导，研究方向：本体建模和情感计算，Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｗｗａｎｇ＠ｔｏｎｇｊｉ．ｅｄｕ．ｃｎ。刘勰，男，１９８５年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。尹裴，女，１９８６年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。廖雅国，男，１９５４年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。 １） 本文得到国家自然科学基金项目（７０５０１０２４，７０９７１０９９）；教育部人文社会科学资助项目（０５ＪＣ８７００１３）；上海市重点学科建设项目（Ｂ３１０）；香港研究资助局项目（ｐｏｌｙＵ５２３７桙０８Ｅ）资助。 ｄｏｉ：１０．３７７２桙ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０１３５．２０１０．０５．０２３ Ｗｅｂ文本情感分类研究综述 １） 王洪伟１ 刘 勰１ 尹 裴１ 廖雅国 ２ （１畅同济大学经济与管理学院，上海２０００９２；２畅香港理工大学电子计算学系，香港） 摘要 对用户发表在Ｗｅｂ上的评论进行分析， 能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Ｗｅｂ文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。 关键词 Ｗｅｂ文本 情感分类 综述 主观性文本 ＬｉｔｅｒａｔｕｒｅＲｅｖｉｅｗｏｆＳｅｎｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎＷｅｂＴｅｘｔ ＷａｎｇＨｏｎｇｗｅｉ１ ，ＬｉｕＸｉｅ１ ，ＹｉｎＰｅｉ１ ａｎｄＬｉｕＮ．Ｋ．Ｊａｍｅｓ ２ （１畅ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２；２畅ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＨｏｎｇＫｏｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｏｎｇＫｏｎｇ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｕｓｅｒｓ’ｒｅｖｉｅｗｓｏｎｔｈｅＷｅｂｃａｎｈｅｌｐｕｓｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｕｓｅｒｓ’ｉｍｐｌｉｃｉｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓａｎｄｆｉｎｄｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｌａｗｓｏｆｔｈｅｉｒｅｍｏｔｉｏｎ．Ｔｏｔｈｉｓｅｎｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓａｓｕｒｖｅｙａｂｏｕｔｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎｔｈｅＷｅｂｔｅｘｔ．Ｗｅｄｉｖｉｄｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｒｅｅｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ：ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｐｏｌａｒｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓｉｎｔｈｅｓｅｆｉｅｌｄｓ．Ｗｅａｌｓｏｓｏｒｔｅｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｐｏｌａｒｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｗｏｔｙｐｅｓ：ｏｎｅｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｗｏｒｄｓｗｉｔｈｓｅｍａｎｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｏｔｈｅｒｓｔａｔｉｓｔｉｃｍｅｔｈｏｄｓｏｆ ｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｗｈａｔｉｓｍｏｒｅ，ｔｈｅｃｈｏｉｃｅｏｆｃｏｒｐｕｓａｎｄｐｏｔｅｎｔｉａｌｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅｓｔａｔｕｓｑｕｏｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｗｅｂｔｅｘｔｓ，ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｓｕｒｖｅｙ，ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｔｅｘｔ 随着互联网的流行，Ｗｅｂ文本成为我们获取信 息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Ｗｅｂ２畅０技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如 对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中 蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Ｗｅｂ文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析（ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ），就是确定说话人或作者对某个特定主题的 — １３９—