一种基于Word2Vec网络情感新词发现的文本倾向性分析方法

摘要

本发明公开了一种基于Word2Vec网络情感新词发现的文本倾向性分析方法。该方法加入了基于Word2Vec的网络情感新词发现方法，它可以自动识别网络中口语化的情感词语，扩充关键的正负倾向情感词典，提升针对网络语料的分析准确性。首先对文本进行预处理，在分句的基础上进行句法分析，找出句子中的依存关系及主导词和修饰词，将主导词在正、负面词典中比对得到初始词语极性，再将修饰词与词语程度级别词典和否定词词典比对得到修饰词权重，把二者相乘得出依存关系层次的情感分数。然后提取句子中的表情符号和句子顺序所带有的权值，将其与句子中所有依存关系情感分数之和相乘，得出该条语句的情感倾向分数。该方法可以提升文本倾向性分析的准确性。