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針對評論文 本情感分析研究中數據標注費時費力的問題，提出了一種新的數據自動標注方法。首先，通過基于情感詞典的方法計算出評論文本的情感傾向;其次，利用用戶評分的弱標注信息和基于詞典方法的情感傾向對評論文本自動標注;最后，利用支持向量機（SVM）對評論文本進行情感分類。所提出的數據自動標注方法在兩種類型數據集情感分類準確率上分別達到了77.2%和77. 8% ，相對于單一的利用用戶評分對數據標注的方法，分別提高了1.7個百分點和2.1個百分點。實驗結果表明，提出的數據自動標注方法在電影評論情感分析中能提高分類效果。
目前情感分析研究技術主要分為基于情感詞典的方法和基于機器學習的方法
基于情感詞典的研究方法主要是根據情感詞庫來匹配計算評論的情感傾向。Liu 等在的基礎上考慮了主題詞與情感詞之間的距離對評論情感傾向的影響，距離越遠影響越弱。基于詞典的方法沒有辦法識別文本中隱含的觀點，Zhang等認為基于詞典的方法只能通過顯式的情感詞提取觀點。此外，本文還常常出現上下半句情感傾向出現轉折同一情感詞在不同環境下極性不一-樣 的情況。
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