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文本情绪分析综述
资料介绍
随着社交网络、电子商务、移动互联网等技术的发展,各种网络数据迅速膨胀.互联网上蕴含着大量带有情绪色彩的文本数据,对其充分挖掘可以更好地理解网民的观点和立场.首先介绍了情绪分析的相关背景知识,包括不同情绪分类体系和文本情绪分析在舆情管控、商业决策、观点搜索、信息预测、情绪管理等场景的应用;然后从情绪分类的角度整理归纳了文本情绪分析的主流方法,并对其进行了细致的介绍和分析对比;最后,阐述了文本情绪分析存在的数据稀缺性、类别不平衡、领域依赖性、语言不平衡等问题,并结合大数据处理、多媒体融合、深度学习发展、特定主题挖掘和多语言协同等研究热点对文本情绪分析的前沿进展进行了概括和展望.
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ＤＯＩ１０．７５４４ｉｓｓｎ１０００１２３９ ．２０１８ ．２０１７００５５
－
计 算 机 研 究 与 发 展
?
（）： ，
５５１ ３０５２ ２０１８
－
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍ ｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ
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文本情绪分析综述
，
１２
，
１２
１
１
１
李
然
林
政
林海伦
王伟平
孟
丹
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１
２
（ （
信息内容安全技术国家工程实验室 中国科学院信息工程研究所
）
ꢀ
）
北京
１０００９３
ꢀ
（
）
中国科学院大学网络空间安全学院 北京
ꢀ
１０００４９
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（
ｌｉｒａｎ ｉｉｅ．ａｃ．ｃｎ
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：
ＴｅｘｔＥｍｏｔｉｏｎＡｎａｌｓｉｓ ＡＳｕｒｖｅ
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１２
，
１２
１
１
１
，
，
，
ＬｉｎＨａｉｌｕｎ Ｗａｎ Ｗｅｉｉｎ ａｎｄＭｅｎ Ｄａｎ
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，
ＬｉＲａｎ
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ＬｉｎＺｈｅｎ
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１
（
（
，
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ＮａｔｉｏｎａｌＥｎｉｎｅｅｒｉｎ Ｌａｂｏｒａｔｏｒ ｏｒＩｎ ｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｃｕｒｉｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｉｅｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｏ Ｉｎ ｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ
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Ａｃａｄｅｍ ｏ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｂｅｉｉｎ １０００９３
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２
（
， ，
Ｓｃｈｏｏｌｏ Ｃ ｂｅｒＳｅｃｕｒｉｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ ｏ ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍ ｏ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｂｅｉｉｎ １０００４９
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，
，
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｉｄｄｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｃｏｍｍｅｒｃｅ ｍｏｂｉｌｅＩｎｔｅｒｎｅｔａｎｄ
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，
ｏｔｈｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｉｅｓ ａｌｌｋｉｎｄｓｏｆＷｅｂｄａｔａｅｘａｎｄｒａｉｄｌ ．Ｔｈｅｒｅａｒｅａｌａｒｅｎｕｍｂｅｒｏｆｅｍｏｔｉｏｎａｌｔｅｘｔｓ
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ｏｎｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔ ａｎｄｔｈｅ ａｒｅｖｅｒ ｈｅｌｆｕｌｔｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｎｅｔｉｚｅｎｓｏｉｎｉｏｎａｎｄｖｉｅｗ ｏｉｎｔｉｆｆｕｌｌ
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，
ｅｘｌｏｒｅｄ．Ｔｈｅａｉｍｏｆｅｍｏｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓｔｏ ｒｅｄｉｃｔｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎｃａｔｅｏｒｉｅｓｏｆｅｍｏｔｉｖｅｔｅｘｔｓ ｗｈｉｃｈ
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，
ｉｓｔｈｅｃｏｒｅｏｆｅｍｏｔｉｏｎａｎａｌｓｉｓ．Ｉｎｔｈｉｓ ａｅｒ ｗｅｆｉｒｓｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｂａｃｋｒｏｕｎｄｋｎｏｗｌｅｄｅｏｆｅｍｏｔｉｏｎ
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ａｎａｌｓｉｓｉｎｃｌｕｄｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｍｏｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｓｔｅｍｓａｎｄｉｔｓａ ｌｉｃａｔｉｏｎｓｃｅｎａｒｉｏｓｏｎ ｕｂｌｉｃ
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，
，
，
ｏｉｎｉｏｎｍａｎａｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ ｂｕｓｉｎｅｓｓｄｅｃｉｓｉｏｎｓ ｏｉｎｉｏｎｓｅａｒｃｈ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｅｍｏｔｉｏｎ
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，
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，
ｍａｎａｅｍｅｎｔ．Ｔｈｅｎｗｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｍａｉｎｓｔｒｅａｍａ ｒｏａｃｈｅｓｏｆｅｍｏｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄｍａｋｅａ
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，
ｄｅｔａｉｌｅｄｄｅｓｃｒｉｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｓｉｓｏｎｔｈｅｓｅａ ｒｏａｃｈｅｓ．Ｆｉｎａｌｌ ｗｅｅｘｏｕｎｄｔｈｅ ｒｏｂｌｅｍｓｏｆｄａｔａ
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，
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，
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ｓａｒｓｉｔ ｃｌａｓｓｉｍｂａｌａｎｃｅｌｅａｒｎｉｎ ｄｅｅｎｄｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅｓｔｒｏｎ ｄｏｍａｉｎ ｋｎｏｗｌｅｄｅ ａｎｄｌａｎｕａｅ
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ｉｍｂａｌａｎｃｅｅｘｉｓｔｉｎ ｉｎｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｎａｌｓｉｓｗｏｒｋ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈ ｒｏｒｅｓｓｏｆｔｅｘｔｅｍｏｔｉｏｎａｎａｌｓｉｓｉｓ
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，
ｇ
，
ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄａｎｄ ｒｏｓｅｃｔｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｌａｒｅｄａｔａ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｔｈｅｍｉｘｉｎ ｏｆｍｕｌｔｉｌｅｍｅｄｉａ ｄｅｅ
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，
ｌｅａｒｎｉｎ ｄｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ ｍｉｎｉｎ ｏｎａｓｅｃｉｆｉｃｔｏｉｃａｎｄｍｕｌｔｉｌｉｎｕａｌｓｎｅｒ ．
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；
；
ｇ
； ；
Ｋｅ ｗｏｒｄｓ ｅｍｏｔｉｏｎａｎａｌｓｉｓ ｏｉｎｉｏｎｍｉｎｉｎ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓ ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎ ｅｍｏｔｉｏｎｌｅｘｉｃｏｎ
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ꢀ
、 、 ，
随着社交网络 电子商务 移动互联网等技术的发展 各种网络数据迅速膨胀 互联网上蕴含着
．
摘
要
ꢀ
ꢀ
，
大量带有情绪色彩的文本数据 对其充分挖掘可以更好地理解网民的观点和立场 首先介绍了情绪分析
．
， 、 、 、
的相关背景知识 包括不同情绪分类体系和文本情绪分析在舆情管控 商业决策 观点搜索 信息预测
、
； ，
情绪管理等场景的应用 然后从情绪分类的角度整理归纳了文本情绪分析的主流方法 并对其进行了细
； ， 、 、 、
致的介绍和分析对比 最后 阐述了文本情绪分析存在的数据稀缺性 类别不平衡 领域依赖性 语言不
， 、 、 、
平衡等问题 并结合大数据处理 多媒体融合 深度学习发展 特定主题挖掘和多语言协同等研究热点对
文本情绪分析的前沿进展进行了概括和展望
．
：
；
：
修回日期
２０１７ ０８ ０７
收稿日期
－ －
２０１７ ０２ ０６
－
－
ꢀ
：
基金项目 国家自然科学基金项目
（
，
６１５０２４７８ ６１６０２４６７
）； “ ”
国家 八六三 高技术研究发展计划基金项目
（
）
２０１３ＡＡ０１３２０４
ꢀ
（
，
）
Ｔｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕ ｏｒｔｅｄｂ ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ ６１５０２４７８ ６１６０２４６７ ａｎｄｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＨｉｈ
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（
）
Ｔｅｃｈｎｏｌｏ ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔＰｒｏｒａｍｏｆＣｈｉｎａ ８６３Ｐｒｏｒａｍ ２０１３ＡＡ０１３２０４ ．
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ꢀ
：
通信作者 林政
（ ）
ｌｉｎｚｈｅｎ ｉｉｅ．ａｃ．ｃｎ
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ꢀ
：
然等 文本情绪分析综述
李
ꢀ
３１
； ； ； ；
情绪分析 观点挖掘 情感分析 机器学习 情绪词典
关键词
ꢀ
中图法分类号
ＴＰ３９１
ꢀ
， 、
微 博
Ｔｗｉｔｔｅｒ
、
随 着 社 交 媒 体 的 迅 猛 发 展
感的具体组成 因为情绪是人天性中的一个重要元
．
ꢀꢀ
、
微信等 社 交 网 络 正 逐 渐 地 改 变 着 人 们 的 生
ＭＳＮ
，
素 所以它在心理学和行为科学中一直有着广泛的
、
活 越来越多的人愿意在社交网络上表达自己的态
．
研究 由于自然语言的复杂性和人类情绪的多变性
．
，
敏感性 不同领域的研究对情绪类别的划分也有不
，
度和情感 而不仅仅是被动地浏览和接收信息 对微
．
小的差异 虽然目前学术界对情绪的分类还没有达
．
博等文字中的情绪进行分析可以使人们获得更多关
，
成共识 但国内外学者已经对情绪分类做了较为深
，
于内心世界的知识 因此 文本情绪分析技术可帮助
．
，
入的研究 并提出了不同的情绪集理论
．
、
研究机构 信息咨询组织和政府决策部门掌握社会
，
情绪分类理论
情绪动态 这种需求极大地促进了情绪分析技术的
发展
．
１．１
ꢀ
， 《
我国很早就开始对情绪分类开展研究 据 礼
》 ， “ ” ，
记 记载 人的情绪有 七情 的分法 即为喜怒哀惧
，
近年来 文本情绪分析也渐渐引起了工业界和
；《 》 “ ”，
爱恶欲 白虎通 中情绪可以分为 六情 即喜怒哀
，
学术界的研究兴趣 在早期的工作中 研究重点主要
．
［］
１
； ，
乐爱恶 在此基础上 现代心理学家林传 鼎 根据
集中在基于正负类的情感分析和对情感文本进行正
《 》
说文 将情绪分为
， 、 、 、
类 即安静 喜悦 抚爱 恨怒
、
、 、 ，
面 负面 中性方面的分析 然而 基于二分类的情感
．
１８
、 、 、 、 、 、 、 、
惊骇 哀怜 恐惧 悲痛 惭愧 忧愁 忿 急 烦闷 恭
，
分析难以充分表达人类复杂的内心世界 不仅忽视
、 、 、 、 、
敬 憎恶 骄慢 贪欲 嫉妒 耻辱
，
了用户所表达的细微情绪变化 同时也难以较全面
．
，
在现代心理学起源和繁盛的西方 研究者们对
，
地涵盖用户的心理状态 这都加速了对基于多分类
的细粒度情绪分析的需求
．
情绪集理论也有着丰富的成果 法国的哲学家笛卡
．
（
） 《 》 ，
在其著作 论情绪 中认为 人的原始
儿
， ，
情绪分析又称细粒度类别的情感分析 反之 情
Ｄｅｓｃａｒｔｅｓ
（
）、
爱 悦
（ ）、
憎 恶
ｈａ
ｐｐｙ
情绪 分 为 诧 异
ｓｕｒｒｉｓｅ
ｐ
感分析也可以看作是二分类的情绪分析 情绪分析
．
（
）、
欲望
（
ｄｅｓｉｒｅ
）、 （ ）
欢 乐
ｏ
（ ），
ｓｏｒｒｏｗ
和 悲 哀
ｊｙ
ｈａｔｅ
，
是在现有粗粒度的二分类分析工作的基础上 从人
其他的情绪都是这 种原始情绪的分支或者组合
６
．
，
类的心理学角度出发 多维度地描述人的情绪态度
．
［］
２
，
此后 美国心理学家
提出一个基础情绪理
Ｅｋｍａｎ
“ ” ，
比如 卑劣 是个负面的词语 而它更精确的注释是
，
论 其认为基本情绪包括高兴
（ ）、
悲伤
ｏ
ｊｙ
（
）、
ｓａｄｎｅｓｓ
憎恨和厌恶 由于情绪分析对于快速掌握大众情绪
．
（
）、
恐 惧
（
）、
厌 恶
（
）
和 诧 异
ｄｉｓｕｓｔ
愤怒
ａｎｅｒ
ｇ
ｆｅａｒ
、
的走向 预测热点事件甚至是民众的需求都有很重
ｇ
（
），
因为这 种情绪可以依靠面部表情和生
６
ｓｕｒｒｉｓｅ
ｐ
要的作用 研究者们的研究重点也逐渐从单一的文
．
（ ） ，
理过程 如增加心率和流汗 辨别 所以这些情绪被
本正负情感分析转变为更加细粒度的情绪分析
．
认为比其他的更基本
．
［］
３
，
在此基础上 美国心理学家
基于进
Ｐｌｕｔｃｈｉｋ
背景知识
１
ꢀ
，
化规则的综合理论 提出了一种多维度的情绪模型
，
，
模型定义了 种基本双向情绪 包括
８
的
种
６
Ｅｋｍａｎ
， 、 、
情绪 是多种感觉 思想 行为综合产生的生理
（
）、
期 望
（
）
可 以 分
ａｎｔｉｃｉａｔｉｏｎ ．
情绪以及 信 任
ｔｒｕｓｔ
ｐ
， ，
和心理状态 是对外界刺激所产生的生理反应 如喜
：
对双向组合 高兴与悲伤
（
）、
愤
ｏ ｖｓ．ｓａｄｎｅｓｓ
ｊｙ
为
４
ꢀ
、 、 “ ” 《 》 ：
爱 悲伤 气愤等 情绪 在 辞海 中的定义为 从人
．
（
）、 （
信 任与厌 恶
ｔｒｕｓｔｖｓ．
怒与恐惧
ａｎｅｒｖｓ．ｆｅａｒ
ｇ ꢀ
ꢀ
“ ”
对事物的态度中产生的体验 与 情感 一词常通用
．
，
）、
诧异与期望
ｄｉｓｕｓｔ
ｇ
（
）
图
ｓｕｒｒｉｓｅｖｓ．ａｎｔｉｃｉａｔｉｏｎ ．
ｐ ｐ
ꢀ
，
但有区别 情绪与人的自然性需要相联系 具有情景
．
“ ”
模型的情绪类别在 情绪轮 上的
显示了
１
Ｐｌｕｔｃｈｉｋ
、 ；
性 暂时性和明显的外部表现 情感与人的社会性需
，
，
排序 其中颜色的深浅代表这种情绪的饱和度 离圆
心的远近代表情绪的强度 每种情绪都可以进一步
．
， 、 ，
要相联系 具有稳定性 持久性 不一定有明显的外
，
部表现 情感的产生伴随着情绪反应 而情绪的变化
．
，
分为 度 例如满足是较小程度的高兴 是一种不饱
．
３
，
也受情感的控制 通常能满足人某种需要的对象 会
．
； ，
和状态 狂 喜 是 强 烈 的 高 兴 是 饱 和 状 态 此 外
．
，
， 、 、 ；
引起正向的情绪体验 如满意 喜悦 愉快等 反之则
，
还提出一种假设
种 相邻 近的基 本情 绪
２
Ｐｌｕｔｃｈｉｋ
， 、 、
引起负向的情绪体验 如不满 忧愁 恐惧等 因此也
．
组合会产生一种复合的情绪 例如乐观是由高兴和
．
，
可以看出情感是多种情绪的综合表现 而情绪是情
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