基于概率图模型的文本情感分析

摘要 相比于句子级和文档级情感分析，词语级的情感分析呈现出领域性和上下文相关性，难以得到良好的应用．提出一种基于概率图模型的情感分析方法，先通过分析训练语料建立一种具有先验概率的图模型，用于计算语料中词语的情感概率值，再利用信息熵公式将概率值归一化为情感特征值，最后使用该特征值训练SVM分类器对测试语料进行分类．论文在理论上证明该方法能够有效运用于具有“评价对象”和“评价词”二元特性的商品评论的情感判定，且在未表明用户明显态度语句的极性判定中也可以获得良好的效果．实验结果也显示，该方法比传统SVM分类方法在准确率上有明显提高