Python实现的基于词典方法和机器学习方法的中文情感倾向分析

1 项目介绍

1.1 项目背景

文本情感分析又称意见挖掘，是对包含用户观点、喜好、情感等主观性文本进行挖掘、分析及判别它是一个多学科交叉的研究领域，涉及概率论、数据统计分析、计算机语言学、自然语言处理、机器学习、信息检索、本体学(Ontology) 等多个学科及其相关技术。

鉴于其在用户意见挖掘、垃圾邮件过滤及舆情分析等多个领域具有重要的应用价值，文本情感分析正受到国内外众多研究机构和学者的重视。

情感分析可归纳为情感信息抽取、情感信息分类及情感信息的检索与归纳三项层层递进的研究任务。本文研究的重点是情感信息分类，旨在将文本情感分为褒义、贬义两类或者更细致的情感类别。

按照分析文本的粒度不同，情感信息分类可分为词语级、短语级、句子级、篇章级等几个研究层次。

目前，情感分类大致涌现出两种研究思路：基于情感知识和基于特征。前者主要是基于已有的情感词典或情感知识库对文本中带有情感或极性的词( 或词语单元) 进行加权求和，而后者主要是对文本提取具有类别表征意义的特征，再基于这些特征使用机器学习算法进行分类。

1.2 项目目标

使用机器学习和情感词典这两种方法分别对中文新闻类文本进行情感极性分析
输入一段新闻文本能够得到文本的情感极性

1.3 目标人群

需要对已有中文文本数据进行情感分析的企业及用户
APP中需要集成中文文本情感分析功能的开发人员
从事中文文本情感分析与挖掘的研究人员

2 项目需求分析

2.1 系统KAOS图

2.2 用例分析

2.2.1 概述

本系统有2个参与者，包括用户和管理员，用户为本系统所提供服务的使用者。用户可以直接使用系统所暴露的情感分析接口向后台传递一个中文字符串，从而获得一个文本的正负向情感结果。

用户也可以对系统返回的结果进行判断并反馈错误，具体操作如下：

在文本框输入一段已知情感正负向的中文文本并且提供这段文本的正负向情感信息, 来获取结果。
用户判断系统返回的情感分析结果有误, 点击文本框下方的反馈错误按钮, 反馈错误样例
系统会自动的将用户所提供的错误样例的信息插入到“待审核样例数据库” 中，并通知管理员去审核。
管理员在审核错误样例, 系统得到每条待审核错误样例的审核结果
如果错误样例的审核结果是 : 有效, 那么这条错误样例将被记录到错误样例数据库中
被管理员审核过的待审核测试样例从待审核样例数据库中删除

管理员为本系统的管理人员。

管理员也可以通过情感词典管理模块来对情感词典进行修改等操作
管理员还可以审核用户反馈的错误样例，和直接访问控制系统样例数据数据库, 对系统的样例进行管理,以方便开发人员修复系统的漏洞, 进一步提高系统提供的服务质量

2.3 系统用例总图

3 概要设计

3.1 原型设计

3.2 业务架构

3.3 技术架构

3.4 部署结构

4 详细设计

目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典，英文的词典有很多，中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典，还有哈工大信息检索研究室开源的《同义词词林》可以用于情感词典的扩充。基于机器学习的方法则需要大量的人工标注的语料作为训练集，通过提取文本特征，构建分类器来实现情感的分类。

文本情感分析的分析粒度可以是词语、句子也可以是段落或篇章。段落篇章级情感分析主要是针对某个主题或事件进行倾向性判断，一般需要构建对应事件的情感词典，如电影评论的分析，需要构建电影行业自己的情感词典效果会比通用情感词典效果更好；也可以通过人工标注大量电影评论来构建分类器。句子级的情感分析大多事通过计算句子里包含的所有情感词的平均值来得到。

篇章级的情感分析，也可以通过聚合篇章中所有的句子的情感倾向来计算得出。因此，针对句子级的情感倾向分析，既能解决较短文本的情感分析，同时也可以是篇章级文本情感分析的基础。

4.1 过程流设计

**使用情感词典方法的过程流 **

使用机器学习方法的过程流

5 算法设计

5.1 机器学习算法设计

机器学习的方法精确度更高，因为词典匹配会由于语义表达的丰富性而出现很大误差，而机器学习方法不会。而且它可使用的场景更多样。无论是主客观分类还是正负面情感分类，机器学习都可以完成任务。而无需像词典匹配那样要深入到词语、句子、语法这些层面。

而词典方法适用的语料范围更广，无论是手机、电脑这些商品，还是书评、影评这些语料，都可以适用。但机器学习则极度依赖语料，把手机语料训练出来的的分类器拿去给书评分类，那是注定要失败的。

使用机器学习进行情感分析，可以换一个相同意思的说法，就是用有监督的（需要人工标注类别）机器学习方法来对文本进行分类。

这点与词典匹配有着本质的区别。词典匹配是直接计算文本中的情感词，得出它们的情感倾向分值。而机器学习方法的思路是先选出一部分表达积极情感的文本和一部分表达消极情感的文本，用机器学习方法进行训练，获得一个情感分类器。再通过这个情感分类器对所有文本进行积极和消极的二分分类。最终的分类可以为文本给出0或1这样的类别，也可以给出一个概率值，比如”这个文本的积极概率是90%，消极概率是10%“。

Python 有良好的程序包可以进行情感分类，那就是Python 自然语言处理包，Natural Language Toolkit，简称NLTK 。同时Python 也有良好的程序包可以进行对中文文本进行分析，如jiaba。

5.1.1 算法框架

5.1.2 数据集

先以带有正向标签和负向标签的各1500条真实的中文酒店评论语料作为训练集用以训练分类器，剩余带有正向标签和负向标签的各500条真实的中文酒店评论语料作为测试集测试不同分类算法、不同特征提取方法、不同维度的准确度。

最后选择准确度最高的方案，将上述带有正向标签和负向标签的各2000条真实的中文酒店评论语料作为训练集训练最终存储的分类器。

保存用户输入的语句和反馈，定期挑拣出新增的训练数据以优化分类器。

5.1.3 维度和权重

不同分类方法、不同征选取方法、不同维度得到的测试准确率如下表：

以所有词为特征提取方法

分类算法	准确率
BernoulliNB	0.704
MultinomiaNB	0.864
LogisticRegression	0.836
SVC	0.555
LinearSVC	0.821
NuSVC	0.843

以所有双词搭配为特征提取方法

分类算法	准确率
BernoulliNB	0.56
MultinomiaNB	0.854
LogisticRegression	0.827
SVC	0.513
LinearSVC	0.814
NuSVC	0.781

以所有词和所有双词搭配为特征提取取方法

分类算法	准确率
BernoulliNB	0.64
MultinomiaNB	0.876
LogisticRegression	0.843
SVC	0.536
LinearSVC	0.846
NuSVC	0.842

以信息量丰富的所有词为特征提取取方法

分类算法\维度	500	1000	1500	2000	2500	3000	3500	4000	4500	5000	5500	6000	6500	7000	7500	8000	8500	9000
BernoulliNB	0.801	0.778	0.773	0.771	0.767	0.772	0.785	0.779	0.774	0.756	0.745	0.745	0.745	0.745	0.753	0.75	0.749	0.748
MultinomiaNB	0.857	0.863	0.864	0.869	0.866	0.869	0.87	0.877	0.872	0.875	0.877	0.877	0.877	0.877	0.877	0.877	0.874	0.874
LogisticRegression	0.827	0.832	0.825	0.836	0.832	0.834	0.838	0.84	0.837	0.839	0.837	0.837	0.837	0.837	0.84	0.837	0.838	0.838
SVC	0.806	0.742	0.714	0.688	0.674	0.664	0.639	0.61	0.591	0.584	0.571	0.571	0.571	0.571	0.57	0.565	0.565	0.565
LinearSVC	0.826	0.821	0.815	0.808	0.814	0.821	0.818	0.814	0.813	0.816	0.815	0.815	0.815	0.815	0.813	0.815	0.822	0.822
NuSVC	0.831	0.835	0.837	0.845	0.844	0.844	0.843	0.846	0.844	0.844	0.847	0.847	0.847	0.847	0.845	0.843	0.845	0.843

以信息量丰富的所有词和所有双词搭配为特征选取方法

分类算法\维度	500	1000	1500	2000	2500	3000	3500	4000	4500	5000	5500	6000	6500	7000	7500	8000	8500	9000
BernoulliNB	0.798	0.773	0.775	0.769	0.772	0.777	0.784	0.776	0.767	0.76	0.747	0.747	0.747	0.747	0.75	0.759	0.759	0.759
MultinomiaNB	0.854	0.863	0.867	0.871	0.871	0.874	0.874	0.874	0.874	0.876	0.876	0.876	0.876	0.876	0.877	0.873	0.873	0.873
LogisticRegression	0.828	0.831	0.829	0.834	0.834	0.832	0.834	0.834	0.834	0.839	0.837	0.837	0.837	0.837	0.836	0.835	0.835	0.835
SVC	0.806	0.739	0.712	0.688	0.671	0.659	0.633	0.604	0.595	0.583	0.565	0.565	0.565	0.565	0.565	0.565	0.565	0.565
LinearSVC	0.824	0.807	0.817	0.812	0.81	0.818	0.811	0.809	0.815	0.813	0.814	0.814	0.814	0.814	0.811	0.811	0.811	0.811
NuSVC	0.829	0.84	0.835	0.84	0.844	0.844	0.846	0.846	0.845	0.849	0.852	0.852	0.852	0.852	0.853	0.855	0.855	0.855

5.1.4 关键步骤

利用python程序包中文分词工具python对语料进行分词。

python for file_name in FileNames: full_file_name = os.path.join(FindPath, file_name) if 'utf8' in full_file_name: with open(full_file_name, 'r', encoding='utf-8') as pos_f: pos_text = pos_f.read() pos_text = ''.join(pos_text.split()) # pos_text = re.sub(string.punctuation, "", pos_text) pos_text = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\']+|[+——！，。？、~@#￥%……&*（）～-]+", "", pos_text) pos_list = jieba.cut(pos_text, cut_all=False) pos_words.append(list(pos_list))

特征提取方法
把所有词作为特征

python def bag_of_words(words): return dict([(word, True) for word in words])

把双词搭配作为特征

```python def bigram(words, score_fn=BigramAssocMeasures.chi_sq, n=1000):

  bigram_finder = BigramCollocationFinder.from_words(words)  # 把文本变成双词搭配的形式
  bigrams = bigram_finder.nbest(score_fn, n)  # 使用了卡方统计的方法，选择排名前1000的双词

  return bag_of_words(bigrams)

```

把所有词和双词搭配一起作为特征

```Python def bigram_words(words, score_fn=BigramAssocMeasures.chi_sq, n=1000):

  tuple_words = []
  for i in words:
      temp = (i,)
      tuple_words.append(temp)

  bigram_finder = BigramCollocationFinder.from_words(words)
  bigrams = bigram_finder.nbest(score_fn, n) # 使用了卡方统计的方法，选择排名前n的双

  return bag_of_words(tuple_words + bigrams)  # 所有词和（信息量大的）双词搭配一起作为特征

```

特征选择方法

计算整个语料里面所有的信息量

```python def create_word_scores(): posWords = pickle.load(open(pos_f, 'rb')) negWords = pickle.load(open(neg_f, 'rb'))

  posWords = list(itertools.chain(*posWords))  # 把多维数组解链成一维数组
  negWords = list(itertools.chain(*negWords))  # 同理

  word_fd = FreqDist()  # 可统计所有词的词频
  cond_word_fd = ConditionalFreqDist()  # 可统计积极文本中的词频和消极文本中的词
  for word in posWords:
      word_fd[word] += 1
      cond_word_fd["pos"][word] += 1
  for word in negWords:
      word_fd[word] += 1
      cond_word_fd["neg"][word] += 1

  pos_word_count = cond_word_fd['pos'].N()  # 积极词的数量
  neg_word_count = cond_word_fd['neg'].N()  # 消极词的数量
  total_word_count = pos_word_count + neg_word_count

  word_scores = {}
  for word, freq in word_fd.items():
      pos_score = BigramAssocMeasures.chi_sq(cond_word_fd['pos'][word], (freq, pos_word_count),
                                             total_word_count)  # 计算积极词的卡方统计量，这里也可以计算互信息等其它统计量
      neg_score = BigramAssocMeasures.chi_sq(cond_word_fd['neg'][word], (freq, neg_word_count),
                                             total_word_count)  # 同理
      word_scores[word] = pos_score + neg_score  # 一个词的信息量等于积极卡方统计量加上消极卡方统计量

  return word_scores  # 包括了每个词和这个词的信息量

```

计算整个语料里面所有词和双词搭配的信息量

```Python def create_word_bigram_scores(): posdata = pickle.load(open(pos_f, 'rb')) negdata = pickle.load(open(neg_f, 'rb'))

  posWords = list(itertools.chain(*posdata))
  negWords = list(itertools.chain(*negdata))

  bigram_finder = BigramCollocationFinder.from_words(posWords)
  posBigrams = bigram_finder.nbest(BigramAssocMeasures.chi_sq, 5000)
  bigram_finder = BigramCollocationFinder.from_words(negWords)
  negBigrams = bigram_finder.nbest(BigramAssocMeasures.chi_sq, 5000)

  pos = posWords + posBigrams  # 词和双词搭配
  neg = negWords + negBigrams

  word_fd = FreqDist()
  cond_word_fd = ConditionalFreqDist()
  for word in pos:
      word_fd[word] += 1
      cond_word_fd["pos"][word] += 1
  for word in neg:
      word_fd[word] += 1
      cond_word_fd["neg"][word] += 1

  pos_word_count = cond_word_fd['pos'].N()
  neg_word_count = cond_word_fd['neg'].N()
  total_word_count = pos_word_count + neg_word_count

  word_scores = {}
  for word, freq in word_fd.items():
      pos_score = BigramAssocMeasures.chi_sq(cond_word_fd['pos'][word], (freq, pos_word_count), total_word_count)  # 计算积极词的卡方统计量，这里也可以计算互信息等其它统计量
      neg_score = BigramAssocMeasures.chi_sq(cond_word_fd['neg'][word], (freq, neg_word_count), total_word_count)
      word_scores[word] = pos_score + neg_score

  return word_scores

```

根据信息量进行倒序排序，选择排名靠前的信息量的词

Python def find_best_words(word_scores, number): best_vals = sorted(word_scores.items(), key=lambda w_s: w_s[1], reverse=True)[:number] # 把词按信息量倒序排序。number是特征的维度，是可以不断调整直至最优的 best_words = set([w for w, s in best_vals]) return best_words
把选出的这些词作为特征（这就是选择了信息量丰富的特征）

python def best_word_features(words): # load_data() # word_scores = create_word_bigram_scores() global best_words # best_words = find_best_words(word_scores, 7500) return dict([(word, True) for word in words if word in best_words])
分割数据及赋予类标签

python # 积极 def pos_features(feature_extraction_method): posFeatures = [] for i in pos_review: posWords = [feature_extraction_method(i), 'pos'] # 为积极文本赋予"pos" posFeatures.append(posWords) return posFeatures

```python # 消极 def neg_features(feature_extraction_method):

   negFeatures = []
   for j in neg_review:
       negWords = [feature_extraction_method(j), 'neg']  # 为消极文本赋予"neg"
       negFeatures.append(negWords)
   return negFeatures

```

使用训练集用不同的分类算法训练分类器，用分类器对开发测试集里面的数据进行分类，给出分类预测的标签，对比分类标签和人工标注的差异，计算出准确度

```python def score(classifier): classifier = nltk.SklearnClassifier(classifier) # 在nltk 中使用scikit-learn的接口 classifier.train(train) #训练分类器

   pred = classifier.classify_many(dev)  # 对开发测试集的数据进行分类，给出预测的标签
   return accuracy_score(tag_dev, pred)  # 对比分类预测结果和人工标注的正确结果，给出分类器准确度

python def try_diffirent_classifiers():

   results = list()
   results.append(score(BernoulliNB()))
   results.append(score(MultinomialNB()))
   results.append(score(LogisticRegression()))
   results.append(score(SVC()))
   results.append(score(LinearSVC()))
   results.append(score(NuSVC()))

   return results

```

选择准确度最高的分类算法、特征提取方法、维度得到的分类器并存储

```python def store_classifier(): load_data() word_scores = create_word_bigram_scores() global best_words best_words = find_best_words(word_scores, 7500)

   posFeatures = pos_features(best_word_features)
   negFeatures = neg_features(best_word_features)

   trainSet = posFeatures + negFeatures

   MultinomialNB_classifier = SklearnClassifier(MultinomialNB())
   MultinomialNB_classifier.train(trainSet)
   pickle.dump(MultinomialNB_classifier, open('../out/classifier.pkl', 'wb'))

```

5.2 情感词典算法

我们已知:

中文文本以字符串的方式传进系统
段落与段落之间使用换行符来划分
句子之间以 " 。，？！" 来划分
短句子，短句子之间以 “ ， ” 来划分

5.2.1 基本思想

一个中文文本的情感值由构成它的所有的段落的情感值所决定
一个段落的情感值由构成它的所有的长句子决定
一个长句子的情感值由构成它的所有短句子的情感值决定
一个短句子的情感值由构成它的所有词语的情感值决定
将组成一个短句子的所有词语的情感值查找出来, 记录于一个列表中, 将一定的算法施加于这个列表, 得到短句子的情感值
将组成一个长句子的所有短句子的情感值记录于一个列表中, 将一定的算法施加于这个列表, 得到长句子的情感值
将组成一个段落的所有长句子的情感值记录于一个列表中, 将一定的算法施加于这个列表, 得到段落的情感值
将组成一个篇章的所有段落的情感值记录于一个列表中, 将一定的算法施加于这个列表, 得到篇章的情感值

5.2.3 算法流程

将一个中文文本转换为一个有短句子字符串组成列表
对每一个短句子字符串进行如下操作：
使用 jieba 分词系统将一个短句子转换成词语, 词性对的列表
使用词语的词性筛选出潜在的情感词语,
在已有的情感词典中查找这些潜在的情感词语
所查找的情感词语的情感词语分类以及它的情感值组合成一个词典并记录到一个列表中
使用相应的算法处理这个列表, 得出这个小句子的情感极值
将一个中文文本中的所有短句子的情感极值记录在一个列表中
使用相应的算法处理这个列表, 得出整个中文文本的情感极值

算法特性

算法准确率基于分词的准确率, 以及情感词典的准确率
对句式简单的句子的识别准确率高
对复杂句子的分析依赖于复杂的文本处理算法

关键代码

加载情感词典 python #----------------------------------------------------------------------- # 初始化词典 , 加载自定义jieba词典 # para_in : dic_kind 词典类型 # 1. 知网 # 2. 大连理工 # 3. NTUSD # 4. 清华XXX # 5. 清华情感词极值词典 # else None # para_out: 无 #----------------------------------------------------------------------- def __init_dic__(dic_kind): global ext_dic jieba.load_userdict(dic_root_path + 'create_by_huzehao/jieba_dic.txt') __path__ = dic_root_path + "zhiwang\\" ext_dic = Modules.load_dic.load_ext_dic(__path__, "extent_Lv_") # 初始化程度副词词典 __init__no_word_list() if dic_kind == 1: #知网 __init_zhiwang_dic__() elif dic_kind == 2: #大连理工 __init_dllg_dic__() elif dic_kind == 3: #NTUSD __init_ntusd_dic__() elif dic_kind == 4: #清华大学李建军 __init_tsinghua_dic__() elif dic_kind == 5: #情感极值词典 __init_extreme_dic__() else: return None
得出词语详细信息

```python #----------------------------------------------------------------------- #给出一个中文词语, 及其词性, 返回一个字典, 里面包含词语词性分数情感词类型 # eg: {'n': '恶劣', 'k': 'a', 's': -1, 'p': 'neg'} # n:词语名 k: 词性 s:分数 p: 属性 # para_in : word 词语 # para_in : kind 词性 # para_in : dic_kind 字典类型 # para_in : All 是否为全模式(默认为False) # True :对所有传入的词语均返回一个详细信息 # False :只对词性在 sense_word_kind_set 里的词返回一个详细信息 # para_out: dic 描述一个词语的详细信息 #----------------------------------------------------------------------- def find_word_info(word, kind, dic_kind, All = True): dic = {} def setdic (k, s, p = None): dic['n'] = word #word dic['k'] = k #kind dic['s'] = s #score dic['p'] = p #property

   def __common__(pos_dic, neg_dic):     #如果词语是正面情感词或负面情感词的时候, 进行该操作
       score = __getScore__(pos_dic, word)
       if score != 0:
           __setdic__(kind, score, 'pos')
       else:
           score = __getScore__(neg_dic, word)
           if score != 0:
               __setdic__(kind, score, 'neg')
           else:  # 有意义的词被遗漏了
               __setdic__(kind, score)
               ignoredWordList.write("{} {} {}\n".format(word, kind, score))

   if word in no_word_set:
       __setdic__('no', None, None)
   elif  kind in sense_word_kind_set:
       score =  __getScore__(ext_dic, word)
       if score != 0:
           __setdic__(kind, score, 'ext')
       else:
           if dic_kind == 1:       #知网
               __common__(zhiwang_pos_sen_dic, zhiwang_neg_sen_dic)

           elif dic_kind == 2:     #大连理工
               pass

           elif dic_kind == 3:     #ntusd
               __common__(ntusd_pos_dic,ntusd_neg_dic)

           elif dic_kind == 4:     #清华 李建军
               __common__(tsinghua_pos_dic, tsinghua_neg_dic)

           elif dic_kind == 5:     #情感极值词典
               score = __getScore__(word_extreme_dic, word)
               if score > 0:
                   __setdic__(kind, score, "pos")
               elif score < 0:
                   __setdic__(kind, score, "neg")
               else:              #情感词语遗漏了
                   ignoredWordList.write("{} {} {}\n".format(word, kind, score))

   if len(dic) > 0:
       return dic
   elif All:
       __setdic__(kind, 0, None)
       return dic
   else: return None

```

计算短句子情感值

python #----------------------------------------------------------------------- # para_in :tiny_sentence # para_in : # para_in : # para_out: score #----------------------------------------------------------------------- def _get_group_score(tiny_sentence,group = [{}], stream = None): if len(group) > 0: stack = [] score = None score_item = None pair = getCommentPair(tiny_sentence,group) if pair != None: score_item = conn.execute('select s from polysemy where a = ? and n = ?', pair).fetchone() if score_item != None: score = score_item[0] stack.append(score) for item in group: if item.get('k') == 'no': stack.append(-1) elif item.get('k') == 'ext': stack.append(item.get('s')) return __CaculateScoreOfGroup__(stack, False), stack, pair #else: score, stack = get_group_score(group) return score, stack, pair return 0, None

获取整个中文文本的情感值 #----------------------------------------------------------------------- # 暴露接口 # para_in : text 文件内容字符串 # para_in : dic_kind 词典类型整数值 # 1: 知网 # 2: 大连理工 # 3: ntusd # 4:XXX # 5:极值词典 # para_out: score 文本情感值 #----------------------------------------------------------------------- def getScoreFromString(text, dic_kind): __init_dic__(dic_kind) pgen = get_paragraph(text) ggen = get_group(pgen) _score_sum_ = 0 if dic_kind == 4: _score_sum_ = _text_processing_(text) else: for group in ggen: wordList = splict_group_into_list(group, dic_kind) score, stack = _get_group_score(wordList) _score_sum_ += score #print(group, score, stack, wordList) return _score_sum_

5.3 类设计

参考文献

基于深度学习的端到端方面级情感分析算法研究及应用（华中科技大学·胡钰）
一种语法依赖的方面级情感模型及其开源评论分析应用（湖北大学·韩凡宇）
基于词典与词向量融合的文本情感分析研究（西安电子科技大学·段敏敏）
基于深度迁移学习的跨领域细粒度情感分析（广东外语外贸大学·曹子旋）
Research on E-business Review Sentiment Analysis Algorithm Based on Deep Learning（华中师范大学·张启伟）
面向Web短文本的用户情感分析方法（武汉理工大学·江泉）
基于情感分类的产品评论垂直搜索引擎的研究（湖南工业大学·徐叶强）
基于Word2Vec新词识别的评论情感分析系统的研究与实现（哈尔滨工业大学·王云龙）
基于情感倾向的网络舆情分析系统的设计与实现（齐鲁工业大学·宋晓彤）
基于电子商务的评论文本情感极性等级分析（重庆交通大学·杨彪）
基于移动平台股票资讯搜索与预测系统研究（哈尔滨理工大学·滕文达）
面向Web短文本的用户情感分析方法（武汉理工大学·江泉）
基于商品评论的情感分析的研究与应用（北京工业大学·程翔）
基于深度学习的端到端方面级情感分析算法研究及应用（华中科技大学·胡钰）
基于BERT嵌入的文本情感分类方法研究（山东科技大学·王金浩）