基于关键句语义规则和领域情感词典的影评情感分析的任务书.docx

基于关键句语义规则和领域情感词典的影评情感分析的任务书
任务书：基于关键句语义规则和领域情感词典的影评情感分析
一、任务背景
随着互联网的普及和发展，人们越来越习惯于在网上查找信息和交流观点。而影评作为对电影的观点和评价，其对于消费者的决策和导演或演员的评价也起到了不可忽视的作用。因此，对影评进行情感分析，可以更好地了解消费者对于某部电影的评价和市场反响。
而影评情感分析作为自然语言处理的一个子领域，涉及到文本的语义及情感分析，具备一定的复杂性和挑战性。因此，本任务旨在通过构建关键句语义规则和领域情感词典，实现对影评的情感分析。
二、任务描述
本任务要求实现基于关键句语义规则和领域情感词典的影评情感分析，即通过构建语义规则和领域情感词典，结合文本预处理和特征提取等技术，实现对影评的情感分析。
具体任务描述如下：
1.数据收集：收集电影影评数据，包括正面评价和负面评价，建立样本数据集。
2.文本预处理：对影评进行分词、去停用词等预处理工作，减少歧义和无意义词汇的影响。
3.特征提取：提取影评的词汇、句法、语义等多维度特征，并结合情感词典进行情感分析。
4.建立情感词典：基于领域知识和专业人员的经验，构建适用于电影领域的情感词典。
5.构建关键句语义规则模型：通过分析具有代表性的影评，提取关键句和语义规则，辅助情感分析。
6.情感分析算法：采用分类算法和聚类算法等技术，对影评进行情感分析，并给予评分。
7.模型评估：针对样本数据集进行交叉验证和测试集评估，评估模型的准确性和稳定性。
三、任务目标
本任务旨在：
1.建立适用于电影领域的情感词典，可以覆盖电影领域常用的情感词汇及其权值。
2.构建关键句语义规则模型，从而提升影评情感分析的准确性和可靠性。
3.实现系统化的影评情感分析算法，对电影影评进行情感分析，并给予相应评分。
4.对模型进行评估与测试，验证模型的准确性和稳定性。
四、任务实现
1.数据源
本任务的数据集可来自于网络开放数据、电影网站等。样本数据集应包含正面和负面评价，包括语言文字、图片和视频等多种形式，为了提高模型的准确性，样本数据集应具有代表性和广泛性。
2.预处理
预处理是文本挖掘中的重要部分，可通过分词、筛选停用词、去除标点符号、词干提取、词义消歧等方式对数据集进行处理。预处理后可以减少歧义和无关词汇的影响，提高模型的精度。
3.特征提取
特征提取是影评情感分析的重要环节，主要包括词频、文本长度、情感词、句法结构、主题等多维度特征。其中，情感词矩阵是最为关键的特征之一，可以通过构建情感词典筛选出具有情感倾向性的词汇。
4.建立情感词典
情感词典是影评情感分析的核心部分，应该根据领域知识和专业人员的经验进行构建。我们可以通过研究和分析影评中常用的情感词汇，建立适用于电影领域的情感词典，并对情感词进行赋权。
5.构建关键句语义规则模型
关键句语义规则模型是本任务的创新点，通过分析具有代表性的影评，提取关键句和语义规则，辅助情感分析。关键句通常是影评中用于表达用户情感的句子，语义规则则是对于句子语义、结构和逻辑规律的归纳和总结。
6.情感分析算法
针对影评的特征和情感词典，可以采用分类算法和聚类算法进行情感分析。分类算法通常用于情感分类和情感识别，如朴素贝叶斯、SVM等；聚类算法主要用于情感聚类和情感相似度计算，如K-means、谱聚类等。
7.模型评估
模型评估是验证模型优劣的重要方法，我们可以采用交叉验证和测试集评估，评估模型的准确性和稳定性，并不断优化模型。
五、任务效果评估与结果展示
本任务的效果评估可以采用多种方法，如F1值、准确率和召回率等，以及混淆矩阵和ROC曲线等。结果展示可以通过可视化的方式来展示模型分析结果，如词频图、情感分布图等。同时，还可以根据评估结果和用户反馈来不断优化模型，提高情感分析的准确性和稳定性。
六、总结
本任务要求实现基于关键句语义规则和领域情感词典的影评情感分析，具备较高的挑战性和复杂性。通过文本预处理、特征提取、情感词典构建和算法实现等多个环节，可以建立较为完备的情感分析框架，从而更好地了解消费者对于某部电影的评价和市场反响。