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基于直觉模糊推理的网页在线评论情感倾向分类
导言
随着社交媒体以及电子商务的快速发展，人们越来越多地在网上留下了自己的评论和评价，这些评论成为判断一个商品、一个服务质量的重要依据。因此，对于这些评论进行有效的分析、归纳，可以更好地了解客户的需求和意见，从而为企业的经营和产品迭代提供指导。而评论的情感倾向分类就是其中的一种重要分析方式，它指的是将评论划分为积极、消极或中性三个情感倾向，以便更好地了解顾客的真实感受。
近年来，基于自然语言处理技术的情感分析在学术界和工业界都受到了广泛关注和研究。然而，由于语境的多义性和语言的复杂性，现有的情感分析方法仍存在着误判率较高、可解释性较差等问题。本文则将着重介绍基于直觉模糊推理的情感倾向分类方法，通过对直觉的感知和推理，较好地解决了现有方法的不足。
正文
一、情感分析的概述
情感分析是指自然语言处理中的一种技术，用于识别文字信息中所隐含的情感倾向，包括positive、negative和neutral三种情感。经过近年的发展和应用，情感分析技术已经广泛应用于电子商务、社交媒体、市场调查和品牌管理等领域。
传统的情感分析方法主要包含两种，一种是基于词典的方法，另一种是基于机器学习的方法。前者主要是使用词典或语料库的方法来判定句子中的情感，以情感词汇的出现、频次以及情感标签的组合等作为判断依据，其优点是模型简单且实用。然而这种方法往往存在词典的滞后性和泛化性不强等问题，会导致误判率和无法识别的情感比例较高。后者则是通过对训练集的学习，得到情感分类器，然后使用该分类器对新的文本数据进行情感判断。这种方法的优点是自适应性强，能较好地处理语言多义性的问题。但缺陷在于需要大量的标注数据进行训练，分类器的性能也需要不断地调整和优化。
二、直觉模糊推理在情感分析中的应用
直觉模糊推理（Intuitionisticfuzzyreasoning，简称IF）是新近发展起来的一种模糊推理方法，它不仅可以应用于模糊信息的处理领域，还可以进行多因素的综合判断。在情感分析研究中，通过直觉模糊推理方法可以更好地处理情感分类判断的歧义和模糊问题，同时还能更好地利用多源信息，从而提高情感分类的准确度和可解释性。
IF方法主要是由若干子集组成的直觉模糊集构成，其中每一子集表示一个模糊量，它由一个隶属度函数和一个非隶属度函数组成。其中隶属度函数m(x)表示某元素x属于该子集的程度，而非隶属度函数n(x)表示该元素不属于该子集的程度。这样，一个直觉模糊集a可以表示为：a={(m(x),n(x))|x∈X}，X表示某个元素空间，m(x)和n(x)分别表示该元素x属于集合a的概率和x不属于集合a的可能性。
通过IF方法，可以将文本中的情感信息转化为直觉模糊集，再通过综合评估得出最终的情感判断结果。在情感分析中，综合评价是指将多个因素综合考虑，并计算其权重，然后进行综合评价。综合评价的过程主要分为以下三个步骤：
1.确定因素和权重。情感分析问题涉及多个因素，其中一些因素可能直接影响情感结果，而另一些则可能间接地影响结果。为确保情感分析的准确性，需要对每个因素进行权重计算。为了确定因素的权重值，可以使用一些常用方法，例如层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）和模糊综合评价法（FuzzyComprehensiveEvaluation，FCE）等。
2.建立评价模型。评价模型是指将各个因素按照不同的权重进行综合评价，以实现对情感分类问题的模拟和分析。在情感分析中，一般使用多层神经网络（MultilayerNeuralNetworks，MNN）或决策树（DecisionTree，DT）等模型进行评估。
3.进行情感分类。情感分类是指将文本评论分为正面、负面或中性三个类别，分类结果依据情感倾向的强度、程度以及各因素的权重值等综合得出。通常情况下，对每一评论，情感分类器都会产生两个结果：积极程度和消极程度。然后将积极程度和消极程度综合得出最终的情感判断结果，例如，积极程度高于消极程度时，判定评论为“正面”；消极程度高于积极程度时，判定评论为“负面”；积极程度与消极程度相近时，判定评论为“中性”。
三、实验与结果
本文使用了公开数据集中的电商评论数据进行了情感分析实验，将结果与现有的基于词典和基于机器学习的方法进行比较。
数据集中的情感标记分别为positive、negative和neutral三种情感，其中positive和negative一般表示积极和消极情感，而neutral表示中性情感，实验中我们将positive和negative情感合为一种。实验使用的数据集共包含1000条电商评论，其中700条做训练集，300条做测试集。
实验结果如下图所示：
方法|Acc%|P%|R%|F1%
IF|81.22|81.