1、伴隨著Web2.0技術革命,互聯(lián)網(wǎng)上的意見型文本呈爆炸性地增長,這些文本蘊含著廣大用戶的喜怒哀樂。意見挖掘技術應運而生,人們圍繞著意見的主題、持有者、陳述和情感四元素展開了許多研究,取得了豐碩的成果。本文根據(jù)新應用需求,對漢語意見時空元素展開研究。本文從意見挖掘中語義知識不全面的問題入手,利用Wikipedia世界知識構建概念詞典和Wikipedia詞典,詞條的語義用Wikipedia類別表示。概念詞典用于確定主題的內涵,Wikiped

2、ia詞典用于計算任意兩個文本的語義相關度。語義相關度實驗表明了算法的有效性,并成功應用于主題識別。本文以細顆粒度的方法對中文句子進行傾向性分析,側重于從結構和語言現(xiàn)象揭示中文句子傾向性的特點。利用HowNet自動構建情感詞典后,實現(xiàn)了一個系統(tǒng)用于參加COAE2008,評測結果表明方法是有效的。本文提出了意見重要因子的概念,意見重要因子由時間重要因子和來源重要因子組成。分析了時間重要因子在不同應用中的計算公式,將來源重要因子分為來源的影響