學位論文
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Item 使用廣義知網於情感詞彙之極性分析研究(2015) 陳傳生; Chen, Chuan-Sheng近幾年隨著網路的快速發展，我們可以根據自己的需求，很方便的找到各式各樣相關的資料。在消費前，人們往往習慣於收集評論和分析做為參考；而評論中出現的情感詞彙更是影響使用者看法的指標。採用人工的方式找出意見詞彙，雖然準確度高，卻相當耗費時間和人力，更永遠不可能趕上資訊產生的速度。 在此本論文提出一種非監督的方法，過程不需要人工的介入。主要目的是分析電影領域的評論文章，從中找出帶有情感的詞彙，並給予極性。本論文分兩大部分處理此問題，第一部分透過中文的語法規則找出情感詞彙可能出現的位置，收集這些位置出現的詞彙做為種子，接著透過廣義知網進行擴充。本研究統計廣義知網對部分詞彙情緒標記的正負數目，給予一個類別中的成員相同的極性。 在第二部分中，針對國立臺灣大學情緒詞詞典NTUSD（舊版）進行斷詞分析，再次透過廣義知網擴充，找出可能的情緒詞彙。對於無法由廣義知網部分詞彙的情緒標記而得到極性的詞彙，和NTUSD（舊版）進行完全比對，試著納入更多的擴充詞彙。最後利用前幾步驟中得到的類別整體極性，為帶有複雜概念結構的詞彙分類極性。 結合兩部分後，本研究以人工方式選出的980個情緒詞彙做測試，實驗結果顯示可以得到92.48％的正確率。