陳韋帆古倫維Wei-Fan Chen, Lun-Wei Ku2019-08-122019-08-122018-04-??http://rportal.lib.ntnu.edu.tw:80/handle/20.500.12235/80604近年來，意見與情感分析技術漸漸為大家所注意且因網路環境之餘意見發表的便利性，文本意見與情感分析技術的需求與應用也快速增加，然而在中文上，並沒有公開可利用的意見與情感分析工具。本文介紹一個供研究使用免費且公開的中文情感語意分析套件：CSentiPackage，套件中包含多個可以用於中文情感語意分析研究所需要的各式工具，例如中文意見、構詞詞典、中文意見樹庫、意見挖掘計分工具，及深度社群立場分析模型等。本文將詳細介紹各個工具的內容。欲取得CSentiPackage套件及其使用方法，可從網址http://www.lunweiku.com/ 之Lab Homepage分頁進入申請下載。Sentiment  analysis  determines  the  polarities  and  strength  of  the  sentiment‐bearing  expressions,  and  it  has  been  an  important  and  attractive  research  area.  In  the  past  decade,  resources  and  tools  have  been  developed  for  sentiment  analysis  in  order  to  provide  subsequent  vital  applications,  such  as  product  reviews,  reputation  management,  call  center  robots,  automatic public  survey,  etc.  However,  most  of  these  resources  are  for  the  English  language.  Being  the  key  to  the  understanding  of  business  and  government  issues,  sentiment  analysis  resources  and  tools  are  required  for  other  major  languages,  e.g.,  Chinese. To  over come  this  obstacle,  we  introduce  CSentiPackage,  where  resources  for  retrieving  sentiment  from  texts  in  the  Chinese  language,  are  provided.  The  related  sentiment  analysis  technologies  and  datasets  are  described  to  give  the  readers  the  opportunities  to  use  resources  and  tools  to  process  Chinese  sentiment  texts  from  the  very  basic  to  the  advanced,  i.e.,  applying  sentiment  dictionaries,  obtaining  sentiment  scores,  and  analyzing  stance  of  social  media  posts  using  the  deep  learning  model.  The  introduced  resources  and  tools  in  this  paper  include  NTUSD,  ANTUSD,  the  Chinese  Morphological  Dataset,  the  Chinese  Opinion  Treebank,  CopeOpi,  and  UTCNN.  These  resources  are  all available  at  http://academiasinicanlplab.github.io/  and  they  are  free  for  the  research  purpose. 中文處理工具意見分析情感分析社群媒體資料分析Chinese Text ProcessingOpinion MiningSentiment AnalysisSocial Media Analytics