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文献综述
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言，它属于人工智能的一个分支。
从研究内容来看，自然语言处理包括语法分析、语义分析、篇章理解等。
从应用角度来看，自然语言处理的包括机器翻译、信息检索、文本分类、情感分析、舆情监控和观点挖掘等。
情感词识别技术（Sentiment Word Identification，SWI）是情感分析和观点挖掘等众多应用中最基本、最重要的技术之一。
在对文本进行情感分析时，情感词典常常起着十分重要的作用。
过去构建情感词典的方法通常是人工手动标记情感词或者选择种子词，然而，这种手工标记的方法存在以下三个固有的缺点。
首先，缺少种子词可能会导致较低的鲁棒性，因为这些种子词集中丢失任何关键的情感词，都可能会导致情感词典的性能变得很差。
其次，即使我们得到了大量的种子词，种子词的情感极性在不同的领域也不总是相同的。
最后，随着移动互联网的快速普及和发展，越来越多的网络新词逐渐被创造和传播开来，并且这些新词中很多就带有情感倾向，然而这些新情感词并未在情感词典中出现，因此很难被准确的提取出来。
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