毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述本文从文本数据的情感分析和舆情控制中的用户画像构建两方面，总结了相关文献和研究成果。
1 中文文本数据的情感分析本文主要讲述了情感分析具体研究内容。
随着网络的兴起以及Web2.0时代的到来，越来越多的网民开始在网络世界的各种平台上（如微博、贴吧、论坛等）发表自己的观点。
情感分析的主要作用就是将这些信息与文章进行有效的挖掘和分析统计，辨别其中所蕴含的积极、消极或者中性情感，从而总结其情感变化的特征。
这样就可以便捷的了解到用户的情感特征。
其具体的作用有很多，比如，情感分析通过对微博上的海量数据进行挖掘，将有助于完善互联网的舆情监控系统。
情感分析也称作意见挖掘，是自然语言处理的一个领域，它构建的系统用于在文本中的识别和提取观点。
通常，除了识别观点以外，这些系统还提取描述的特征，例如：极性，用户在网络中发送的文章和推文所传递出的积极或者消极的情感态度与意见；主题，多位用户正在讨论的事情的主体；意见持有人，表达意见的个人和个体。
下一步，按照文本的颗粒度，文本情感分析可分为词组、句子、文章三级别的颗粒度。
词语的情感分析是另外三个级别颗粒度情感分析的基础，那么对词的情感分析研究主要包括主题词抽取、情感词抽取、情感判定、语料库和情感词典的研究。
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