在Web2.0时代里，互联网上存在着大量可作为情感语料数据原型的评论，如何高效精确的获取基于这些语料的情感信息，并依此进行相关研究成为当前信息科学与技术领域面临的重大挑战。情感分析，又称意见挖掘(opinionmining)，是用于分析人对特定对象及其相关属性的观点、态度以及其他主观感情的技术。本书在深入研究文本情感问题及现状的基础上，充分结合计算语言学、统计学、机器学习等相关理论及其方法，利用语义块、句子、文本等不同语言粒度进行文本情感倾向性建模、分析与研究，从而提出高效、精确的文本情感分类技术与方法。本书阐述的技术可广泛应用于推荐系统、社会舆情分析、产品在线跟踪和质量评价、影视评价、Blogger声誉评价、新闻报道评述、事件分析、股票评论、图书推荐、敌对信息检测、企业情报系统等方面。

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