《表2 部分程度词权重表：基于情感分析的外卖商家评分研究》

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《基于情感分析的外卖商家评分研究》

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外卖评论情感极性计算是基于上述得到的情感词库和主题、主题词库及主题权重，首先判断评论中每个分句所属主题，然后计算该分句的情感值，最后将多个主题的情感值进行加权求和，从而得到外卖评论的情感极性。计算外卖评论的情感极性的要点如下：（1）情感词：识别文本的情感倾向最简洁的方法就是统计一句话中情感词的个数，如“好”“坏”……，若是发现褒义词则情感极性+1，若是发现贬义词则情感极性-1。（2）程度词：程度词会增加情感词的强烈程度，如“喜欢”与“非常喜欢”所表现的强烈程度是不同的，不同程度词的强烈程度不一样，表2列举了部分程度副词的强烈程度及权重。（3）否定词：在进行查询的时候需要查找否定词如“不”“不是”这样的词，“喜欢”与“不喜欢”具有相反的情感倾向。在查找否定词时我们需要统计分句中否定词的个数，若否定词个数为奇数，那么，整体情感极性值会加上负号，若否定词个数为偶数，则整体情感极性值不变。（4）主题词：主题词用于识别评论中涉及的主题，通过对主题进行赋权，将其权重同时赋给该主题下的所有主题词，从主题层面来改进基于词典的情感极性计算。如“糊了”属于口味主题，“态度差”属于配送主题。