中文情感词典的构建

article/2025/3/12 1:17:34

首先，国外英文的情感分析已经取得了很好的效果，得益于英文单词自身分析的便捷性与英文大量的数据集 WordNet。但由于中文的多变性，语义的多重性与数据集的缺乏，使得国内的情感分析暂落后于国外。本文将记录博主在项目中构建情感词典的经验，欢迎大家指正。
我们首先将情感词典分为通用情感词典与专用情感词典。

1.通用情感词典的构建

通用情感词典的构建主要是通过将目前开源的情感词典整合起来，筛去重复和无用的单词。
目前网上开源的情感词典包含有：知网（HowNet）情感词典、台湾大学（NTSUSD)简体中文情感极性词典、大连理工大学情感词汇本体。
前两个都可以在网上找到，第三个需要到其学校官网申请，说明完用途即可获得。

2.通用情感词典的扩展

上述情感词典年代都已经比较久远，所以我们可以采取一定方法对其扩展。这里我们采用的方法是将词典的同义词添加到词典里。
我们通过使用哈工大整理的同义词词林来获取词典的同义词，需要一提的是第一版的同义词林年代较为久远，现在也有哈工大整理的同义词林扩展版。
使用的链接在这里：哈工大同义词林扩展版
使用代码编写时也可以利用Python的Synonyms库来获取同义词。
其已经开源，链接为：synonyms
如：

import synonyms
print("人脸: %s" % (synonyms.nearby("人脸")))
print("识别: %s" % (synonyms.nearby("识别")))

3.领域情感词典的构建

构建特定领域的情感词典需要利用PMI互信息计算与左右熵来发现所需要的新词。具体方法我们可以添加情感种子词，来计算分好词的语料中各个词语与情感种子词的互信息度与左右熵，再将互信息度与左右熵结合起来，选择出与情感词关联度最高的TopN个词语，将其添加到对应的情感词典。
这里可以参考链接link

互信息度计算

p(x,y)为两个词一起出现的概率
p(x)为词x出现的概率
p(y)为词y出现的概率

具体例子：4G，上网卡，4G上网卡;如果4G的词频是2,上网卡的词频是10,4G上网卡的词频是1，那么记单单词的总数有N个，双单词的总数有M个，则有下面的公式

左右熵

我们这里使用左右熵来衡量主要是想表示预选词的自由程度(4G上网卡为一个预选词），左右熵越大，表示这个词的左边右边的词换的越多，那么它就很有可能是一个单独的词。
我们这里的左右熵定义为(以左熵为例):

这里我们还是举一个具体的例子来理解它
假设4G上网卡左右有这么几种搭配
[买4G上网卡, 有4G上网卡，有4G上网卡，丢4G上网卡]
那么4G上网卡的左熵为

这里A = [买, 有, 丢]