文本观点倾向性分析和挖掘关键技术研究

大规模文本智能处理技术是目前自然语言处理领域的重要应用研究内容。传统文本智能处理技术如信息检索主要针对文本中包含的事实性知识，如何分析处理主观性文本中包含的非事实性知识，具有重要的应用研究意义。本课题主要研究从海量主观性文本数据中分析和挖掘用户观点的倾向性评价，实现文本观点倾向性分析和挖掘关键技术研究。其中主要涉及到观点相关词的获取和语义倾向性分析、观点倾向性分析（侧重于极性分析）、观点持有者识别、观点焦点对象分析、观点倾向性理由分析、观点的地域来源分析和面向观点倾向性评价的综述摘要等关键技术研究，最后构造一套中文文本内容观点倾向性的分析和挖掘平台系统。本课题研究的关键技术可以很容易地被扩展应用于英文文本的观点倾向性分析。从应用角度来看，本课题的研究可以促进NLP应用技术的研发，开发出具有潜力的商业应用系统，如公共舆情分析系统、公司产品市场评价分析系统等。