【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展与互联网的普及,网络用户更加热衷于在互联网上发表自己的观点、态度,各类网络平台上积蓄着用户大量的评论文本信息,例如购物网站的商品评论、新闻网站的新闻评论、社交网站的社交评论等。这些评论文本信息中大都蕴含着互联网用户所发表内容的情感倾向,对互联网上这些带有情感色彩的评论文本进行整理分析,这对于各个行业都有重大效益。使用自然语言处理中的文本情感分析方法可以对这些带有情感色彩的评论
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随着信息技术的飞速发展与互联网的普及,网络用户更加热衷于在互联网上发表自己的观点、态度,各类网络平台上积蓄着用户大量的评论文本信息,例如购物网站的商品评论、新闻网站的新闻评论、社交网站的社交评论等。这些评论文本信息中大都蕴含着互联网用户所发表内容的情感倾向,对互联网上这些带有情感色彩的评论文本进行整理分析,这对于各个行业都有重大效益。使用自然语言处理中的文本情感分析方法可以对这些带有情感色彩的评论文本数据中发掘出互联网用户的情感倾向,但是,面对现如今互联网中出现的海量评论文本数据,传统的情感分析方法不能发挥很好的效果,因此本文针对这些海量数据设计了基于大数据方法的情感分析模型。本文主要介绍了情感分析的研究背景、研究意义,介绍了如何构建基于MapReduce混合模型:（1）首先使用Flume工具从Twitter网站中提取到大量的用户评论数据,对这些评论文本进行预处理,去除数据冗余、错误和噪声等,如一些停用词、URL、模糊词、标点符号、表情符号、重复语气助词等非文本信息,预处理后的数据存储到Hadoop分布式文件系统中作为后期模型的实验数据。（2）接着将这些预处理后的评论数据进行词向量的转化,本文提出了将CBOW词向量模型、情感语料库和TF-IDF词权重进行混合生成的CBOW混合词向量模型,将此词向量模型进行对比实验,实验验证了提出的词向量模型可以提高情感分析的F1值。（3）最后介绍了本文提出的MapReduce混合模型的情感分析方法,从情感分析的准确性和实验运行速度两方面进行对比实验,实验验证了提出的情感分析方法在保证其准确性的基础上大大加速了实验时间。综上所述,本文对于传统情感分析模型不能很好的处理大规模数据的不足,使用CBOW混合模型进行词向量,使用MapReduce混合模型进行实验,可以快速准确的对大规模文本数据实现情感分析,很好的解决了传统方法的时间复杂度问题。
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