詞典包括情感詞典、程度詞典、否定詞典和連詞詞典，其中情感詞典最為重要，程度詞典和否定詞典用於識別修飾情感詞語的成分，連詞詞典用於識別句際關係．
以情感詞彙本體為主要資源，結合ｈｏｗｎｅｔ情感分析用中文詞集、中文褒貶義詞典 和學生褒貶義詞，經過整合、去重、轉換和補充得到含有２８５６７個詞語的情感詞典，每個詞語標註詞性、極性（１為褒義詞、－１為貶義詞、０為中性詞）、強度（分為５檔，５表示強度最大，１表示強度最小）等資訊．結合詞語的極性以及強度可以度量詞語的情感值．
根據ｈｏｗｎｅｔ中文程度級別詞語整理程度詞典，共計１４０個程度詞語，如「很」、「非常」，用符號ｄｅｇ 表示，為每個程度詞語設定權重ｗｅｉｇｈｔ（ｄｅｇ）．根據ｈｏｗｎｅｔ將表達「極其、最」意義的權重設為５、
「很」意義的權重設為４、「較」意義的權重設為３、「稍微、一點」意義的權重設為２．
ｈｏｗｎｅｔ中的否定詞語含有「ｎｅｇａｔｉｏｎ」義項，根據該義項找到否定詞語，再新增一些常用的否定詞語，如網路用語「木有」，共計６５個．否定詞語用符號ｎｅｇ 表示，若將否定詞語看作特殊的程度詞語，有ｄｅｇｒｅｅ（ｎｅｇ）＝－１．
句子之間的主從關係包括總結（或結果）、讓步、轉折、假設、目的和條件等，會體現句子情感表達的側重．從句子情感而言，總結或轉折子句的情感最為重要，讓步子句的情感相對不重要，而假設、目的和條件子句一般認為不體現情感．從語料中篩選出６０個連詞並標註主從關係，如「但是」表轉折．
摘自：否定句的情感不確定性度量及分類實體詞典 情感詞典 基於詞典的情感分析 簡單例項
import re import jieba pip install jieba 0.39 class dictbasedsentanal def init self self.root dir dict self.sent dict self.read dict self.root dir bos...
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實體詞典 情感詞典 文字情感分析的學習筆記
對文字的觀點 喜好 情感傾向進行分類 1 按情感傾向 極性劃分 比如分為正面 負面 中性情感。2 按情感程度深淺劃分 比如分為熱愛 喜歡 一般 不喜歡 厭惡。3 按情感類別來劃分 比如新聞分類。通過分析研究物件的情感分布，可了解輿情，輔助商業 決策。2.1，文件級 為觀點型文件標記整體的情感傾向 極...