清华大学情感词汇表.zip

简介：
《清华大学情感词汇表》是由清华大学研究团队精心编制的情感分析工具，包含正面、负面及中性情感词汇，旨在为自然语言处理和文本挖掘提供支持。 《清华大学情感词典》是一个专门用于情感分析的中文词汇资源库，其中包含了大量具有特定情绪倾向性的词语。在自然语言处理（NLP）领域中，这类工具尤其适用于文本分析、情感挖掘、社交媒体监控以及用户情绪理解等方面。 该词典中的负面情感词汇包括“乱离”、“下流”、“挑刺儿”、“憾事”等，这些词分别表示社会动荡或家庭离散的混乱和痛苦；不道德或低俗的行为；找茬或挑剔，暗示不满或批评；令人遗憾的事情。此外，“日暮途穷”描绘了绝望或困境的状态。“散漫”，意指不集中或懒惰；“馋言”则指的是恶意中伤的话；“迂执”，形容过于固执己见的人。其他还包括如“肠肥脑满”的贪婪与无知，以及背叛他人利益的“出卖”。此外，“孱头”表示懦弱的人，“匪首”是指匪帮首领这一负面形象。“毒刑”描述了残酷惩罚手段，“惨死”则指悲惨死亡的情况；而“偏激”，指的是极端的观点或行为。还有表达凄凉与荒芜环境的“荒凉”，以及虽有积极含义但在特定语境下可能表示过往失败后重新崛起的“东山再起”。同时，词典中也包含诸如指责批评的“责备”和不讲道理的人的“无赖”。 情感词典通常基于大规模文本数据集，并通过人工标注或机器学习技术来确定词汇的情感倾向与强度。由于汉语特有的复杂性（如一词多义、语境依赖等），中文情感词典构建难度较高，而清华大学作为国内顶尖高校，在NLP研究方面拥有深厚积累，其开发的情感词典质量得到了广泛认可。 通过使用这种工具，可以对文本进行有效的情感评分，并帮助识别大众情绪倾向。例如在社交媒体上分析用户对于特定事件的反应、消费者评价以及舆情监控等场景中均能发挥作用。此外，情感词典还能用于指导文本生成和对话系统设计，使人工智能更准确地理解和生成符合人类情感色彩的语言表达。 总之，《清华大学情感词典》是NLP领域的重要资源之一，在中文情感分析方面提供了有力支持，并有助于从大量数据中提取有价值的情感信息，对研究、开发及应用具有深远意义。