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基于词典的情感分析
一种情感分析方法，通过基于预标注词典中词汇情感得分的总和来评估文本的情感极性。
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极性词典
每个词都与极性得分（正面、负面、中性）相关联的词典，用于量化文本中表达的情感。
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情感得分
通过聚合文本中词汇极性得分得到的数值结果，指示该文本的整体情感倾向。
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词汇加权
根据词汇的重要性或情感强度为其分配不同权重的技术，以优化最终得分的计算。
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情感效价
衡量刺激物愉悦或不愉悦程度的心理维度，在词典中通常用从负面到正面的轴线表示。
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词汇否定
检测和处理否定词（如'不'、'没'）的过程，这些词会反转文本中它们修饰术语的极性。
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强度修饰词
修饰相邻术语极性强度的词或副词（如'很'、'极其'），增强或减弱其情感得分。
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专业领域词典
为特定领域（如金融、医学）设计的极性词典，以考虑该领域术语的特殊语义。
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基于规则的方法
词汇分析范式，使用一套语法和句法规则来解释词之间的关系并计算情感。
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唤醒度评分
效价的补充度量，量化与单词或文本相关的情绪激活或兴奋水平（平静 vs 激动）。
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情感词典
一种增强型词典，不仅关联词语的极性，还关联特定情绪（喜悦、愤怒、悲伤等）和强度评分。
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评分标准化
后处理步骤，将原始情感评分调整到标准化尺度（例如：-1到1），便于不同长度文本之间的比较。
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语义偏移
词语的意义或极性随时间演变的现象，使得静态词典在分析近期文本时可能过时。
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词典分词
将文本分割为词汇单元（词元）的过程，这些单元必须与词典条目精确匹配以实现有效的评分计算。
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词典词形还原
将词语还原为其规范形式（词元）的技术，以增加词典覆盖率并聚合同一术语变体的评分。
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依存关系词典
考虑词语之间句法依存关系的词典，用于确定哪个术语修改了另一个术语的极性，从而提高分析精度。
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