摘要：旨在探索从非结构化用户生成内容中提取及可视化用户情绪的方法，从感知层面深入分析用户生成的内容，对其应用前景进行探讨与展望。以豆瓣网站书籍评论为分析对象，借助中文领域的情绪词典与LDA隐主题建模方法实现细粒度情感要素提炼，并采用可视化技术对评论内容中反映的情绪要素进行分析。研究发现，主题分析法和词典法均能有效提炼评论内容中的用户情感要素，但存有差异，情感主题建模能够提供更细腻的用户情绪以及感知信息。通过应用场景的微调，本研究所涉及方法可应用于体验型产品推荐等多种形式的评论感知效用挖掘任务。
1引言
随着用户生成内容的急剧增长，情感分析的理论研究和实践应用越来越普遍。广义情感分析，是通过识别、抽取和分类等方法对文本表达观点、情感、情绪以及态度的计算研究[1]，涵盖主客观分析、态度分析、情绪分析、观点挖掘等一系列研究任务，被广泛应用于舆情监控[2]、市场预测[3]、客户满意度调查等多个领域。
整体来看，情感分析研究经历了从篇章到语句、从词频到主题、从两极情感到多维情绪等一系列转变。但多数情感分析研究主要还是褒贬倾向的判断，关于情感程度量化以及情感状态（如快乐、愤怒、焦虑、悲伤等）的分析仍比较少见，尤其在中文领域。英文领域在这方面有更多积极的探索，如以下代表性研究治疗白斑医院白癜风照片
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