随着互联网的飞速发展，在线新闻平台成为了人们获取信息的重要渠道。用户评论作为新闻内容的重要组成部分，往往蕴含着丰富的情感信息。情感极性识别，即将评论分为正面、负面或中立情感，对于理解公众情绪、改进新闻报道质量具有重要意义。本文将详细介绍如何利用支持向量机（SVM）与情感词汇扩展技术来实现这一目标。
SVM是一种二分类模型，其基本思想是通过寻找一个超平面，使得不同类别的样本尽可能被分开，且距离超平面最近的点到超平面的距离最大化。在情感极性识别中，SVM可以将评论文本的特征向量映射到高维空间，并通过训练找到最优超平面来区分正面和负面评论。
情感词汇扩展技术是基于情感词典的方法，通过构建一个包含正面和负面情感词汇的词典，来增强SVM模型的情感识别能力。由于新闻评论中的情感表达多样且复杂，仅依赖基础词典往往难以准确识别所有情感。因此，本文提出了基于上下文和同义词扩展的情感词汇扩展方法，以提高模型的泛化能力。
首先，对新闻评论数据进行预处理，包括去除停用词、标点符号、特殊字符等，并进行分词处理。同时，构建基础情感词典，包含常见的正面和负面情感词汇。
将预处理后的评论文本转换为特征向量。常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF等。本文采用TF-IDF方法，通过计算每个词在文档中的频率-逆文档频率，得到文本的特征向量。
基于基础情感词典，利用上下文信息和同义词词典进行情感词汇扩展。具体步骤如下：
将扩展后的情感词汇与特征向量结合，作为SVM模型的输入。使用标注好的正面和负面评论数据进行模型训练，并通过交叉验证方法评估模型性能。最终，将训练好的模型应用于未标注的评论文本，进行情感极性识别。
为了提高模型的准确性，本文在特征向量中加入了情感词汇的权重信息。对于每个词，根据其情感极性及其在文本中的重要性（如TF-IDF值），计算其权重，并将权重作为特征向量的一部分。
SVM模型的性能受参数影响较大，如惩罚参数C和核函数参数gamma。本文采用网格搜索方法，在参数空间内遍历所有可能的组合，找到最优参数组合，以提高模型的泛化能力。
以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用SVM进行情感极性识别：
from sklearn import svm
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设X为评论文本列表，y为对应的情感标签（1表示正面，-1表示负面）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建SVM模型与TF-IDF特征提取器的管道
model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), svm.SVC(kernel='linear', C=1.0))
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f'模型准确率: {accuracy:.2f}')
本文详细介绍了如何利用SVM与情感词汇扩展技术来实现在线新闻评论的情感极性识别。通过数据预处理、特征提取、情感词汇扩展和模型训练等步骤，构建了一个有效的情感极性识别模型。实验结果表明，该方法能够准确识别评论文本的情感极性，为新闻情感分析提供了有力的工具。