摘要：传统的文献评价方法主要通过论文的被引次数来判断其学术影响力的高低，但是基于被引次数的统计方法忽视了引用内容中引用情感存在的差异性（正面、中性和负面）。本文希望通过情感分析方法实现对引用内容中包含的情感倾向进行自动探测与量化，将引用情感由不便参考的主观因素转化为可视的数字指标，为今后的学者参考文献的选择、文献价值的评价提供指导。本文以期刊中文献的引用内容为实验数据，将其经过清洗、分词等处理后使用图传播算法训练出了可计算词语情感强度的情感极性词典。最后将词典计算结果与人工评分的结果进行比较，验证该词典的可行性。

关键词：引用内容，情感分析，分词，图传播算法

目录

摘要

ABSTRACT

1  引言-1

2  理论基础与相关研究-1

2.1 引文内容分析-1

2.2.1 引文内容分析概念-1

2.2.2 引文内容分析研究-2

2.2 情感分析方法-3

2.2.1 引用情感分析概念-3

2.2.2 情感分析方法研究-3

3  情感分析模型的构建-4

3.1 研究思路-4

3.2 情感词典构建-5

3.2.1 引用内容提取-5

3.2.2 引用情感量化-5

4  实验分析-8

4.1 数据来源-8

4.2 数据处理-8

4.3 实验验证-9

4.4 结果分析-11

5  总结与展望-12

参考文献-13

致谢-14