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随着各种社交平台的兴起，网络上用户的生成内容越来越多，产生大量的文本信息，如新闻、微博、博客等，面对如此庞大且富有情绪表达的文本信息，完全可以考虑通过探索他们潜在的价值为人们服务。因此近年来情绪分析受到计算机语言学领域研究者们的密切关注，成为一项进本的热点研究任务。 本赛题目标为在庞大的数据集中精准的区分文本的情感极性，情感分为正中负三类。面对浩如烟海的新闻信息，精确识别蕴藏在其中的情感倾向。
一、任务描述
1.1 赛题背景
随着各种社交平台的兴起，网络上用户的生成内容越来越多，产生大量的文本信息，如新闻、微博、博客等，面对如此庞大且富有情绪表达的文本信息，完全可以考虑通过探索他们潜在的价值为人们服务。因此近年来情绪分析受到计算机语言学领域研究者们的密切关注，成为一项进本的热点研究任务。
本赛题目标为在庞大的数据集中精准的区分文本的情感极性，情感分为正中负三类。面对浩如烟海的新闻信息，精确识别蕴藏在其中的情感倾向。
1.2 任务要求
对官方提供的新闻数据进行情感极性分类，其中正面情绪对应0，中性情绪对应1以及负面情绪对应2。根据提供的训练数据，通过算法或模型判断出测试集中新闻的情感极性。
1.3 数据描述
数据包由两个csv文件组成：第一个是Train_Dataset，包含7360条新闻的id号，新闻标题和新闻内容。第二个是Train_Dataset_Label，包含了Dataset中新闻的id号，以其新闻的情感得分（用0，1，2表示）。
二、实施方案
该问题实质上为对信息的分类处理，所以核心内容是使用一个合适的分类器。其次，由于新闻是由文本构成的语言，一条新闻的情感通常可以由文本中词语的情感性决定。于是，另一个重要的内容是如何将数据进行预处理，即删除无用文字，并将新闻文本切分成一个个中文词语。
2.1 数据预处理
观察训练集中新闻的内容，发现新闻文本乱七八糟，有各种不属于中文词库的符号。所以预处理的第一步就是将不属于中文的文本删除（包括各种标点符号）。预处理的第二步是将修正后的文本进行词语的切分，从而将一整段话切分为一个个词语。
2.2 分类器选择
情感标签有三种赋值：积极、中立和消极。于是所有的二分类器就不可以使用，比如标准意义下的SVM支持向量机等。考虑到运行时间和效率，我们将选择朴素贝叶斯分类器作为首选（事实上，测试结果也表明朴素贝叶斯分类器是效率和正确率均较高的分类器）
