第五章 結論與未來展望
第二節 未來展望
本研究的未來發展，有以下幾個方向：
1. 有了處理情緒詞彙的基礎，接著可以延伸到文章層次上。試著將評論分類為 正向或負向，最後針對整部電影作評分，應用在推薦系統上便可以讓使用者 了解每部電影的特色。
2. 不同類型的電影中，描述用的特徵可能有所不同。我們在定義規則的時候，
發現不同類型的電影評論會收集到不同的情緒詞彙。利用收集到的詞彙，或 許可以為電影做分類。
3. 研究的過程中可以找到一些電影領域的特有詞彙，例如「刺激」、「緊張」。
這些詞彙與一般領域用法不同，常常造成極性的誤判。可以收集起來，並建 立專屬於電影領域的情緒詞彙語料庫；此外還可以為這些意見詞設定不同的 極性強度分數。
4. 導入同義詞與反義詞的概念，透過已分類極性的詞彙，為無法分類極性的詞 彙定義極性。
5. 為「標註結構型詞彙的演算法」增加權重的概念。將帶有複雜結構詞彙的概 念式展開成樹狀結構後，根據不同的高度，給予不同的權重，找出最佳設定。
6. 嘗試使用「第四章 第七節 錯誤分析」文末提出的「升級的同階層擴充方 式」重新擴充，找出更多的情感詞彙。
7. 利 用 廣 義 知 網 中 詞 彙 的 英 文 意 涵 資 訊 ， 引 入 SentiWordNet （ Esuli ＆ Sebastiani, 2006），並研究其可用性。
參考文獻
Altman, N.S. (1992). "An Introduction to Kernel and Nearest-neighbor Nonparametric Regression," The American Statistician, 46(3), pp. 175-185.
Carletta, J. (1996). "Assessing Agreement on Classification Tasks: the Kappa Statistic," Computational linguistics, 22(2), pp. 249-254.
Dong, Z., Dong, Q., and Hao, C. (2010). "Hownet and Its Computation of Meaning,"
Proceedings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics:
Demonstrations, pp. 53-56.
Esuli, A., Sebastiani, F. (2006). "Sentiwordnet: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining," Proceedings of LREC, Vol. 6, pp. 417-422.
John, G.H. and Langley, P. (1995). "Estimating Continuous Distributions in Bayesian Classifiers," Proceedings of the Eleventh conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, pp. 338-345.
Koncz, P., Paralic, J. (2011). "An Approach to Feature Selection for Sentiment Analysis," Proceedings of the 15th IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems (IES), pp. 357-362, Poprad, June 23-15, 2011.
Ku, L.W. and Chen, H.H. (2007). "Mining Opinions from the Web: Beyond Relevance Retrieval," Journal of American Society for Information Science and Technology, volume 58(12), pp.1838-1850, Special Issue on Mining Web Resources for Enhancing Information Retrieval.
Manning, C. D., Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
Mouthami, K., Devi, K.N., Bhaskaran, V.M. (2013). "Sentiment Analysis and Classification based on Textual Reviews," Proceedings of 2013 International Conference on Information Communication and Embedded Systems (ICICES), pp.
271-276, Chennai, Feb. 21-22, 2013.
Parkhe, V., Biswas, B. (2014). "Aspect based Sentiment Analysis of Movie Reviews:
Finding the Polarity Directing Aspects," Proceedings of the 2014 International Conference on Soft Computing and Machine Intelligence (ISCMI), pp. 28-32, New
Delhi, Sept. 26-27, 2014.
Singh, V.K., Piryani, R., Uddin, A., Waila, P. (2013a). "Sentiment Analysis of Movie Reviews and Blog Posts," Proceedings of 2012 IEEE 3rd International Advanced Computing Conference (IACC), pp. 893-898, Ghaziabad, Feb. 22-23, 2013.
Singh, V.K., Piryani, R., Uddin, A., Waila, P. (2013b). "Sentiment Analysis of Movie Reviews: A new Feature-based Heuristic for Aspect-Level Sentiment Classification," Proceedings of 2013 International Multi-Conference on Automation, Computing, Communication, Control and Compressed Sensing
(iMac4s), pp. 712-717, Kottayam, March 22-23, 2013.
Trindade, L., Wang, H. Blackburn, W., Rooney, N. (2013). "Effective Sentiment Classification based on Words and Word Senses," Proceedings of the 2013 International Conference on (Volume:01 ) Machine Learning and Cybernetics
(ICMLC), pp. 277 - 284, Tianjin, July 14-17, 2013.
Vapnik, N.V. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer.
中文斷詞系統，中文詞知識庫小組，中央研究院，http://ckipsvr.iis.sinica.edu.tw/
朱嫣岚, 闵锦, 周雅倩, 黄萱菁, 吴立德. "基于 HowNet 的词汇语义倾向计算,"
中文信息学报, 20(1), pp.14-20, 2006
刘群, 李素建. "基于《知网》的词汇语义相似度计算," 中文计算语言学 7.2,
pp.59-76, 2002
李政儒、游基鑫、陳信希，2012, "廣義知網詞彙意見極性的預測 Predicting the
Semantic Orientation of Terms in E-HowNet", Computational Linguistics and Chinese Language Processing, Vol. 17, No. 2, pp.21-36, 2012。
邱鴻達，2011，"意見探勘在中文電影評論之應用"，國立交通大學資訊科學與工 程研究所碩士論文。
陳立，2010，"中文情緒語意自動分類之研究"，國立臺灣師範大學資訊工程所碩 士論文。
陳昱年，2013，"電影評論中情感詞彙之極性分析"，國立臺灣師範大學資訊工程 所碩士論文。
張莊平，2012，"中文文法剖析應用於電影評論之意見情緒分析"，國立臺灣師範 大學資訊工程所碩士論文。
董振东，董强（1999），"知网"，http://www.keenage.com/html/c_index.html
廣義知網，中文詞知識庫小組，中央研究院，http://ehownet.iis.sinica.edu.tw/