第6卷第6期 智能系统学报 Vol.6 No.6 2011年12月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Dec.2011 doi:10.3969/i.i8sn.1673-4785.2011.06.003 基于概念的词汇情感倾向识别方法 陈岳峰12，苗夺谦2，李文12，张志飞12 (1.同济大学计算机科学与技术系，上海201804：2.同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重，点实验室，上海200092) 摘要：词汇的语义倾向是文本倾向性分析的基础课题.现有的词汇语义倾向计算通常是以词汇为基准，而词是包 括了多种不同情感倾向概念的粒度范畴，影响分析的精度和效率.据此，提出在更细的粒度下，利用HowNet工具中 的“概念”进行倾向性分析，设计了基于概念的语义倾向计算方法.该方法使用聚类的概念，利用K-EDOIDS算法寻 找基准概念.实验结果表明，基于概念的方法较传统基于词汇的方法准确率更高 关键词：文本倾向性分析；HowNet;概念；聚类；K-MEDOIDS 中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：16734785(2011)06048906 Semantic orientation computing based on concepts CHEN Yuefeng'2,MIAO Duogian'2,LI Wen'2,ZHANG Zhifei1.2 (1.Department of Computer Science and Technology,Tongji University,Shanghai 201804,China;2.The Key Laboratory of Embed- ded System and Service Computing,Ministry of Education,Tongji University,Shanghai 200092,China) Abstract:The semantic orientation of words is the foundation of sentiment analysis.Current methods to compute se- mantic orientation of words are mostly based on reference words,while words belonging to the granularity category, including various sentiment orientation concepts,affect the analytical precision and efficiency.In this paper,a new method of semantic orientation computing was proposed based on the reference concepts using the HowNet tool to analyze the tendency.The clustering algorithm K-Mediods was used to search for the reference concepts.The ex- perimental results show that the concept-based method outperforms the word-based method. Keywords:sentiment analysis;HowNet;concept;clustering;K-Medoids 近年来，文本的倾向性分析愈发受到人们的关cellent)的互信息，减去它与程度强烈的贬义词（如 注.文本倾向性分析是指通过挖掘和分析文本中的bd)的互信息，来计算词汇的倾向度；文献[3]利用 立场、观点、看法、情绪、好恶等主观信息，对文本的 搜索引擎的NEAR关键字进行类似的研究.在国 情感倾向做出类别判断.文本倾向性分析可包含3 内，刘挺51、王素格6对文本倾向性分析做了全面 个粒度：词汇级别、句子级别以及文档级别.词汇的 性的研究.此外，朱嫣岚)、杨昱昺8以及熊德平] 倾向性分析是后2种粒度的基础.一般的词汇语义 等利用HowNet进行了倾向性分析的研究，这些研 倾向计算都是基于词汇的.国外学者Hatzivassiloglou 究都是基于词汇与词汇之间的某种关联.但是文献 和McKeown、Turney!21以及Jaap Kamps!4等的研 [7]采用目标词与基准词之间的相似度差值的方 究具有很大的启发意义.文献[1]根据连词的起承 法，实验结果的准确率并不是特别高.同时，HowNet 转合关系，判断2个词是同义词或是反义词，从而得 中的概念是可以脱离词汇而独立存在的，进而就能 到形容词的极性，但此研究并没有涉及倾向度的度 剥离出更纯粹的褒贬义概念（而不是使用混合有多 量；文献[2]利用词汇与程度强烈的褒义词（如ex- 种概念的褒贬义词)来进行实验. 为了提高倾向性分析的精度和效率，在前人的 收稿日期：201103-15. 成果和HowNet工具的基础上，提出了一种基于概 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60970061,61075056， 念的词汇语义倾向度分析方法.该方法将HowNet 61103067);上海市重点学科建设资助项目(B004);中央 高校基本科研业务费专项资金资助项目. 当中存在的褒贬义概念进行聚类分析，将聚类中心 通信作者：陈岳峰.E-mail:dennislyve@gmail.com. 作为基准概念进行词汇的语义倾向计算
·490 智能系统学报 第6卷 1相关背景知识 式中：Similarity(key,w)即是利用式(1)来计算.式 中的倾向度以0作为默认的阈值，大于0即为褒义， 1.1 How Net简介 小于0即为贬义， HowNet创始人董振东提到，HowNet是一个以 汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象，以揭 2基于概念的词汇语义倾向度识别方法 示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关 2.1问题的提出 系为基本内容的常识知识库.关系是词汇语义的灵 文献[7]提出的方法的实验效果并不十分理 魂，只有通过“关系”才可能教会计算机懂得或在某 想，因此本文作了如下思考：在HowNet的定义中， 种程度上懂得“语义”，也只有通过“关系”才可能 词汇包含了若干概念，对于一个基准褒贬义词，它可 教会计算机对语义进行运算， 能包含了具有褒贬义倾向的概念，也可能包含不具 在此要特别提到HowNet中2个主要的概念： 褒贬义倾向的中性概念，举例如表1所示.基于词汇 “概念”与“义原”.“概念”是对词汇语义的一种描 的语义倾向计算，实际是希望利用基准词具有褒贬 述，又称为义项.每一个词可以表达为几个概念 义倾向的概念来进行计算的，更确切地说，是希望利 “概念”是用一种“知识表示语言”来描述的，这种 用褒义词包含的褒义概念，以及贬义词包含的贬义 “知识表示语言”所用的“词汇”叫做“义原”.“义 概念来进行计算，如图1所示.图1中，左右两边各 原”是用于描述一个“概念”的最小意义单位.除了 是褒义基准词和贬义基准词，求候选词的语义倾向 义原，HowNet中还用了一些符号（如！、#、%等）来 正如虚线箭头所示，是2组词与候选词的相似度之 对概念的语义进行描述， 差，但当褒/贬义基准词中包含了贬/褒义概念和中 现今国内利用HowNet的语义倾向度识别方法 性概念时，就会造成效率的损失（不必要的求取相 通常都是基于相似度的，因此先介绍基于HowNet 似度)以及对实验效果的负面作用， 的相似度度量方法.刘群提出了2个层面的相似 表1带有不同倾向概念的褒贬义词举例 度度量一概念与概念间的相似度和词汇与词汇之 Table 1 Examples of sentimental words containing con- 间的相似度， cepts of different orientation 对概念S,、S2,它们的相似度可表示为 褒义概念数 贬义概念数 中性概念数 Sim(S,S2)=>B.Sim(S1,S2). 老实 1 1 简单 1 1 式中：B(1≤i≤4)是可调节的参数，且有：B1+B2+ 随便 1 2 2 B3+B4=1,B≥B2≥B3≥B4,Sim1(S,S2)、 天真 1 1 0 Sim2(S1,S2)、Sim3(S1,S2)、Sim4(S1,S2)分别表示 贵 2 1 2 第一独立义原描述式、其他独立义原描述式、关系义 原描述式和符号义原描述式 磙义基准词 候选词 贬义基准词 而对于2个汉语词语W1和W2,如果W,有n个 义项（概念）：S,S2,…,S.,W2有m个义项（概 念)：S21,S2,…,Sm,则W1和W2的相似度为各个概 念的相似度之最大值： Sim(W1,W2)=ei2m2 max Sim(S,S2).(1) 1.2基于词汇的词汇语义倾向度识别方法 文献[7]根据若干对褒贬义基准词，利用How Net的相似度分析进行词汇的倾向计算，在思路上 ▲褒义概念 ●巾性概念 ■贬义概念 同样是沿用了Turney的方法：设共有k对基准词， 图1基于词汇的词汇语义倾向计算 每对基准词包括一个褒义词和一个贬义词.褒义基 Fig.1 Orientation computing based on words 准词表示为keyp,贬义基准词表示为key_n,单词w 于是设想：当基准词与候选词进行相似度计算 的语义倾向值用orientation(w)表示，则 时，这样的中性概念或者反义概念（即褒/贬义词中 orientation(o）=∑Similarity(keyp:,w）- 的贬/褒义概念)，会不会对语义倾向的计算产生负 面的效果，并使得实验不得不进行许多无意义的、冗 ∑Similarity(key_n,o）. 余的相似度计算，能否有一种更纯粹的使用褒义和
第6期 陈岳峰，等：基于概念的词汇情感倾向识别方法 ·491· 贬义概念，避开无意义甚至对实验结果有反作用的 缺陷就是很难控制聚类的数量， 概念的方法呢？ 综上，借鉴K-MEDOIDS的思路，设计一个基于 在HowNet这种基于世界知识的工具出现之 K-MEDOIDS算法的基准概念获取方法。 前，是不能做到的，因为概念的出现必须以词汇为载 一般的K-MEDOIDS算法过程如下（算法1）： 体.但在HowNet出现后，概念可以脱离词汇而独立 输入：原始数据集以及所求的聚类个数k; 存在，使这样的方法变得切实可行. 输出：k个聚类； 此外还需要解决一个问题，即如何沿袭前人的 1)初始化：随机选定n数据点中的k个作为中 研究思路，寻找若干对基准概念.概念之间的相似度 心点(nedoids); 给定之后，可以将相似度看作是距离的反比，利用聚 2)将每一个数据点聚合到最近的中心点； 类的方法寻找出若干个聚合，再从每个聚合中找出 3)For each中心点m 聚类中心的方法来获取基准概念。 For each非中心点o 因此，问题转化为下2个子问题：1)如何利用 交换m和o,计算类内总的距离消耗： 聚类算法寻找基准概念；2)如何利用基准概念进行词 4)选择消耗最低的点作为该聚类的新中心点； 汇语义倾向度分析 5)重复2)~4)直至中心点不再改变， 对以上2个问题的解决方案分别在2.2和2.3章 根据HowNet的特点，利用算法1提出了基于 节进行详细的介绍.大体思路如图2所示，先使用聚类 K-MEDOIDS算法的基准概念获取方法（算法2）： 算法在褒义概念空间和贬义概念空间中各找出n个聚 输人： 类中心（如白色图标所示），再通过这些聚类中心来对 concept_pos:全体褒义概念； 候选词的语义倾向进行计算（如虚线箭头所示）. concept_neg:全体贬义概，念； n:所求的基准概念数； 袭义概念空间 候选词 贬义概念空间 输出： ref_concept_pos:基准褒义概念； ref_concept_neg:基准贬义概念； 1)初始化：随机选定concept_pos中的n个作为 中心点(medoids); 2)根据相似度，将每一个概念聚合到与其相似 ☐ 度最大的中心点； △褒义概念●O巾性概念■口贬义概念 3)For each中心点m For each非中心点o 图2基于概念的词汇语义倾向计算 交换m和o,计算中心点与类内 Fig.2 Orientation computing based on concepts 非中心点的相似度总和； 2.2利用聚类算法寻找基准概念 聚类分析指的是将一种模式的集合（通常表示为 4)选择相似度总和最高的那个点作为该聚类 向量或者多维空间中的点)，基于相似性分成多个组 的新中心点； 别的过程.常用的聚类算法如K-MEANS算法、K- 5)重复2)~4)直至中心点不再改变； 6)输出各聚类中心点作为基准褒义概念ref MEDOIDS算法、CURE算法、DBSCAN算法等. 概念是一个分布在未知高维度空间中的点，无 concept_pos; 法用一系列的属性来表征一个概念.由于K-MEANS 7)将concept-.pos替换为concept_.neg(即全体 贬义概念)，重复1)~6)，输出基准贬义概念rf 算法在每次迭代中都需要构造新的聚类中心，这个 concept_neg. 聚类中心是严格意义上类内各样本距离最小的点， 2.3利用基准概念进行词汇语义倾向度分析 有可能是之前未出现过的点，然而在概念空间中是 无法构造出之前未出现过的点，因此类似K-MEANS 在获得基准概念对之后，接下来的工作是如何 的算法不适用.相反，K-MEDOIDS算法的聚类中心 利用它们进行词汇的语义倾向度分析.本文沿袭了 是聚类中与每一个类内样本点的相似度总和最高的 前人的研究思路，提出了2个公式： 点，是从已有样本点中选取出来的，因此是适用的 对于一个词汇W和一个概念S,如果W有n个 另一方面，虽然类似于DBSCAN算法这样的基 义项（概念）：S,S2,…,Sn,它们之间的相似度是 于密度的聚类算法也能够使用，但存在一个明显的 Sim(W,)Sim(SS)
·492 智能系统学报 第6卷 当concept_p1,concept-.P2,…,concept-P.为褒义基 发现褒义基准词中包含99组概念，贬义基准词中包 准概念，concept_.n1,concept_.n2,…,concept_.nm为贬 含127组概念，故实验1将基准概念对数设置在 义基准概念时，对于一个词汇W,它的语义倾向度计 90~140(这样的话比较次数相当，时间消耗差不 算公式为 多)，并与基于词汇的语义倾向度分析方法的准确 度进行比较，结果如表3所示. orientation(W)=>Similarity(concept_pi,W)- 表3实验结果 Table 3 Results of experiments o Similarity(eancep) (2) 总体 褒义词 贬义词 准确率 准确率 准确率 3 实验结果与分析 40对基准词 73.9 89.4 57.7 3.1实验数据 90对基准概念 76.2 91.1 60.6 100对基准概念 78.3 90.8 65.1 为实验方便且易于比较，本文仅考虑中文，不考 110对基准概念 78.5 95.0 61.3 虑其他语言.且需要两大类数据源，一是褒贬义词 120对基准概念 80.5 91.8 68.8 表，二是褒贬义概念表。 130对基准概念 81.4 95.6 66.7 实验中使用的褒贬义词表是HowNet免费对外 140对基准概念 81.9 95.5 67.5 提供的4份褒贬义词表，如表2所示.其中前2份表 对于总体准确率，运用基准词的方式获得了 组成贬义词组，共计4559个词；后2份表组成褒义 73.9%的准确率，而使用基准概念的方式下最好结果 词组，共计4739个词. 达到了81.9%，比传统方式高出了8%.基于概念的语 表2褒贬义词表 义倾向度分析方法效果明显好于基于词汇的方法， Table 2 List of sentimental words 出现上述结果有2个主要的原因： 文件名 词汇数量极性 1)基于概念的语义倾向度分析方法使用的都 HowNet Sentiment_MinusFeeling C 1297 贬义 是带有褒贬含义的概念，针对性更强，对倾向度分析 HowNet Sentiment MinusSentiment C 3261 贬义 的作用更大、更直接 HowNet Sentiment PlusFeeling_C 873 褒义 2)在HowNet知识库中，一个褒义词可能不仅 HowNet Sentiment PlusSentiment C 3866 褒义 包含褒义概念，还包含贬义概念和无褒贬含义的概 在HowNet概念中有一栏专门的属性S_C,指明 念，在进行倾向性分析的时候，仅它的褒义概念会起 该概念的中文语义倾向（相应还有属性SE,指明英 正面作用，而贬义概念和无褒贬含义的概念则有可 文的语义倾向，在此先不作考虑).它共有4种值： 能会有反作用或是没有作用：同样的问题也存在于 MinusFeeling、MinusSentiment、.PlusFeeling、PlusSenti- 些贬义词中.使用基于概念的语义倾向度分析方 ment.此外对中性的概念该属性为空.故将S_C值 法，可以消除反作用，同时避免不必要的时间损耗 为前2个值的概念全部作为贬义概念，共计355个 对于褒义词和贬义词各自的准确率，不管何种方式 概念，将S_C值为后2个值的概念全部作为褒义概 褒义词准确率明显高于相应的贬义词准确率，基于 念，共计305个概念 相似度的方法似乎很难避免褒、贬义词准确率偏斜 3.2实验方法及评价指标 现象的出现.但是相对基于词汇的方法贬义词仅有 实验利用算法2和式(2)进行，根据不同的基 57.7%准确率，基于概念的方法在准确率上有明显 准概念对数进行实验并作比较 的改进，在一定程度上纠正了准确率偏斜现象 需要注意的是，由于K-MEDOIDS的初始中心 此外，与基于词汇的语义倾向度分析方法相比， 点是随机的，对于不同的基准概念对数，本文采用 基于概念的语义倾向度分析方法还体现出2个优 10次实验求取平均数作为最后的结果。 点：其一是自动化程度高，在利用聚类算法寻找基准 在评价部分，实验不仅根据总体准确率来评价 概念的过程中，基准概念是从HowNet所提供的所 实验效果，还将比较褒义词和贬义词的准确率，如果 有褒贬义概念中自动地选取，而非人为指定基准词， 两者自身的准确率越高，彼此的差距越小，就说明实 在认同HowNet是一种通用工具的情况下，寻找基 验效果越好。 准概念的过程可认为是一种只需指定若干参数即可 3.3实验结果与讨论 自动化的过程；其二是分析速度更快，在所使用的概 3.3.1使用基准词方法的性能 念数大致相同，且认为每次HowNet计算2个词相 为与基于词汇的语义倾向度分析方法进行比 似度的时间复杂度相同的情况下，基于概念的语义 较，先对文献[7]中提到的40对基准词进行统计， 倾向度分析方法减少了分析词汇、提取概念的过程
第6期 陈岳峰，等：基于概念的词汇情感倾向识别方法 493 因此分析的速度更快 分析方法，一定程度上克服了现有方法中使用词汇 3.3.2基准概念数变化趋势分析 作为基准影响性能的弊端.所提方法从HowNet知 根据表3，基准概念方法的准确率随着基准概 识库中抽取出概念，并使用K-MEDOIDS聚类算法 念数的增加而逐渐提高.下面对产生这一现象的原 寻找基准概念，与基于词汇的语义倾向分析方法相 因进行深人的分析： 比，其自动化程度更高、分类的速度更快、准确度更 对使用改进的K-MEDOIDS聚类方法得到的整 高.但针对K-MEDOIDS聚类算法中初始点的选定 个概念空间的聚类结果进行统计，得到概念空间的 存在随机性的问题，下一步的研究尝试使用人工干 稀疏向量，记为centroids(n),其中n表示基准概念 预的方式，基于可获取的先验知识进行初始基准概 数，即聚类中心个数.为了减少K-MEDOIDS方法中 念的选取 随机初始化带来的影响，每次聚类重复m次，在本 实验中m设为10.centroids(n)中每一维向量，即候 参考文献： 选概念的权值按如下方式确定：首先将向量cen- [1]HATZIVASSILOGLOU V,MCKEOWN K.Predicting the troids(n)每一维初始化为0，对于每次的聚类结果， semantic orientation of adjectives[C]//Proceedings of the 35th Annual Meeting of the Association for Computational 在每个聚类中心所代表候选概念上的权值增加 Linguistics and the 8th Conference of the European Chapter l/m,重复m次实验.通过上述方式得到的向量cen- of the ACL.New Brunswick,Canada,1997:174-181. troids(n)中每一维的权值区间为[0,1]，该向量表 [2]TURNEY P.Thumbs up or thumbs down?semantic orienta- 征了整个空间中每个概念选为基准的概率。 tion applied to unsupervised classification of reviews[C]// 按上述方法统计之后，对相邻2个聚类个数的 Proceedings of the 40 th Annual Meeting of the Association 聚类中心结果分别进行如下分析：首先计算两者的 for Computational Linguistics.Stroudsburg,USA,2002: 417424. 相似度，在此使用余弦相似度的计算方法；其次统计 [3]TURNEY P,LITTMAN M.Measuring praise and criticism: 在centroids((n)中出现频数较centroids((n-l0)增长 inference of semantic orientation from association[J].ACM 最多的l0个概念，以及它们在centroids(n)之前的 Transactions on nformation Systems,2003,21 (4):315- 出现次数.统计结果如表4所示，其中△Pm表示当 346. 前出现频数增长最多的10个概念的平均增加值， [4]JAAP K,MAARTEN M,ROBERT J M,De RIJKE M.U- sing WordNet to measure semantic orientations of adjectives P为这10个概念在之前的几个维度出现的平均次 [C]//Proceedings of the Fourth Intemational Conference on 数.例如，△P=0.46,即表示出现频数增长最多的 Language Resources and Evaluation.Lisbon,Portugal, 10个概念在该维度平均多出现了0.46次，而P= 2004,IV:1115-1118. 0.16,即表示这10个概念在之前几个维度中分别只 [5]赵妍妍，秦兵，刘挺.文本情感分析[J].软件学报， 出现0.16次. 2010,21(8):1834-1848. 从表4中可以看出，相邻基准概念数的相似度 ZHAO Yanyan,QIN Bing,LIU Ting.Sentiment analysis [J].Joural of Software,2010,21(8):1834-1848. 非常高，都达到了90%.这说明随着基准概念数的 [6]王素格.基于Wb的评论文本情感分类问题研究[D] 增加，每组基准概念除了保持与前一组基准概念的 上海：上海大学，2008：21-24 大致相似之外，都会稳定地引人一些之前出现不多 WANG Suge.Research on problems for sentiment classifica- 的概念，扩展了基准概念的空间，从而一定程度上提 tion of review texts based on web[D].Shanghai:Shanghai 高了准确率. University,008:21-24. [7]朱嫣岚，闵锦，周雅倩，等.基于HowNet的词汇语义倾 表4聚类中心统计 向计算[J].中文信息学报，2006,20(1)：14-20. Table 4 Statistics on centroids ZHU Yanlan,MIN Jin,ZHOU Yagian,et al.Semantic ori- 基准概念 相似度 △Peus entation computing based on HowNet[J].Journal of Chi- 90 0.90 0.46 0.16 nese Information Processing,2006,20(1):14-20. 100 0.90 0.47 0.18 [8]杨昱昺，吴贤伟.改进的基于知网词汇语义褒贬倾向性 110 0.90 0.48 0.16 计算[J].计算机工程与应用，2009,45(21)：91-93 120 0.91 0.45 0.20 YANG Yubing,WU Xianwei.Improved lexical semantic 130 0.92 0.46 0.16 tendentiousness recognition computing[J].Computer Engi- 140 0.92 0.50 0.18 neering and Applications,2009,45(21):91-93. [9]熊德平，程菊明，田胜利.基于HowNet的句子褒贬倾向 4 结束语 性计算[C]//中国人工智能学会第12届全国学术年会， 哈尔滨，2007：910-913. 本文提出了一种概念粒度层次下的语义倾向度 XIONG Deping,CHENG Juming,TIAN Shengli.Sentence
.494 智能系统学报 第6卷 orientation research based on HowNet[C]//Proceedings of 苗夺谦，男，1964年生，教授，博士生导 the 12th Annual Meeting of Chinese Association for Artificial 师.中国计算机学会理事，中国人工智 Intelligence.Harbin,2007:910-913. 能学会理事，上海市计算机学会理事 [10]刘群，李素建。基于《知网》的词汇语义相似度的计算 等.已主持完成多项国家级、省部级自 [C]/第3届汉语词汇语义学研讨会.台北，中国， 然科学基金与科技攻关项目，并参与完 2002:59-76. 成“973”计划项目1项，“863”计划项目 LIU Qun,LI Sujian.Word similarity computing based on 2项等，曾获国家教委科技进步三等奖、山西省科技进步二 How-net[C]//The 3rd Chinese Lexical Semantics Work- shop.Taipei,China,2002:59-76. 等奖、教有部科技进步一等奖、上海市技术发明一等奖、重庆 [11]JAIN K,MURTY M N,FLYNN P J.Data clustering:a 市自然科学一等奖等.主要研究方向为智能信息处理、粗糙 review[J].ACM Computing Surveys,1999,31(3):264- 集、粒计算、网络智能、数据挖掘等.发表学术论文140余篇， 323. 其中被SCI和EI检索70余篇，出版教材及学术著作6部， 作者简介： 授权专利9项。 陈岳峰，男，1986年生，硕士研究 李文，女，1980年生，博士研究生， 生，主要研究方向为文本倾向性分析、 主要研究方向为文本信息处理、粗糙 文本信息处理、数据挖掘。 集、粒计算 第7届智能信息处理国际会议 7th International Conference on Intelligent Information Processing The IIP conference series provides a forum for engineers and scientists in academia,university and industry to present their latest research findings in any aspects of intelligent information processing.IIP 2012 attempts to meet the needs of a large and diverse community. Topics of IIP 2012 include,but are not limited to: Autonomic computing Intelligence science Automatic reasoning Intelligent agents Automatic translation Interet of things Bayesian networks Knowledge acquisition Belief revision Knowledge-based systems Bioinformatics Knowledge discovery Biomedicine Knowledge engineering and management knowledge grid Business intelligence Knowledge representation Case-based reasoning Logics and logic programming Cloud computing Machine learning Cognitive modeling Machine translation Computational intelligence Mobile agents Computer vision Natural language processing Constraint programming Neural computing Data mining e-learning Ontology engineering E-services Reinforcement leaming Evolutionary computation Speech understanding and interaction Fuzzy and rough set Text understanding Games Serious games Web intelligence Image processing Very large knowledge systems Information retrieval Website:http://www.intsci.ac.cn/iip2012/