基于中文微博的情感分析研究.pdf

1、微博即微博客,日益成為當(dāng)今最炙手可熱的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。據(jù)統(tǒng)計,平均每天產(chǎn)生的微博數(shù)量高達1億條,在這海量的數(shù)據(jù)中不僅包含著對客觀性事實的描述信息,同時還蘊含著大量微博用戶的情感狀態(tài)、觀點看法等主觀性信息。而這些主觀性信息不僅有助于用戶決定是否去購買某個產(chǎn)品,而且對于商家制定產(chǎn)品營銷策略也具有重要的參考價值,甚至在輿情監(jiān)控領(lǐng)域也為政府部門提供了有效的數(shù)據(jù)來源。
　　基于此,針對中文微博設(shè)計了基于句法依存關(guān)系和文本分類技術(shù)相結(jié)合的微博情感

2、分析方法。該方法利用句法依存關(guān)系初步判斷出微博評論的情感傾向性,同時計算出結(jié)果的置信度,選擇置信度高于特定閾值的結(jié)果作為訓(xùn)練樣本,并結(jié)合微博內(nèi)容特征集和微博媒體特征集訓(xùn)練得到一個兩步情感分類器,該分類器第一步對微博進行主客觀識別,第二步則對主觀性微博再次進行情感極性分類。另外,在訓(xùn)練集的選擇上,利用微博中常用的表情符號來自動標(biāo)注訓(xùn)練樣本,并實現(xiàn)了一個自增式的學(xué)習(xí)策略來解決微博實時情感分析問題。
　　實驗表明,相比僅利用句法依存關(guān)系