情感標簽在社交媒體文本分析中的應用.pdf

1、在信息高速發(fā)展的今天，社交媒體變得越來越重要，其中博客已經成為眾所周知的載體，而進兩年興起的微博更是在社交媒體中占有主流的地位。相應的，有關博客與微博客的研究也日益增多，研究者們研究他們的分類狀況，在微博上研究主題分析，熱點事件發(fā)現(xiàn)等等。情感計算是近些年興起的新的研究領域，隨著研究的發(fā)展，研究者們已經從最初的計算詞級，句子級，篇章級的情感，逐漸演變到了利用情感計算來輔助其他的工作，例如分類，預測大選，抽取屬性等等。
　　本文主要利

2、用詞的情感標簽來輔助進行社交文本的分析，在博客和微博平臺，利用情感標簽，提出了三種模型以用來解決分類及主題分析問題。主要內容包括：⑴利用情感標簽的特點，采用LDA模型，將博客中的情感詞，表示為特定的情感主題。利用男性和女性作者在情感主題上的不同，對情感主題進行篩選，并利用篩選過的主題來幫助對博客寫手進行性別的分類，取得了理想的效果。⑵收集了日本地震期間的微博。將微博中的情感詞變化為對應的情感標簽，利用情感標簽與之對應的名詞簡歷二部圖。在

3、二部圖上采用HITS算法，同時考慮名詞對應的詞頻信息，得到關于日本地震期間7天的詞匯，并對每個詞匯下的微博進行情感的分類，得到民眾在該詞匯下的情感。⑶采用情感特征預測新浪微博上話題的持續(xù)時間。本文在已有的傾向性研究的基礎上，提出了對抗性情感及一般性情感建模的方法，旨在描述情感的影響性。實驗結果表明，在加入情感特征時，模型能更準確的預測話題的持續(xù)時間，而一般性情感建模的方法比對抗性的方法更能準確的描述情感的影響，同時對于話題的持續(xù)時間，負