基于核心句和句法分析的微博情感倾向性分析

发布时间：2017-11-25 00:28

  本文关键词：基于核心句和句法分析的微博情感倾向性分析

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【摘要】：中文微博近年来的蓬勃发展,使人们更多倾向于在微博上表达观点,发表意见,展示自己,表达情绪。所以微博的情感分析也越来越成为近年来中文信息处理领域的一个热点问题。研究者们通过机器学习、统计方法等途径来抽取文本中的评价对象和判断微博的情感倾向性,并将其用在客户关系管理、微博营销、商品评论分析、品牌宣传、舆情监控等领域。通过对新浪微博进行情感的分析与研究,提出了一种基于核心句和句法分析的微博情感倾向性分析方法。通过分步的方法,先找到文本的评价对象,再针对评价对象通过句法分析找到评价对象的有效情感评价词,减少了无关的有情感倾向的词语的干扰,使情感倾向判断更准确。本文分析了微博文本的特点,包括表达方式、用词习惯、标点符号使用等方面。根据微博文本的特点,总结出抽取表达情感主成分句子的规则,然后抽取出微博中表达情感倾向的主体部分。实验表明,在核心句的基础上抽取情感评价对象和有效情感评价词的准确率相比于原句子抽取的准确率有明显提升。对于评价对象的抽取,本文选用条件随机场模型进行评价对象的抽取。并在训练模型的过程中,引入除词、词性特征基本特征外,还加入了长短句特征、词距离特征、是否主观句特征作为扩展特征,效果提升非常明显。使用句法分析器对核心句进行句法分析关系分析,对句子中存在的句法修饰关系,得到评价对象的有效情感修饰词,依据相对评价对象的位置不同设置不同的权值。最后利用情感词典计算出句子的情感倾向。实验结果表明在精确获取评价对象的基础上再进行情感倾向性判别效果要优于对微博直接进行情感倾向性分析。
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.1

【参考文献】

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1 陶新竹;赵鹏;刘涛;;融合核心句与依存关系的评价搭配抽取[J];计算机技术与发展;2014年01期

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本文编号：1224175