基于依存分析与特征组合的微博情感分析

发布时间：2017-11-05 16:28

  本文关键词：基于依存分析与特征组合的微博情感分析

  更多相关文章： 情感分析 特征选择 情感要素抽取

【摘要】：针对微博短文本存在口语化、简洁化等社交网络特征,充分利用句法依存关系以及条件随机场(conditional random fields,CRFs),抽取候选评价对象,并在基于机器学习的微博情感分类方法的基础上结合情感分析词典,引入情感值、微博标签、主题等特征,优化分类性能。在COAE(Chinese opinion analysis evaluation)微博评测数据集上,以准确率、召回率、F1值为评价指标对所提方法进行验证,证实了基于句法依存分析与CRFs相结合的评价对象抽取方法的有效性,分析了各类特征对情感分类性能的影响,最终在COAE微博观点句识别任务中准确率达91.4%。
【作者单位】： 北京工业大学计算机学院;
【基金】：国家科技支撑计划子课题项目(2013BAH21B02-01) 北京市自然科学基金资助项目(4123091) 北京市属高等学校人才强教深化计划“中青年骨干人才培养计划”项目(PHR20110815)
【分类号】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 0引言微博是用来分享实时信息的一种社交网络平台。社交网络的群体极化现象是现实人际交往中的两倍以上,因此微博情感分析及其要素抽取对于产品口碑的获得及事件的舆情分析都具有重要的意义。改进传统情感分析方法,克服微博口语化、简洁性、随意性等有别于规范文本的语体特征[

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本文编号：1144999