中文微博情感词典构建方法

发布时间：2018-03-03 05:22

  本文选题：微博情感词典　切入点：网络用语　出处：《山东大学学报(工学版)》2014年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出了一种中文微博情感词典构建方法。采用上下文熵的网络用语发现策略,通过TF-IDF(term frequencyinverse document frequency)进行二次过滤得到网络用语;利用SO-PMI(semantic orientation-pointwise mutual information)算法在已标注的微博语料库中计算网络用语的情感倾向值,构建网络用语情感词典;将词典应用到微博情感分类实验,并与朴素贝叶斯分类器的分类性能进行了比较分析。实验结果表明,直接利用微博情感词典的分类效果好于朴素贝叶斯分类器,并具有分类过程简单、快速等优势。
[Abstract]:In this paper, a method of constructing Chinese Weibo's affective dictionary is proposed, which adopts the network language discovery strategy based on context entropy, and obtains the network term by TF-IDF(term frequencyinverse document frequency. The SO-PMI(semantic orientation-pointwise mutual information algorithm is used to calculate the emotional tendency of the network terms in the annotated Weibo corpus. Compared with naive Bayesian classifier, the experimental results show that the classification effect of using Weibo affective dictionary is better than that of naive Bayesian classifier, and the classification process is simple and fast.
【作者单位】： 广东外语外贸大学思科信息学院;广东外语外贸大学管理学院;
【基金】：国家社科基金资助项目(12BYY045) 教育部人文社会科学研究青年项目(10YJCZH247) 广东省科技计划资助项目(2010B031000014)
【分类号】：TP393.092;TP391.1

【参考文献】

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【共引文献】

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5 李p，

本文编号：1559719