基于极性词典的中文微博客情感分类

发布时间：2017-08-09 16:28

  本文关键词：基于极性词典的中文微博客情感分类

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【摘要】：微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情感词典的基础上,融合汉语语言学特征和微博情感表达特征,提出一种新的基于极性词典的情感分类方法。实验准确率达到82.2%。实验结果表明,提出的方法可以对中文微博进行较好的情感分类,有一定的应用价值。
【作者单位】： 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室;新华网络股份有限公司;
【关键词】： 微博客 情感分类 词典 语言学特征
【基金】：国家自然科学基金项目(61271304) 国家科技支撑计划课题(2011BAH11B03) 北京市教委科技发展计划项目(KM201211232023)
【分类号】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 0引言互联网的兴起,特别是Web2.0时代的到来,使网民不再只是互联网的“消费者”,也成为了互联网的“生产者”。随着Web应用的增多,用户产生内容也呈爆炸式的增长,人们越来越多的在论坛、BBS、博客和微博等应用上表达自己的情感。其中,微博作为新生代应用的佼佼者,在近几年来取

【参考文献】

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本文编号：646248