基于语义分析的中文微博情感分类方法

发布时间：2017-10-07 01:29

  本文关键词：基于语义分析的中文微博情感分类方法

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【摘要】：通过分析微博的结构特点,提出了一种基于语义分析的中文微博情感分类方法。首先构建了表情符号情感词典和网络用语情感词典;然后结合词典资源对微博文本进行依存句法分析并且构建情感表达式树;最后根据制定的规则计算微博文本的情感强度,依据强度值判断微博的情感倾向类别。实验结果验证了该方法的有效性,也表明所构建的表情符号情感词典和网络用语情感词典能够有效增强情感分类器的性能。
【作者单位】： 广东外语外贸大学国际工商管理学院;广东省电信规划设计院有限公司;广东外语外贸大学思科信息学院;
【关键词】： 中文微博 情感分析 依存句法分析 表情符号 网络用语
【基金】：国家社科基金资助项目(12BYY045) 教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-12-0939) 广东省教育厅科技创新项目(2013KJCX0067)
【分类号】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 0引言微博是人们分享和获取信息的热门互联网应用,越来越多的用户在以微博为代表的社交网络中发表自己的观点或表达情感。文本情感分析又称意见挖掘,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程[1]。文本情感分析已成为自然语言处理研究领域的研究热点。微

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 田海龙;朱艳辉;梁韬;马进;刘t，

本文编号：986178