基于语义的微博短文本倾向性分析研究

发布时间：2017-12-15 17:36

  本文关键词：基于语义的微博短文本倾向性分析研究

  更多相关文章： 微博 情感倾向 语义相似度 支持向量机

【摘要】：通过结合情感词库和微博语义特征,采用向量空间模型的方法表示微博文本,提出一种融合模式匹配和机器学习的微博文本倾向性分析方法。对分词之后的微博文本,先提取出情感关键词,再匹配分析出的几种模式抽取情感评价短句、情感短句和微博表情符号等其他情感特征共同组成情感特征序列,最后采用多步分类的支持向量机方法得到微博文本的情感倾向。通过实验与其他评测结果进行对比,表明该方法是有效的。
【作者单位】： 西安邮电大学计算机学院;
【基金】：陕西省自然科学基础研究计划面上项目(2016JM6085) 西安市科技计划资助项目(CXY1437(8))
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 0引言随着微博、微信等新社交网络的兴起以及迅速的普及,社交网络成为了人们表达自己观点和相互交流的主流方式之一。个人和组织越来越多地将网络上情感观点信息用于决策,因此使用计算机技术自动地对其分析处理,在话题跟踪发现、舆情跟踪、民意测验定向广告投放、售后服务评价

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本文编号：1292857