微博短文本的情绪分析方法

发布时间：2018-11-28 17:22

【摘要】：面向微博短文本的情绪分析研究是当前的研究热点。提出了利用依存句法对微博短文本进行分析,抽取关系对,并设计相应的方法用于情感计算,其结果作为特征加入到情绪句判别模型之中;同时设计出情绪句判别规则,在分类模型之前或者之后利用规则进行预处理或者后处理,提高情绪句的判别正确率;最后使用NLP2013中文微博数据,通过实验证明研究方法的有效性,在性能指标上相比评测最好成绩有了进一步提高。
[Abstract]:The research of mood analysis oriented to Weibo's short text is a hot topic at present. In this paper, we use dependency syntax to analyze Weibo's short text, extract relation pairs, and design a corresponding method for emotional calculation. The result is added to the judgment model of emotional sentence as a feature. At the same time, the discriminant rule of emotion sentence is designed, and the rule is used to preprocess or post-process before or after the classification model, so as to improve the correct rate of judging emotion sentence. Finally, using NLP2013 Chinese Weibo data, the effectiveness of the research method is proved by experiments, and the performance index is further improved compared with the best performance evaluation.
【作者单位】： 浙江工商大学计算机与信息工程学院;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(14BTQ047)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2363679