基于分类关联规则的微博情绪分析

发布时间：2017-07-05 08:08

  本文关键词：基于分类关联规则的微博情绪分析

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【摘要】：针对微博文本语法不规则、句子间文本联系不紧密的问题,提出一种基于分类关联规则的情绪分析方法。获得一篇微博中相邻句子间的连接词,分别采用KNN和SVM算法对微博中的每个句子进行情绪分析,获得对应的情绪标签;将获得的情绪标签和连接词转换为关联规则项集,通过关联规则挖掘算法获得相应特征;采用SVM算法对获得的特征进行情绪分类,得到整篇微博的情绪类别。实验结果表明,该方法在情绪分类上具有较好的效果。
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;武昌理工学院信息工程学院;
【关键词】： 情绪分析 文本分类 K最近邻算法 支持向量机 分类关联规则
【基金】：国家自然科学基金项目(61272277) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(274742) 湖北省自然科学基金项目(2014CFB356)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 0引言随着计算机科学技术的不断发展,使得人们处理像微博这种不规则文本的能力逐步增强。传统的中文微博情感分析主要研究文本的极性,如判断微博的观点是正面还是负面。该类研究已取得一定的成果并开始应用,但是随着研究的逐步深入,用户提出了更高的要求,如希望能够识别文本中

【参考文献】

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8 王亚s，

本文编号：521120