一种基于特征簇的微博短文本情感分类方法

发布时间：2017-07-20 02:17

  本文关键词：一种基于特征簇的微博短文本情感分类方法

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【摘要】：针对由微博短文本特征规模大、自身特征较少等特点导致的数据稀疏性,提出一种基于特征簇的微博情感分类方法.提出的分类方法以大规模语料库为基础,利用word2vec模型学习词语之间潜在的语义关联,将单个词语表示成多维向量的形式;结合情感词典,提取出微博文本的情感特征集,在基于词向量计算词语相似度方法的基础上,将情感特征合并为特征簇,以此构造低维的文本向量;最后利用机器学习算法,构建情感分类器,实现微博短文本的情感分类.实验结果表明,本文提出的方法对情感特征的降维是可行和有效的,并且取得很好的情感分类效果.
【作者单位】： 广东外语外贸大学思科信息学院;广东外语外贸大学语言工程与计算实验室;广东外语外贸大学财务处;
【关键词】： 微博情感 数据稀疏 词向量 特征簇 机器学习
【基金】：国家社会科学基金项目(12BYY045)资助 广东外语外贸大学研究生科研创新项目(14GWCXXM-36)资助;广东外语外贸大学创新创业训练计划项目(201511846021)资助
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言互联网的蓬勃发展,方便了网民观点的表达与传播,在线文本呈现爆炸式增长.针对主观性文本中所包含的用户观点、情感和情绪等进行分析的研究,已成为自然语言处理技术的一个热点方向.微博往往以短文本形式存在,存在用词随意、文本格式较不规范和表意方式多样等特点,而且由于

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