基于MLNs的中文微博情绪分类及其时序变化研究

发布时间：2022-09-28 17:48

　　随着Web2.0的快速发展,社交网络媒体受到越来越多人的青睐,以新浪微博为例,它已经成为人们生活工作中的一个大众舆论平台,同时,也是主要沟通交流平台。人们可以自由地发表自己的见解、表达自己的情绪。对微博文本的情绪类别及其时序变化的研究,不仅是自然语言处理领域与文本挖掘领域的重要研究课题,而且对于探究文本中隐含的情绪及其情绪时序变化,也具有重要的学术价值与应用价值。本文采用一种结合了概率和一阶逻辑的情绪分类方法,并结合时间及事件因素,分析情绪的时序变化。主要研究工作如下:1)基于马尔科夫逻辑网络,确定情绪分类的马尔科夫逻辑表示方法,并根据外部情感情绪词典,构建文本的情绪分类体系,推理微博文本的情绪类别。2)基于分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别及语义角色标注等自然语言处理技术,利用词性及触发词,构建时间单元及事件规则库,识别时间表达式及事件词,并将时间表达式规范化。3)基于时间、事件信息,分析微博用户的发布规律、情绪变化规律,并结合事件信息,分析微博用户的情绪时序变化。实验结果表明,本文所提出的方法的可行性与有效性,且1)分类方法的准确率最好可达90%以上,其性能受数据量大小的影... 

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 本文主要研究内容
        1.2.1 基于MLNs的情绪分类
        1.2.2 基于规则的有效信息识别
        1.2.3 情绪时序变化分析
    1.3 论文组织结构
第2章 相关工作综述
    2.1 情绪分类
    2.2 马尔科夫逻辑网
    2.3 事件信息的提取
    2.4 整体方法对比总结
    2.5 本章小结
第3章 基于MLNs的情绪分类
    3.1 情绪分类体系
        3.1.1 马尔科夫逻辑表示
        3.1.2 权值学习
        3.1.3 推理
    3.2 实验与分析
        3.2.1 数据集
        3.2.2 评估指标
        3.2.3 实验分析
    3.3 本章小结
第4章 基于规则的有效信息识别
    4.1 时间表达式识别
        4.1.1 构建时间单元规则库
        4.1.2 识别时间表达式
        4.1.3 规范化时间表达式
    4.2 事件识别
        4.2.1 统计分析
        4.2.2 事件识别规则
        4.2.3 事件识别方法与过程
    4.3 实验与分析
        4.3.1 数据集
        4.3.2 实验及分析
    4.4 本章小结
第5章 情绪时序变化分析
    5.1 情绪时序变化系统
        5.1.1 时间处理方法
        5.1.2 数据处理方法
        5.1.3 事件处理方法
    5.2 情绪时序变化实证研究
        5.2.1 基于个体微博研究
        5.2.2 基于群体微博研究
    5.3 本章小结
第6章 应用系统实例
    6.1 系统设计
    6.2 模块分析
    6.3 结果展示
    6.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表论文
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于大数据的河北省文化旅游信息化现状分析[J]. 阮冬茹,平晓丽,赵刚,高凯.  河北工业科技. 2015(04)
[2]基于微博文本的个性化兴趣关注点及情绪变迁趋势研究[J]. 王九硕,高凯,赵捷,高国江.  河北科技大学学报. 2015(02)
[3]中文事件触发词的自动抽取研究[J]. 轩小星,廖涛,高贝贝.  计算机与数字工程. 2015(03)
[4]基于条件随机场与时间词库的中文时间表达式识别[J]. 吴琼,黄德根.  中文信息学报. 2014(06)
[5]基于规则的中文时间表达式识别与规范化[J]. 左亚尧,龙耀发,李杰骏.  广东工业大学学报. 2014(03)
[6]中文时间表达式及类型识别[J]. 李君婵,谭红叶,王风娥.  计算机科学. 2012(S3)
[7]基于条件随机场的中文时间短语识别[J]. 朱莎莎,刘宗田,付剑锋,朱芳.  计算机工程. 2011(15)
[8]基于语义角色的中文时间表达式识别[J]. 刘莉,何中市,邢欣来,毛小丽.  计算机应用研究. 2011(07)
[9]基于马尔科夫逻辑网络的实体解析改进算法[J]. 楼俊杰,徐从富,郝春亮.  计算机科学. 2010(08)
[10]自动构建时间基元规则库的中文时间表达式识别[J]. 邬桐,周雅倩,黄萱菁,吴立德.  中文信息学报. 2010(04)



本文编号：3682108