基于句法与主题扩展的中文微博情感倾向性分析模型

被引：11

作者：

陆浩 ^{[1
,2
]}

牛振东 ^{[1
]}

张楠 ^{[3
]}

孙星恺 ^{[2
]}

刘文礼 ^{[4
]}

机构：

[1] 北京理工大学计算机学院

[2] 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室

[3] 中国自动化学会

[4] 国防科学技术大学军事计算实验与平行系统研究中心

来源：

北京理工大学学报 | 2014年 / 34卷 / 08期

关键词：

微博; 情感分析; 句法分析; 主题扩展;

D O I：

10.15918/j.tbit1001-0645.2014.08.031

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

微博数据具有微博文本长度不一,文本内容主题发散性,夹杂微博专用符号等特性,需要一种融合句法分析、领域知识、表情符号等多因素的综合建模方法对社会、娱乐、安全等多领域微博进行情感分析.文章提出了一种面向主题的中文微博情感建模方法,该模型涵盖了数据预处理、句法分析、主题扩展、领域知识、情感词上下文极性调整、表情符号等内容,最后以新浪微博采集数据,选取3个领域主题进行了实验,在特定的实验环境下,得到了较高的分析准确率.

引用

页码：824 / 830

页数：7

共 4 条

[1] 基于表情图片与情感词的中文微博情感分析 [J].