中文微博情感評(píng)測(cè)報(bào)告

1、中文微博情感評(píng)測(cè)報(bào)告,浙江工商大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院報(bào)告人：陳威指導(dǎo)老師：施寒瀟,提綱,研究背景及意義任務(wù)預(yù)備任務(wù)分析與實(shí)施總結(jié),背景,在Web2.0大背景下，微博作為用戶發(fā)言、相互交流的重要途徑，具有數(shù)量大、更新快的特點(diǎn)，是從中發(fā)掘用戶觀點(diǎn)以及情感傾向的可靠來源。針對(duì)微博的自然語言處理研究已成為當(dāng)前一個(gè)新的研究熱點(diǎn)和前沿課題，而情感分析就是其中一個(gè)熱點(diǎn)話題。,微博情感分析,情感分析，包括觀點(diǎn)挖掘、觀點(diǎn)分析、主客觀分析等。

2、情感分析的目的是從文本中挖掘用戶表達(dá)的觀點(diǎn)以及情感傾向。主要技術(shù)：（1）情感詞典與規(guī)則相結(jié)合的方法（2）機(jī)器學(xué)習(xí),意義,過濾不合法網(wǎng)絡(luò)輿論信息，營造良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境監(jiān)督輿論的走勢(shì)，輔助社會(huì)管理實(shí)現(xiàn)商品個(gè)性化推薦對(duì)社會(huì)計(jì)算的研究有重要的意義,提綱,研究背景及意義任務(wù)預(yù)備任務(wù)分析與實(shí)施總結(jié),任務(wù)清單,任務(wù)一：觀點(diǎn)句判定任務(wù)二：分析情感傾向 任務(wù)三：提取情感要素,技術(shù)準(zhǔn)備,分類器：SVM 、 CRF情感詞典擴(kuò)充：加入網(wǎng)絡(luò)用語

3、和表情符號(hào) 中文分詞技術(shù)：海量云分詞,提綱,研究背景及意義任務(wù)預(yù)備任務(wù)分析與實(shí)施總結(jié),任務(wù)處理流程,構(gòu)建特征集,人工標(biāo)注訓(xùn)練語料,訓(xùn)練集及訓(xùn)練模型生成,,,預(yù)測(cè)集生成及預(yù)測(cè),,人工標(biāo)注,利用本團(tuán)隊(duì)自主開發(fā)的標(biāo)注工具標(biāo)注嚴(yán)格按照主辦方提供的標(biāo)注規(guī)則，從樣列文件中選取1219條具有代表性的微博進(jìn)行標(biāo)注標(biāo)注內(nèi)容包括：是否為觀點(diǎn)句、情感傾向性、情感要素,訓(xùn)練語料,任務(wù)一：人工標(biāo)注的1219條微博任務(wù)二：任務(wù)一訓(xùn)練語料中451

4、條為觀點(diǎn)句的微博,任務(wù)一特征集,任務(wù)二特征集,訓(xùn)練模型生成,網(wǎng)絡(luò)用語、表情特征提取,提取特征,訓(xùn)練模型,格式轉(zhuǎn)換,分詞,SVM訓(xùn)練,人工標(biāo)注語料,海量分詞格式,分詞結(jié)果,訓(xùn)練集,格式轉(zhuǎn)換,預(yù)測(cè)集生成,網(wǎng)絡(luò)用語、表情特征提取,提取特征,格式轉(zhuǎn)換,分詞,待預(yù)測(cè)微博,海量分詞格式,分詞結(jié)果,預(yù)測(cè)集,格式轉(zhuǎn)換,預(yù)處理,預(yù)測(cè)集生成及預(yù)測(cè)細(xì)節(jié),任務(wù)一分詞前預(yù)處理 : 過濾類似 “我感到很高興”這樣的主觀抒發(fā)情感句，并定為非觀點(diǎn)句。任務(wù)二預(yù)測(cè)集生成

5、：根據(jù)任務(wù)一的預(yù)測(cè)結(jié)果，從中提取預(yù)測(cè)為觀點(diǎn)句的微博使用SVM對(duì)預(yù)測(cè)集進(jìn)行預(yù)測(cè),評(píng)測(cè)結(jié)果,任務(wù)三流程,分詞,特征提取,CRF訓(xùn)練及預(yù)測(cè),結(jié)構(gòu)化標(biāo)注,情感要素提取,,,,,任務(wù)三特征集,訓(xùn)練集生成,使用與任務(wù)二相同的人工標(biāo)注集作為訓(xùn)練語料結(jié)構(gòu)化標(biāo)注：TP-B 表示情感要素開始詞，TP-E 表示情感要素結(jié)束詞SO為情感詞，BG為背景,情感要素確定,標(biāo)注為SO，即情感詞，作為微博情感傾向標(biāo)注為TP-B或TP-E，則可能是情感要素沒有標(biāo)