Twitter情感分析中的分類問題研究.pdf

1、隨著人類社會進入二十一世紀，信息時代也隨之到來，現(xiàn)在人們可以通過各種各樣的方式發(fā)表自己的言論，特別是通過社交網(wǎng)絡(luò)平臺，如通過像Twitter、微信、新浪微博等社交媒體在線發(fā)表自己的情感和意見已經(jīng)越來越流行。廣大網(wǎng)民通過社交媒體主動的發(fā)布消息，這一行為標志著人們在互聯(lián)網(wǎng)中不僅僅扮演接受者的角色，同時也扮演信息生產(chǎn)者的角色。由于微博平臺具有易操作、方便快捷等諸多優(yōu)勢，使它逐漸融入人們的生活，成為人們生活的一部分，這樣人們又多了一個可以自由發(fā)

2、表看法的平臺。這些發(fā)自人們內(nèi)心的看法和意見，往往都是圍繞著一個主題或一個事件，這些信息可能是用戶對自己心情的評價信息、網(wǎng)購者渴望購買的商品、人民對國家大政方針的意見和看法、觀影者對電影的評論等，因此，如何有效利用這些非結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)就成為了目前急需解決的問題。為了解決這個問題，出現(xiàn)了微博情感分析這一新的研究方向。這一新的研究領(lǐng)域和傳統(tǒng)的文本分類有一些共同特點，但它們又有一些不同，微博情感分析的層次更深，它最終是要把每條博文分成

3、正向、負向或者是正向、中性和負向，這樣我們就能知道博文作者的情感態(tài)度，并且以此制定相應(yīng)的對策。
　　本文把文本分類的核心方法加以改進，并將這些改進后的方法應(yīng)用于Twitter的情感分類，實驗的過程中采用交叉組合的方式，選擇不同的特征選擇方法、權(quán)重計算方法和分類算法進行組合實驗，對比分析不同的組合方法對分類效果的影響，試圖找出一種最佳的組合方式。
　　本文實驗使用的數(shù)據(jù)是7000多條Tweets，并且采用斯坦福詞性標注工具對這