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文檔簡介
1、隨著社交網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，越來越多的用戶參與到微博等在線社交活動中。微博實時更新的熱點話題，是與社會事件和人們關(guān)注的焦點有密切關(guān)系的。提煉微博話題的情感摘要，可方便、快速地了解針對某個話題的情感傾向。分析與挖掘群體微博用戶的情感傾向性，對于把握大眾輿情有重要意義。本課題結(jié)合自然語言處理和文本摘要的相關(guān)理論與方法，提出一種面向微博的群體情感摘要抽取方法。它分析熱點話題下每條微博的情感傾向與情感強度，融合文本摘要技術(shù)，提煉一個話題的不同情感傾
2、向的摘要信息。主要研究工作如下:
1)為擴大對情感信息的識別范圍，課題融合多個不同情感詞典并給每個情感詞賦予了不同權(quán)重;使用Word2Vec和語義計算的方式，完善了情感詞集。
2)基于邏輯斯諦回歸模型，提出一種情感分析模型，從對情感詞、表情符號、情感詞短語和否定詞等四類情感元素的分析出發(fā)，分析博文情感傾向和情感強度。
3)基于微博情感度、相關(guān)度和熱度等多個維度，評估候選摘要;通過冗余處理，甄選出針對某個熱點
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