面向熱點(diǎn)話題型微博的情感分析研究.pdf

1、在信息技術(shù)高速發(fā)展的今天,用戶需要面對(duì)大量的數(shù)據(jù),海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含用戶所需要的信息。微博作為一種新興的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,正在高速地發(fā)展,由于用戶眾多,在微博上人們大量參與討論的話題往往成為熱點(diǎn)話題,用戶針對(duì)話題發(fā)表的微博信息往往帶有主觀意味,本文以此為研究的出發(fā)點(diǎn),為了獲取在微博下用戶對(duì)話題的輿情信息,對(duì)熱點(diǎn)話題類微博的情感分析任務(wù)進(jìn)行了研究,具體的研究包括以下幾個(gè)方面:
　　首先,分析了熱點(diǎn)話題型微博的特點(diǎn),討論了有監(jiān)督方法下,微博主客

2、觀分類、情感極性判別問題上分類器的選用以及特征的選擇。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在SVM分類器下,微博主客觀分類問題通過結(jié)合文本特征與非文本特征,文本特征采用χ2選擇,并利用微博的表情符,可以獲得最優(yōu)的性能。微博極性判別問題下結(jié)合詞匯級(jí)特征、語句級(jí)特征和表情符特征可以取得最好的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了方法的有效性。
　　其次,針對(duì)目前熱點(diǎn)話題類微博下情感分析任務(wù)面臨標(biāo)注語料不足的問題。采用了半監(jiān)督的策略,使用直推式支撐向量機(jī)(TSVM)的方法,結(jié)合

3、大量未標(biāo)注數(shù)據(jù),在與有監(jiān)督方法相同的特征組合下,微博主客觀分類和情感極性判別的性能得到進(jìn)一步提升,證明了方法的有效性。
　　再次,研究了熱點(diǎn)話題下微博評(píng)價(jià)對(duì)象的抽取策略。發(fā)現(xiàn)名詞、名詞短語以及微博的Hashtag占微博評(píng)價(jià)對(duì)象的絕大部分,同時(shí)面對(duì)抽取結(jié)果表達(dá)的多樣性,對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行了聚類研究,并給出相關(guān)評(píng)價(jià),提煉了話題的評(píng)價(jià)角度。
　　最后,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的基于熱點(diǎn)話題型微博的情感分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)有效地整合了本文所研究