基于中文微博的情感分類技術(shù)研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，微博作為一種新興的社交平臺(tái)，其應(yīng)用已經(jīng)逐步滲透到人們生活的各個(gè)方面。微博中包含著人們對(duì)產(chǎn)品、娛樂、社會(huì)熱門事件等的觀點(diǎn)和看法，蘊(yùn)含了豐富的情感信息。分析微博平臺(tái)上的用戶在某一事件段內(nèi)或?qū)δ骋惶囟ㄔ掝}的情感態(tài)度，有效的對(duì)它們進(jìn)行情感分類，不但能夠讓商家及時(shí)獲取用戶意見，同時(shí)能夠讓政府部門及時(shí)了解社會(huì)動(dòng)態(tài)，傾聽民眾心聲，對(duì)社會(huì)輿情具有良好的監(jiān)控作用，具有巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。
　　本文將對(duì)中文微博的情感分類

2、技術(shù)做深入的研究，包括情感極性分類和情感細(xì)粒度分類。主要的研究內(nèi)容如下:
　　(1)對(duì)微博情感的極性分類方法進(jìn)行了研究。將微博情感分類為正向情感和負(fù)向情感兩個(gè)類別，對(duì)其中涉及的技術(shù)進(jìn)行了一定改進(jìn)。首先，傳統(tǒng)信息增益方法在進(jìn)行特征選擇時(shí)，并沒有考慮特征項(xiàng)在類內(nèi)和類間出現(xiàn)情況，對(duì)此，本文引入類間集中度和類內(nèi)均勻度兩個(gè)因子，對(duì)信息增益方法進(jìn)行補(bǔ)充。其次，在特征權(quán)重計(jì)算過程中，本文結(jié)合微博情感分類的問題特點(diǎn)，將特征的情感信息和位置信息進(jìn)行

3、加權(quán)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)TF-IDF計(jì)算方法的調(diào)整。
　　(2)對(duì)微博情感的細(xì)粒度分類方法進(jìn)行了研究。將微博情感分類為樂、好、驚、怒、哀懼、惡七個(gè)類別，對(duì)傳統(tǒng)的方法進(jìn)行了分析和改進(jìn)。首先，為了彌補(bǔ)現(xiàn)有的多類別情感詞典在詞語覆蓋范圍方面的不足，對(duì)現(xiàn)有的多類別情感詞典進(jìn)行了擴(kuò)展，利用微博訓(xùn)練語料生成候選情感特征，提出了基于方差的TF-IDF情感特征選擇方法，并對(duì)選擇出的情感特征計(jì)算傾向和強(qiáng)度，將其補(bǔ)充進(jìn)情感詞典。然后，根據(jù)擴(kuò)展后的情感詞典，