面向中文微博的情感分類方法研究.pdf

1、近年來(lái)，微型博客（簡(jiǎn)稱微博）越來(lái)越受到網(wǎng)絡(luò)用戶的青睞，成千上萬(wàn)的用戶通過(guò)發(fā)布微博共享他們的觀點(diǎn)和情感。其中，有大量帶有情感傾向（認(rèn)為某事物“好”或“壞”）的微博文本，這些微博文本反映了微博作者的情緒。一方面，微博漸漸成為研究意見(jiàn)挖掘和情感分析非常寶貴的意見(jiàn)資源；另一方面，微博也為意見(jiàn)挖掘和情感分析提出了新的要求和挑戰(zhàn)。本文通過(guò)對(duì)新浪微博（目前最大的中文微博平臺(tái)）文本進(jìn)行情感信息方面的分析與研究，從以下兩個(gè)方面對(duì)微博文本情感分類展開研究：

2、
　　首先，本文提出了一種基于情緒知識(shí)的非監(jiān)督情感分類方法。該方法利用情緒詞和情緒圖片兩種情緒知識(shí)對(duì)大規(guī)模微博非標(biāo)注語(yǔ)料進(jìn)行篩選并自動(dòng)標(biāo)注，然后用自動(dòng)標(biāo)注好的語(yǔ)料作為訓(xùn)練集構(gòu)建微博情感文本分類器，用以對(duì)微博文本進(jìn)行情感極性自動(dòng)分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方法在微博文本的情感極性分類方面取得了較好的效果。
　　其次，本文通過(guò)對(duì)新浪微博上股票投資者發(fā)布的文本進(jìn)行情感信息方面的分析與研究，提出了一種自動(dòng)識(shí)別股票投資者未來(lái)情感傾向