微博情感分析的心理預警模型與識別研究.pdf

1、近年來大學生心理疾病呈明顯地上升趨勢,自殺、傷害等由心理問題導致的惡性事件頻發(fā),嚴重影響了學生的成長和高校正常的教學管理秩序。雖然越來越多的高校開始重視學生心理健康工作,但是心理教師的短缺加劇了這一矛盾。以微博為代表的社交網絡成為獲取個人生活軌跡和情感信息的重要平臺,為當前的研究開啟了新的方向。通過收集學生的微博信息來找出風險的跡象,有助于學生日后接受臨床的篩查和心理疏導。目前的工作是采用人工識別的方法,在大量的微博內容中尋找危機信號,

2、工作量大,容易導致疏忽和遺漏。通過計算機對微博內容進行分析,尤其是分析高校中重點學生的微博內容,可以減輕人工識別的勞動強度,提高篩查的效率和預警準確度。
　　微博情感分析存在兩個方面的困難:一方面,情感的變化是一個十分復雜的過程,需要構建一個情感模型進行有效地模擬;另一方面,針對微博這種短文本、語法規(guī)則不規(guī)范的中文文本,傳統(tǒng)機器學習的方法和常識庫很難提取到特征值,識別效果較差。因此需要我們構建一個完備的具有專業(yè)領域特點的情感詞典,

3、應用到文本情感識別過程中。同時中文情感識別過程還涉及到分詞、詞性標注、句法分析等。鑒于以上,本文開展了以下三個方面的工作:
　　(1)設計了一種基于性格、心情和情感空間的多層次心理預警模型。該模型充分考慮到性格、心情、外界刺激等人類的認知因素,模擬人類情感的發(fā)生和變化過程,并基于此來推定特定人物當前的情感狀態(tài)。
　　(2)研究了微博內容的獲取和分析技術。包括:改進了傳統(tǒng)的爬蟲技術,設計了微博爬蟲模型,能夠自動收集特定人物的微