基于上下文觀點(diǎn)的微博情感傾向分析研究.pdf_第1頁(yè)
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1、微博作為一種新興的社交媒體被廣泛使用,其每天的數(shù)據(jù)交流數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng),這些數(shù)據(jù)為自然語(yǔ)言處理提供了良好的語(yǔ)料環(huán)境。微博文本具有和短文本一樣的長(zhǎng)度較短、情感表達(dá)強(qiáng)烈、話題單一的特點(diǎn),這就需要通過(guò)不同于長(zhǎng)文本情感分析的方法來(lái)處理。本文通過(guò)對(duì)短文本情感分析進(jìn)行改進(jìn),將上下文的觀點(diǎn)信息加入到情感計(jì)算中,同時(shí)建立微博表情符號(hào)情感詞典,最終得到情感傾向性結(jié)果。
  本文首先對(duì)微博評(píng)論文本的處理技術(shù)進(jìn)行研究和探討,然后融合微博表情符號(hào)情感

2、詞典自動(dòng)構(gòu)建方法構(gòu)建微博情感詞典,同時(shí)抽取出微博評(píng)論的上下文觀點(diǎn)信息,最后對(duì)這些信息進(jìn)行整合處理,得到情感傾向性分析結(jié)果。本文所做的工作主要包含以下三個(gè)方面的內(nèi)容:
  (1)提出了基于微博表情符號(hào)的情感詞典自動(dòng)構(gòu)建方法,并應(yīng)用于微博評(píng)論情感分析
  微博評(píng)論文本通常具有主觀情感,并且領(lǐng)域廣泛,因此在進(jìn)行情感傾向性分析之前我們要正確分析出微博評(píng)論的情感信息。情感詞典的完善程度決定了情感分析準(zhǔn)確率的高低,在考慮微博表情符號(hào)對(duì)微

3、博文本情感傾向的影響以及情感詞典構(gòu)建的基礎(chǔ)上,提出一種融合表情符號(hào)的情感詞典自動(dòng)構(gòu)建方法。
  該方法首先利用COAE2015任務(wù)一中提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)其進(jìn)行分詞、去重等操作,然后獲得情感詞并得到其在正負(fù)向語(yǔ)料中的出現(xiàn)次數(shù),最后再利用PMI計(jì)算其情感傾向性大小,最終生成情感詞典。
  (2)研究上下文觀點(diǎn)信息對(duì)情感傾向性的影響,提出一種基于上下文觀點(diǎn)信息的情感傾向分析方法
  在進(jìn)行情感傾向性分析之前,首先要對(duì)文本當(dāng)中

4、的上下文觀點(diǎn)進(jìn)行界定。由于用戶在發(fā)表評(píng)論時(shí)或多或少的會(huì)受到原始文本以及其前面評(píng)論的影響,本文提出了基于上下文觀點(diǎn)信息的情感傾向性分析方法,并將其應(yīng)用到微博評(píng)論中的情感分析當(dāng)中。該方法首先對(duì)評(píng)論文本按照評(píng)論的先后次序進(jìn)行編號(hào),按照次序的大小對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行賦值權(quán)重,最后結(jié)合建立的情感詞典,獲得算法最終的情感傾向。
  (3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于上下文觀點(diǎn)信息的微博情感傾向性分析原型系統(tǒng)
  在分析微博評(píng)論文本的情感傾向性過(guò)程中,針對(duì)

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