發(fā)布時間：2017-11-05 16:28

  本文關(guān)鍵詞：基于依存分析與特征組合的微博情感分析

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【摘要】：針對微博短文本存在口語化、簡潔化等社交網(wǎng)絡(luò)特征,充分利用句法依存關(guān)系以及條件隨機場(conditional random fields,CRFs),抽取候選評價對象,并在基于機器學習的微博情感分類方法的基礎(chǔ)上結(jié)合情感分析詞典,引入情感值、微博標簽、主題等特征,優(yōu)化分類性能。在COAE(Chinese opinion analysis evaluation)微博評測數(shù)據(jù)集上,以準確率、召回率、F1值為評價指標對所提方法進行驗證,證實了基于句法依存分析與CRFs相結(jié)合的評價對象抽取方法的有效性,分析了各類特征對情感分類性能的影響,最終在COAE微博觀點句識別任務(wù)中準確率達91.4%。
【作者單位】： 北京工業(yè)大學計算機學院;
【基金】：國家科技支撐計劃子課題項目(2013BAH21B02-01) 北京市自然科學基金資助項目(4123091) 北京市屬高等學校人才強教深化計劃“中青年骨干人才培養(yǎng)計劃”項目(PHR20110815)
【分類號】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 0引言微博是用來分享實時信息的一種社交網(wǎng)絡(luò)平臺。社交網(wǎng)絡(luò)的群體極化現(xiàn)象是現(xiàn)實人際交往中的兩倍以上,因此微博情感分析及其要素抽取對于產(chǎn)品口碑的獲得及事件的輿情分析都具有重要的意義。改進傳統(tǒng)情感分析方法,克服微博口語化、簡潔性、隨意性等有別于規(guī)范文本的語體特征[

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本文編號：1144999