本文關(guān)鍵詞： 情感傾向性分析 中文微博 特征工程　出處：《山西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：情感傾向性分析是情感分析的重要組成部分,是一種按照情感傾向?qū)ξ谋具M(jìn)行分類的任務(wù)。微博與傳統(tǒng)的評(píng)論文本相比更加口語(yǔ)化與符號(hào)化,因此對(duì)微博進(jìn)行情感傾向性分析是一個(gè)非常有挑戰(zhàn)性的任務(wù)�；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法是情感傾向性分析最經(jīng)典的算法,核心是要進(jìn)行特征的分析和選擇,例如詞袋特征等。然而,由于中文語(yǔ)言的獨(dú)特性,前人很多有效的特征都是語(yǔ)言相關(guān)的,將其直接用于中文微博效果不佳。在中文微博語(yǔ)料上,還沒(méi)有學(xué)者進(jìn)行細(xì)致的特征工程建設(shè)。基于此,文章綜合國(guó)內(nèi)外諸多特征,并考慮到中文的獨(dú)特性,對(duì)中文微博的褒貶中傾向性判別特征工程的詞、詞組、數(shù)值和句法特征分別進(jìn)行了研究,并提出了基于詞典規(guī)則的情感評(píng)分的新特征。最后經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)與分析,得出了可靠的特征組合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此方法能夠明顯提高情感傾向性分析的結(jié)果。
[Abstract]:Affective orientation analysis is an important part of affective analysis and a task of classifying texts according to emotional tendency. Weibo is more colloquial and symbolic than traditional comment texts. Therefore, it is a very challenging task to analyze Weibo's affective orientation. The method based on machine learning is the most classical algorithm of affective orientation analysis, the core of which is to analyze and select features, such as word bag features, etc. However, Because of the uniqueness of the Chinese language, many of the former effective features are language-related, and their direct application to the Chinese language Weibo is not very effective. No scholar has carried out a detailed feature engineering construction in the Chinese Weibo corpus. Based on this, This paper synthesizes many characteristics at home and abroad, and taking into account the uniqueness of Chinese, studies the words, phrases, numerical values and syntactic features of Chinese Weibo's favoritism distinguishing feature engineering. A new feature of emotion score based on dictionary rules is proposed. After a lot of experiments and analysis, a reliable feature combination is obtained. The experimental results show that this method can obviously improve the results of emotional orientation analysis.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院信息檢索研究中心;哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院媒體系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61133012);國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(61300113);國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(61273321)
【分類號(hào)】：TP391.1;TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1544969