本文選題：情感分析　切入點(diǎn)：reserved　出處：《山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2014年11期

【摘要】：微博情感傾向性分析通常指對(duì)中文微博中每個(gè)句子褒義、貶義或者中性的情感進(jìn)行自動(dòng)分類。針對(duì)微博碎片化和情感類別失衡的特點(diǎn),在半監(jiān)督學(xué)習(xí)reserved self-training方法的框架基礎(chǔ)上提取了適用于微博情感分類的文本特征,并提出了針對(duì)情感傾向性分析通過訓(xùn)練度閾值設(shè)定的方法來優(yōu)化reserved self-training迭代終止的條件,在保留reserved self-training能有效處理微博語(yǔ)料中語(yǔ)料情感不平衡問題的優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)上,防止了訓(xùn)練過度情況的發(fā)生。COAE 2014微博情感傾向性評(píng)測(cè)結(jié)果證明了該方法的有效性。
[Abstract]:Weibo's affective tendency analysis usually refers to the automatic classification of each sentence's positive, derogatory or neutral emotion in Chinese Weibo.According to the characteristics of Weibo's fragmentation and affective class imbalance, a semi-supervised learning framework of reserved self-training method was used to extract the text features suitable for Weibo's emotional classification.Based on the analysis of affective orientation, the method of training threshold setting is proposed to optimize the conditions of reserved self-training iterative termination. On the basis of preserving the advantages of reserved self-training, which can effectively deal with the emotional imbalance in Weibo corpus, this paper proposes a new method to solve the problem of emotional imbalance in Weibo corpus.The result of emotional tendency evaluation of Weibo 2014 proves the effectiveness of this method.
【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;
【分類號(hào)】：TP393.092

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7 梁，

本文編號(hào)：1702088