本文關(guān)鍵詞：中文微博評(píng)論的情感傾向分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和普及，使用微博的用戶越來(lái)越多，人們?cè)絹?lái)越熱衷于在微博上發(fā)表自己的觀點(diǎn)和對(duì)某事的評(píng)論，于是微博成為了人們溝通的橋梁，也是人們獲取信息最為重要的一個(gè)社交平臺(tái)。然而，相比于Twitter、Facebook等外文社交平臺(tái)，中文微博的情感分析研究的相對(duì)較少。用戶發(fā)表的評(píng)論觀點(diǎn)，，一定程度上表達(dá)出了用戶對(duì)某產(chǎn)品或者是信息資源的態(tài)度，同時(shí)也表現(xiàn)出強(qiáng)烈的情感傾向，因此情感傾向分析便逐漸成為自然語(yǔ)言處理研究的熱點(diǎn)。按文本研究粒度來(lái)分，情感分析通常分為詞匯情感傾向分析、句子情感分析和篇章情感分析,其中詞匯情感分析又是文本情感分析的基礎(chǔ)和前提。本文的主要研究工作如下： (1)介紹情感分析目前的研究現(xiàn)狀、研究背景以及研究意義。 (2)詳細(xì)介紹情感傾向分析要用到的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)。針對(duì)現(xiàn)有漢語(yǔ)詞匯極性分析對(duì)詞匯的義原考慮的不夠全面，使得極性分析存在不準(zhǔn)確的問(wèn)題，本文基于HowNet提出了一種更有效的詞匯語(yǔ)義傾向性計(jì)算方法。本方法的主要思想是：先找準(zhǔn)一組褒貶中性詞庫(kù)，然后提取出待測(cè)詞與詞庫(kù)中基準(zhǔn)詞詞匯的極性義原、詞性、其它義原，計(jì)算相應(yīng)的相似度，并分別給出合適的權(quán)重值，由此計(jì)算出待測(cè)詞與基準(zhǔn)詞的相似度，最后判斷待測(cè)詞的情感傾向。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以進(jìn)一步的提高語(yǔ)義極性傾向判別準(zhǔn)確率。 (3)對(duì)現(xiàn)有的文本情感分類方法進(jìn)行了研究，分析比較了這些方法各自存在的特點(diǎn)及問(wèn)題。針對(duì)存在的問(wèn)題，對(duì)比于傳統(tǒng)的Bayes算法及SVM算法，本文提出了一種基于Hopfield的句子情感傾向分析算法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)，本文算法雖然相比于Bayes算法在準(zhǔn)確率上有一定的提高，但還是稍遜于SVM算法，該方法有待于進(jìn)一步的研究。
【關(guān)鍵詞】：情感分析 語(yǔ)義傾向 極性相似度 極性義原
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.1;TP393.092
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 目錄5-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 研究背景及意義7-9
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 研究意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 詞匯極性分析研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 句子極性分析研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.3 篇章級(jí)極性分析研究現(xiàn)狀11
• 1.3 本文的組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)13-23
• 2.1 情感分析13-14
• 2.2 關(guān)于 HowNet14-16
• 2.3 自然語(yǔ)言處理介紹16-17
• 2.4 文本預(yù)處理17-23
• 2.4.1 中文分詞17-19
• 2.4.2 詞性標(biāo)注19-21
• 2.4.3 停用詞處理21-23
• 第三章 文本情感分類方法23-33
• 3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類23-30
• 3.1.1 有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法23
• 3.1.2 半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法23
• 3.1.3 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法23-30
• 3.2 研究問(wèn)題分類30-31
• 3.2.1 領(lǐng)域相關(guān)性研究30
• 3.2.2 數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題研究30-31
• 3.3 基于情感詞典的分類方法31-33
• 第四章 一種改進(jìn)的詞匯語(yǔ)義極性分析算法33-42
• 4.1 傳統(tǒng)算法33-34
• 4.1.1 詞語(yǔ)相似度計(jì)算33
• 4.1.2 義原相似度計(jì)算33-34
• 4.1.3 實(shí)詞相似度計(jì)算34
• 4.2 改進(jìn)算法34-37
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與分析37-42
• 4.3.1 詞匯相似度測(cè)試37-38
• 4.3.2 詞匯極性分析測(cè)試38-39
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)39-42
• 第五章 基于 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)的句子情感傾向分析42-47
• 5.1 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)的基本概念42-43
• 5.2 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法43-44
• 5.3 基于 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)的句子極性判斷算法44-45
• 5.4 實(shí)驗(yàn)分析與評(píng)價(jià)45-47
• 5.4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)45
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析45-47
• 第六章 總結(jié)47-49
• 6.1 全文總結(jié)47
• 6.2 今后工作展望47-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文52-53
• 致謝53

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：299100