微博具有用戶多、消息數(shù)量大、更新快等特性,已成為人們獲取信息、發(fā)表輿論的重要途徑。針對微博的情感分析能夠獲取用戶對特定話題的觀點(diǎn),從而挖掘微博背后隱藏的價(jià)值。對微博用戶發(fā)布的內(nèi)容進(jìn)行情感分析,最大程度還原用戶真實(shí)情感,將有助于政府控制社會(huì)輿論走向,有助于用戶優(yōu)化自身的購買決策,有助于企業(yè)有針對性地進(jìn)行自我改進(jìn),提升市場競爭力。近年來,網(wǎng)絡(luò)中不斷涌現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)流行語給中文微博情感分析帶來了挑戰(zhàn):首先,微博中大量的網(wǎng)絡(luò)流行語表達(dá)了用戶態(tài)度分明的情感,而現(xiàn)有的情感詞典大多并不包含網(wǎng)絡(luò)流行語;其次,現(xiàn)有的分詞工具不能正確識別網(wǎng)絡(luò)流行語,從而降低了微博分句、分詞的準(zhǔn)確度;最后,網(wǎng)絡(luò)流行語具有時(shí)效性,其時(shí)效性隨著熱度的增強(qiáng)或減弱,因此需要實(shí)時(shí)對網(wǎng)絡(luò)流行語詞典中的網(wǎng)絡(luò)流行語進(jìn)行添加和刪除。綜上所述,構(gòu)建可實(shí)時(shí)更新的網(wǎng)絡(luò)流行語詞典是微博情感分析的關(guān)鍵。此外,現(xiàn)有的中文情感詞典大多是將情感詞匯簡單地分為正向和負(fù)向,然后運(yùn)用相應(yīng)的語義規(guī)則獲取中文文本的情感極性。但是,人們對于事物的情感態(tài)度往往不是簡單純粹的,而是復(fù)雜多樣的。微博用戶對于特定話題的情感態(tài)度不能只停留在好與壞的層面,而應(yīng)盡可能對情感類別細(xì)分,才能... 

【文章來源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

微博情感詞典的框架結(jié)構(gòu)

賤 悲傷 憤恨 后怕 粗劣 憋屈 委屈等分別計(jì)算三部情感詞典和本文組合的基礎(chǔ)情感詞典對被測試微博的覆蓋率，計(jì)算寄過如圖3-2所示。圖3-2中，HowNet代表《知網(wǎng)》HowNet情感詞典，Dalian代表大連理工大學(xué)情感詞典，NTUSD代表臺(tái)灣大學(xué)NTUSD，Basic為本文整理合并的基礎(chǔ)情感詞典，以POS、NEG為后綴的英文單詞分別表示不同詞典對正向情感詞和負(fù)向情感詞的覆蓋度。圖 3-2 詞典覆蓋率測試結(jié)果由圖3-2可以觀察到：與三大情感詞典相比，經(jīng)過合并整理的基礎(chǔ)情感詞典較的覆蓋率有所提高，但仍未達(dá)到理想水平，對正負(fù)情感詞的覆蓋率僅僅為72%、66%。這是因?yàn)槲⒉┲写嬖谝恍┚哂懈星閮A向的網(wǎng)絡(luò)流行語沒有被三大詞典收錄

本文提出一種可以實(shí)時(shí)更新的網(wǎng)絡(luò)流行語詞典構(gòu)建方法。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)流行語詞典的過程分為兩個(gè)階段，分別是網(wǎng)絡(luò)流行語的獲取階段和極性判斷階段。網(wǎng)絡(luò)流行語詞典的構(gòu)建過程如圖3-4。圖3-4 網(wǎng)絡(luò)流行語詞典的構(gòu)建過程在第一階段，本文采用基于百度、搜狗輸入法和微博語料庫篩選的方法來獲取網(wǎng)絡(luò)流行語。網(wǎng)絡(luò)流行語的出現(xiàn)與傳播主要依賴于網(wǎng)絡(luò)用戶，拼音輸入的智能聯(lián)想特性和用戶選擇輸入結(jié)果的隨意性是網(wǎng)絡(luò)新詞產(chǎn)生的重要原因。百度拼音輸入和搜狗拼音輸入是目前網(wǎng)民廣泛使用的輸入法產(chǎn)品，二者詞庫包含的網(wǎng)絡(luò)流行語是基于搜索引擎技術(shù)、根據(jù)網(wǎng)民在線輸入的統(tǒng)計(jì)結(jié)果實(shí)時(shí)自動(dòng)生成的，并由百度、搜狗不定時(shí)對其進(jìn)行更新。在百度和搜狗輸入法中所提供的網(wǎng)絡(luò)新詞中，包含了很多如電視劇名、事件名、電影名、歌名、明星名字等不帶有情感極性的近期熱搜詞匯，所以需要對其進(jìn)行過濾，從而獲取真正的網(wǎng)絡(luò)流行語。和通用情感詞不同，網(wǎng)絡(luò)流行語的生命周期更短，具有很強(qiáng)的時(shí)效性。這是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)流行語的產(chǎn)生


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