本文關鍵詞：基于圖模型和多分類器的微博情感傾向性分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為研究情感詞對情感傾向分析的作用,提高微博情感分析性能,提出一種情感詞圖模型的方法,利用PageRank算法計算出情感詞的褒貶權值,將其作為條件隨機場模型的特征,預測具體語言環(huán)境下的情感詞傾向。結合具體語境下的情感詞傾向,利用支持向量機模型進行微博語料的主客觀分類和情感傾向分類。實驗結果表明,圖模型構造的情感詞典增加了具體語境下情感詞傾向預測的準確性,具體語境下的情感詞傾向預測對主客觀分類和情感傾向分類有明顯的改善。
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;
【關鍵詞】： 圖模型 情感詞 條件隨機場 支持向量機 網頁排序算法 傾向性分析
【基金】：國家自然科學基金資助重點項目(61133012);國家自然科學基金資助面上項目(61173062)
【分類號】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 中文引用格式:黃挺,姬東鴻.基于圖模型和多分類器的微博情感傾向性分析[J].計算機工程,2015,41(4):171-175.英文引用格式:Huang Ting,Ji Donghong.Emotional Orientation Analysis of Microblog Based on Graph Model andM ultiple Classifiers[J].Computer Engineering,2015,

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本文編號：484894