【摘要】：隨著移動(dòng)終端技術(shù)的發(fā)展以及2014年政務(wù)微博平臺(tái)的建設(shè),微博的發(fā)展越來越迅速。作為一種社會(huì)媒體與社交平臺(tái),微博擁有龐大的用戶群體,其上的一個(gè)熱點(diǎn)話題,往往會(huì)有上萬條的主觀評(píng)論,而這些評(píng)論一般都帶有用戶對(duì)該熱點(diǎn)的情感傾向,通過對(duì)這些短文本大數(shù)據(jù)的研究,分析大眾情感傾向,對(duì)輿情分析,營銷預(yù)測(cè)都有所幫助。本文針對(duì)話題型的微博展開了研究,對(duì)其挖掘方法進(jìn)行了比較,并對(duì)SVM算法進(jìn)行了研究改進(jìn)。本文研究主要包括了：微博主客觀判定,基于詞典的無監(jiān)督分類,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的有監(jiān)督分類比較,SVM多分類情感分析研究以及SVM分類器的改進(jìn)。面向微博情感有高興,喜好,憤怒,悲傷,恐懼,厭惡,驚訝以及無情感分類。首先對(duì)微博進(jìn)行主客觀判定,對(duì)主客觀文本分別用詞性特征與文本特征兩類特征向量表示,詞性特征包括情感詞、特殊符號(hào)、程度副詞、人稱代詞以及詞性2-POS對(duì),文本特征分別用詞頻、TF-IDF、相對(duì)熵的來提取,并通過實(shí)驗(yàn)比較了提取效果,最終組成文本向量。分別用樸素貝葉斯和SVM的方式對(duì)主客觀分類做比較。實(shí)驗(yàn)表明SVM具有較好的效果。其次對(duì)主觀微博進(jìn)行情感分類比較,其中有無監(jiān)督的基于詞典分類方法,詞典采用了大連理工大學(xué)信息檢索研究室中文情感詞匯本體庫,對(duì)情感詞庫進(jìn)行了擴(kuò)充,擴(kuò)充包括表情擴(kuò)充,網(wǎng)絡(luò)詞擴(kuò)充,同義詞詞林?jǐn)U充。然后對(duì)不同的情感加權(quán)方法展開了討論。有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,采用SVM分類器,并比較了各種SVM多分類器的性能,包括一對(duì)一分類器,一對(duì)多分類器,以及二叉樹分類器,提出了一種新的二叉樹多分類構(gòu)造方式,并通過實(shí)驗(yàn)證明其效果。最后對(duì)支持向量機(jī)原理展開研究,比較了不同核函數(shù)對(duì)微博多分類的影響,對(duì)徑向基核函數(shù)(RBF)以及參數(shù)變量做最優(yōu)尋參,采用了新的網(wǎng)格算法,新的算法提升了尋參效率,并且尋找到的參數(shù)對(duì)分類優(yōu)化起到了一定作用。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：云南財(cái)經(jīng)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

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6 王U，

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