本文關(guān)鍵詞：基于微博文本的情感傾向分析

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【摘要】：微博作為一種用戶發(fā)表看法和觀點(diǎn)的載體已成為互聯(lián)網(wǎng)上一個重要的情感交流平臺,博文搜索為這種交流提供了方便快捷的途徑�；贖ow Net等中文情感詞典的微博情感詞的抽取和分類,計算詞語語義相似度和傾向性。對文本情感傾向的加權(quán)值、表情、和情感詞增強(qiáng)因素等進(jìn)行綜合考慮。實驗結(jié)果表明表情情感傾向?qū)ξ⒉┣楦袃A向起著重要作用;在表情和文本情感傾向比值固定的情況下,調(diào)整因素和中性區(qū)間的選擇會對情感傾向判斷準(zhǔn)確率產(chǎn)生影響;通過與基于How Net語義相似度的計算模型比較,該文方法使得情感傾向判斷準(zhǔn)確率有所提高。
【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言(Introduction)微博文本中往往包含了大量的文本作者對于某事件的情感,例如對微博文本、時事的態(tài)度、意見、評價等,研究如何高效的對輿論信息進(jìn)行情感挖掘與趨勢分析,從而更好地分析網(wǎng)民群體的行為規(guī)律。通過分析,能夠?qū)崿F(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流行事件或突發(fā)事件的快速分析,對于政府機(jī)

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