發(fā)布時間：2017-12-15 17:36

  本文關(guān)鍵詞：基于語義的微博短文本傾向性分析研究

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【摘要】：通過結(jié)合情感詞庫和微博語義特征,采用向量空間模型的方法表示微博文本,提出一種融合模式匹配和機器學習的微博文本傾向性分析方法。對分詞之后的微博文本,先提取出情感關(guān)鍵詞,再匹配分析出的幾種模式抽取情感評價短句、情感短句和微博表情符號等其他情感特征共同組成情感特征序列,最后采用多步分類的支持向量機方法得到微博文本的情感傾向。通過實驗與其他評測結(jié)果進行對比,表明該方法是有效的。
【作者單位】： 西安郵電大學計算機學院;
【基金】：陜西省自然科學基礎(chǔ)研究計劃面上項目(2016JM6085) 西安市科技計劃資助項目(CXY1437(8))
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 0引言隨著微博、微信等新社交網(wǎng)絡(luò)的興起以及迅速的普及,社交網(wǎng)絡(luò)成為了人們表達自己觀點和相互交流的主流方式之一。個人和組織越來越多地將網(wǎng)絡(luò)上情感觀點信息用于決策,因此使用計算機技術(shù)自動地對其分析處理,在話題跟蹤發(fā)現(xiàn)、輿情跟蹤、民意測驗定向廣告投放、售后服務(wù)評價

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本文編號：1292857