【摘要】：面向微博短文本的情緒分析研究是當前的研究熱點。提出了利用依存句法對微博短文本進行分析,抽取關系對,并設計相應的方法用于情感計算,其結(jié)果作為特征加入到情緒句判別模型之中;同時設計出情緒句判別規(guī)則,在分類模型之前或者之后利用規(guī)則進行預處理或者后處理,提高情緒句的判別正確率;最后使用NLP2013中文微博數(shù)據(jù),通過實驗證明研究方法的有效性,在性能指標上相比評測最好成績有了進一步提高。
[Abstract]:The research of mood analysis oriented to Weibo's short text is a hot topic at present. In this paper, we use dependency syntax to analyze Weibo's short text, extract relation pairs, and design a corresponding method for emotional calculation. The result is added to the judgment model of emotional sentence as a feature. At the same time, the discriminant rule of emotion sentence is designed, and the rule is used to preprocess or post-process before or after the classification model, so as to improve the correct rate of judging emotion sentence. Finally, using NLP2013 Chinese Weibo data, the effectiveness of the research method is proved by experiments, and the performance index is further improved compared with the best performance evaluation.
【作者單位】： 浙江工商大學計算機與信息工程學院;
【基金】：國家社會科學基金資助項目(14BTQ047)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2363679