本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的融合關(guān)聯(lián)詞典的微博傾向性分析方法

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【摘要】：大多數(shù)研究者對(duì)微博傾向性分析過(guò)多關(guān)注的是情感詞、形容詞和否定詞,忽略了關(guān)聯(lián)詞對(duì)其情感傾向的影響。為了提高微博情感傾向性分析的準(zhǔn)確率,提出了融合關(guān)聯(lián)詞的微博傾向性分析方法,考慮微博文本中形容詞、程度副詞以及關(guān)聯(lián)詞之間的組合關(guān)系。本文充分考慮了關(guān)聯(lián)詞的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)并在已有詞典的基礎(chǔ)上構(gòu)建專(zhuān)門(mén)用于微博傾向性分析的微博詞典、否定詞詞典和關(guān)聯(lián)詞詞典,同時(shí)考慮到網(wǎng)絡(luò)新詞對(duì)微博傾向性的影響,還構(gòu)建了一個(gè)全新的網(wǎng)絡(luò)新詞詞典。借助支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)將微博文本分為負(fù)向、正向和中性3類(lèi),通過(guò)結(jié)合情感詞典和SVM的方法提高微博文本傾向性分析的準(zhǔn)確率。通過(guò)對(duì)COASE 2014數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)可以表明,本文方法對(duì)微博傾向性分析取得了較好的效果。
【作者單位】： 山東師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;山東省分布式計(jì)算軟件新技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 中文微博 傾向分析 支持向量機(jī) 關(guān)聯(lián)詞
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61373149,61472233)資助項(xiàng)目 山東省科技計(jì)劃(2012GGX10118,2014GGX101026)資助項(xiàng)目 山東省教育科學(xué)規(guī)劃(ZK1437B010)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 引言自從進(jìn)入Web 2.0時(shí)代以來(lái),社交媒體不斷涌現(xiàn),微博的出現(xiàn)更是加快了實(shí)時(shí)消息的傳遞,也極大豐富了人們的日常生活。微博簡(jiǎn)短、無(wú)特定格式、便于發(fā)布以及實(shí)時(shí)交互的特點(diǎn)迎合了當(dāng)代人們的生活節(jié)奏。越來(lái)越多的用戶喜歡在微博平臺(tái)分享信息、評(píng)論話題以及交流觀點(diǎn)和情感等。通過(guò)

【相似文獻(xiàn)】

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