本文關(guān)鍵詞： 微博情感分析 機(jī)器學(xué)習(xí) 規(guī)則方法 特征嵌入 系統(tǒng)融合　出處：《北京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對現(xiàn)有文本情感分析方法的不足,設(shè)計了一種針對中文微博的基于詞典的規(guī)則情感分類方法和用于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的基本特征模板。提出一種機(jī)器學(xué)習(xí)與規(guī)則相融合的微博情感分類方法,將用規(guī)則方法得到的多樣化情感信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化,擴(kuò)展并嵌入基本特征模板,形成更有效的融合特征模板。通過3種分類模型集成,提高微博情感分類的性能。
[Abstract]:In view of the shortcomings of the existing text emotion analysis methods, In this paper, a dictionary-based classification method for Chinese Weibo and a basic feature template for machine learning are designed. The diversified emotional information obtained by the rule method is transformed and the basic feature template is extended and embedded to form a more effective fusion feature template. The performance of Weibo's emotional classification can be improved by integrating the three classification models.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61672288,61305090) 江蘇省優(yōu)秀青年基金(BK20160085) 軟件新技術(shù)國家重點實驗室開放基金資助
【分類號】：TP391.1;TP181

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本文編號：1518072