本文關鍵詞：基于SVM的中文微博情緒分析研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：文章以中文微博為研究對象,結(jié)合心理學和自然語言處理,將微博情緒劃分為樂、怒、哀、惡、懼五大類。然后在類別劃分的基礎上,使用情感特征、句式特征、句間特征來表示微博情緒,并借助于SVM模型形成了微博情緒分類模型。最后借助NLPCC 2013的公開評測數(shù)據(jù)對提出的模型進行了驗證,實驗結(jié)果表明本文所提的方法是有效的。
【作者單位】： 南京理工大學經(jīng)濟管理學院信息管理系;江蘇省社會公共安全科技協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關鍵詞】： 情緒類別 情緒分析 特征選擇 SVM 中文微博
【基金】：國家社會科學基金項目“基于社會網(wǎng)絡分析的網(wǎng)絡輿情主題發(fā)現(xiàn)研究”(編號:15BTQ063);國家社會科學基金重點項目“大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會輿情與決策支持方法體系研究”(編號:14AZD084) 江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目的研究成果之一
【分類號】：B842.6;G206
【正文快照】： 過微博文本內(nèi)容的分析,判斷微博發(fā)布者對某一評價1引言 對象的觀點、態(tài)度、意見或者是情感傾向。目俞情感分微博作為一種分享與評論的工具憑借其發(fā)布的便析的研究主要集中在微博情感傾向性分析這一方面。捷性、傳播的實時性,迅速成為最受歡迎的網(wǎng)絡社交媒已有的研究將微博情感

  本文關鍵詞：基于SVM的中文微博情緒分析研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：478879