本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)中的短文本情感分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：情感分析(Sentiment Analysis),又被稱作觀點(diǎn)挖掘或觀點(diǎn)分析。情感分析的目標(biāo)是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘得出文本的情感極性,以及分析判斷文本的情感走向。情感分析在互聯(lián)網(wǎng)各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮著重要的作用。在基于社交網(wǎng)絡(luò)的研究課題中,微博情感分析(Microblog Sentiment Analysis)是一個(gè)重要的研究課題。微博(Microblog)是社交媒體中經(jīng)典的短文本來(lái)源。微博平臺(tái)(如推特、新浪微博)每天都能夠收集大量的微博信息,其中包含的信息資源具有較大的挖掘價(jià)值。本文從半監(jiān)督學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)兩個(gè)角度入手提出了兩個(gè)新的分析模型,以期進(jìn)一步提高短文本情感分析任務(wù)的分析質(zhì)量。首先,我們針對(duì)社交媒體中少量人工情感標(biāo)注和大量原始短文本這一情境,提出了一種基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法用于短文本情感分析。具體來(lái)說(shuō),我們使用“微博-微博”關(guān)系圖構(gòu)建了一個(gè)基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)分類器。我們?cè)凇拔⒉?微博”關(guān)系圖中同時(shí)結(jié)合了社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和文本相似度關(guān)系。本文提出的半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型通過(guò)“微博-微博”關(guān)系圖,為有人工情感標(biāo)注的短文本和原始未標(biāo)注的短文本建立了聯(lián)系。我們?cè)趦蓚�(gè)真實(shí)推特語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型是有效的。其次,短文本情感分析任務(wù)常常關(guān)注于某一特定領(lǐng)域(Domain),收集特定領(lǐng)域的人工情感標(biāo)注是尤為困難且耗時(shí)的。另外,特定領(lǐng)域擁有其特定的詞匯表,這些特定領(lǐng)域詞匯的情感信息是不易發(fā)現(xiàn)的。為了解決這一問(wèn)題,本文提出了一個(gè)有效的遷移學(xué)習(xí)模型用于短文本情感分析。模型的提出基于以下事實(shí):情感詞典所包含的領(lǐng)域無(wú)關(guān)情感知識(shí)可以通過(guò)模型遷移到特定領(lǐng)域的情感分析任務(wù)上。具體來(lái)說(shuō),我們利用情感詞典這一領(lǐng)域無(wú)關(guān)知識(shí)源和“詞匯-詞匯”關(guān)系圖,針對(duì)特定領(lǐng)域的短文本情感分析任務(wù),構(gòu)建了一個(gè)基于圖的遷移學(xué)習(xí)模型。我們同樣在兩個(gè)真實(shí)推特語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的遷移學(xué)習(xí)模型能夠?yàn)槎涛谋厩楦蟹治鋈蝿?wù)帶來(lái)有效的效果提升。
【關(guān)鍵詞】：微博情感分析 社交媒體 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 遷移學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究意義及目的13-14
• 1.2 本文貢獻(xiàn)14-16
• 1.2.1 運(yùn)用半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型進(jìn)行微博情感分析14-15
• 1.2.2 運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)模型進(jìn)行微博情感分析15-16
• 1.3 論文安排16-17
• 1.4 本章小結(jié)17-19
• 第二章 綜述19-25
• 2.1 傳統(tǒng)情感分析模型19-20
• 2.2 微博情感分析模型20-23
• 2.3 本章小結(jié)23-25
• 第三章 半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型SSA-ST25-43
• 3.1 標(biāo)記符號(hào)與預(yù)備知識(shí)25-27
• 3.1.1 標(biāo)記符號(hào)25-26
• 3.1.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)模型SANT26-27
• 3.2 構(gòu)建半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型27-31
• 3.2.1 結(jié)合文本相似度28-29
• 3.2.2 結(jié)合社交關(guān)系29-30
• 3.2.3 結(jié)合文本相似度與社交關(guān)系30
• 3.2.4 模型學(xué)習(xí)30-31
• 3.3 實(shí)驗(yàn)分析31-41
• 3.3.1 數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)分析32-35
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)定35-36
• 3.3.3 與監(jiān)督學(xué)習(xí)模型SANT的比較36-39
• 3.3.4 與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型Lex Ratio的比較39-40
• 3.3.5 超參數(shù)敏感性分析40-41
• 3.4 本章小結(jié)41-43
• 第四章 遷移學(xué)習(xí)模型TSA-LW43-59
• 4.1 標(biāo)記符號(hào)和預(yù)備知識(shí)43-45
• 4.1.1 標(biāo)記符號(hào)43-44
• 4.1.2 邏輯回歸模型44-45
• 4.2 構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)模型45-50
• 4.2.1 建模45-47
• 4.2.2 模型學(xué)習(xí)47-49
• 4.2.3 復(fù)雜度分析49-50
• 4.3 實(shí)驗(yàn)分析50-56
• 4.3.1 數(shù)據(jù)集50-51
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)定51
• 4.3.3 與監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的比較51-53
• 4.3.4 與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的比較53-54
• 4.3.5 特征選擇結(jié)果分析54
• 4.3.6 超參數(shù)敏感性分析54-55
• 4.3.7 個(gè)案研究55-56
• 4.4 本章小結(jié)56-59
• 第五章 全文總結(jié)59-63
• 5.1 主要結(jié)論59-61
• 5.2 研究展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-69
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄69-71
• 攻讀學(xué)位期間參與的項(xiàng)目71-73

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：285115