本文關(guān)鍵詞：基于語(yǔ)義分析的中文微博情感分類研究　出處：《廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：Web2.0的出現(xiàn)使用戶成為互聯(lián)網(wǎng)信息的創(chuàng)造者和管理者，徹底地改變了互聯(lián)網(wǎng)信息單向傳播的模式。微博作為典型的Web2.0互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，自引入國(guó)內(nèi)以來(lái)，迅速發(fā)展成為人們分享和獲取信息的核心社交平臺(tái)。用戶通過(guò)微博發(fā)表觀點(diǎn)、表達(dá)情感，使互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了海量的包含情感的文本信息。對(duì)微博進(jìn)行情感分析研究，有助于微博監(jiān)管、輿情發(fā)現(xiàn)、輿論引導(dǎo)和商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析等工作的實(shí)現(xiàn)。相對(duì)于傳統(tǒng)文本，微博內(nèi)容具有主題廣泛、表達(dá)口語(yǔ)化以及語(yǔ)言碎片化等特點(diǎn)，針對(duì)于微博的情感分析會(huì)遇到更多的困難和挑戰(zhàn)。目前國(guó)內(nèi)關(guān)于中文微博情感分析方面的研究尚處于起步階段，，還有大量研究問(wèn)題需要深入探討解決。因此，對(duì)微博情感分析進(jìn)行研究，具有較高的理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。 論文以新浪和騰訊微博消息作為研究對(duì)象，使用語(yǔ)義分析的方法探討了中文微博情感分析相關(guān)技術(shù)，主要包括情感詞典構(gòu)建方法、中文微博情感分析方法以及文本（包括微博）的情感分析實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)等內(nèi)容。 在情感詞典構(gòu)建研究方面，提出一種基于語(yǔ)義分析的中文基礎(chǔ)情感詞典構(gòu)建方法，利用HowNet和SentiWordNet資源，將詞語(yǔ)自動(dòng)分解為多個(gè)義元后計(jì)算其情感傾向強(qiáng)度值，使用支持向量機(jī)構(gòu)建微博情感分類器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該詞典優(yōu)于一般極性情感詞典。在網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)情感詞典和表情符號(hào)情感詞典構(gòu)建方面，借鑒SO-PMI算法，采用基于語(yǔ)料統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)相應(yīng)候選詞集進(jìn)行情感權(quán)值計(jì)算。 在微博情感分析技術(shù)研究方面，提出一種基于語(yǔ)義分析的中文微博情感分類方法。折中方法結(jié)合所構(gòu)建的詞典對(duì)文本進(jìn)行依存句法分析，并構(gòu)建情感表達(dá)式樹(shù)，根據(jù)制定的規(guī)則計(jì)算微博的情感強(qiáng)度，根據(jù)強(qiáng)度值判斷微博的情感傾向類別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性，也表明所構(gòu)建的表情符號(hào)情感詞典和網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)情感詞典能夠有效地增強(qiáng)情感分類器的性能。 在文本（包括微博)情感分析實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方面，利用構(gòu)建的詞典資源以及提出的情感分析方法，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于C/S和B/S混合體系結(jié)構(gòu)的文本情感分析的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，對(duì)海量數(shù)據(jù)文本情感分析進(jìn)行探討。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)功能主要包括情感詞典構(gòu)建工具、語(yǔ)料管理工具、情感分類工具以及在線情感分析和可視化工具等。
【學(xué)位授予單位】：廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：H085.5

【參考文獻(xiàn)】

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