發(fā)布時(shí)間：2023-04-12 01:10

　　本文的研究內(nèi)容是基于微博短文本的情感分析。情感分析屬于自然語言處理中文本分類的一個(gè)重要方向。本文數(shù)據(jù)來自于Data Fountain平臺(tái)采集的新浪微博關(guān)于“新冠肺炎”主題的微博10w條文本數(shù)據(jù),經(jīng)過人工標(biāo)注文本情感傾向?yàn)橄麡O、積極和中立。實(shí)證部分分別采用了詞典情感分析法和機(jī)器學(xué)習(xí)分析法,采用的算法分別有基于TFIDF的支持向量機(jī)和樸素貝葉斯兩種以及基于wod2vec的支持向量機(jī)和LSTM,并將五種結(jié)果進(jìn)行對比,結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析方法以及事件的發(fā)展對疫情初期的網(wǎng)絡(luò)反應(yīng)進(jìn)行輿情分析。首先,本文基于情緒詞典計(jì)算文本情感得分。然后,使用了傳統(tǒng)文本表示和特征選擇方法TFIDF(逆文本文檔)以及傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法支持向量機(jī)和樸素貝葉斯進(jìn)行文本分類,由于維度爆炸導(dǎo)致的向量稀疏,分類效果很不理想。因此,后面使用word2vec算法訓(xùn)練的詞向量和文檔向量來進(jìn)行文本表示,分類結(jié)果得到較大的提升;在此之后,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的LSTM對該文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類,并且對以上各種方式實(shí)現(xiàn)的結(jié)果使用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行評估。本文首次使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析對時(shí)事進(jìn)行實(shí)時(shí)地輿情分析,該方向?qū)τ趪艺叱雠_(tái)以及實(shí)施都會(huì)有重要意義。

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 文本情感分析目的和意義
    1.3 文本情感分析的研究方法
    1.4 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
    1.5 研究結(jié)論分析
2 理論基礎(chǔ)
    2.1 文本情感分析基本概念
    2.2 情感分析涉及的主要技術(shù)及方法
    2.3 情感分析的評價(jià)體系
3 論證過程
    3.1 獲取預(yù)處理
    3.2 中文分詞
    3.3 數(shù)據(jù)集與實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4 研究結(jié)論與分析報(bào)告
    4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)論
    4.2 輿情分析報(bào)告
5 研究不足與展望
    5.1 研究不足
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附件



本文編號：3790121