基于表情词典的中文微博情感分析模型研究

被引：4

作者：

梁亚伟

机构：

[1] 上海海事大学信息工程学院

来源：

现代计算机(专业版) | 2015年 / 21期

关键词：

微博情感分析; 情感曲线; 表情词典; 情感词典;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.092 []; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

提出一种反映微博文本情感变化的文本情感曲线,采用加窗的方法计算表情符号情感强度,实现自动化的微博表情情感词典构建。其次,基于情感词典和表情词典,计算出反映微博情感变化的微博情感曲线,抽取微博情感曲线波动性、微博情感强度和微博情感倾向性等15种情感特征,采用线性判别分析和贝叶斯分类方法分别对微博进行特征选择和情感分类操作,从而判断微博的情感倾向性。

引用

页码：7 / 10+33 +33

页数：5

共 9 条

[1] 基于情感词典的中文微博情感分析研究.[D].郑毅.中山大学.2014, 01
[2] 基于情感词典与规则结合的微博情感分析模型研究.[D].杨希.安徽大学.2014, 09
[3] 中文微博情感分析关键技术研究.[D].林江豪.广东外语外贸大学.2013, 11
[4] 基于微博情感分析的网络舆情热点发现模型研究.[D].李炤.兰州大学.2013, 11
[5] 中文微博情感分析技术研究.[D].喻琦.浙江工商大学.2013, 09
[6] 面向情感倾向分析的微博表情情感词典构建及应用.[D].王文远.东北大学.2012, 07
[7] Emotion classification using web blogcorpora..Yang; C;Lin; K. H;Chen; H. H;.Web Intelligence; IEEE/WIC/ACM International Conference on.2007,
[8] 基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取
谢丽星
周明
孙茂松
[J]. 中文信息学报, 2012, 26 (01) : 73 - 83
[9] 基于机器学习的中文微博情感分类实证研究
刘志明
刘鲁
[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48 (01) : 1 - 4

← 1 →