基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取

被引：191

作者：

谢丽星 ^{[1
]}

周明 ^{[2
]}

孙茂松 ^{[1
]}

机构：

[1] 智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)清华大学计算机系

[2] 微软亚洲研究院

来源：

中文信息学报 | 2012年 / 26卷 / 01期

关键词：

新浪微博; 情感分析; SVM;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.092 [];

学科分类号：

摘要：

随着Web2.0时代的兴起,与微博相关的研究得到了学术界和工业界的广泛关注。该文使用新浪API获取数据,针对中文微博消息展开了情感分析方面的研究。我们对于三种情感分析的方法进行了深入研究,包括表情符号的规则方法、情感词典的规则方法、基于SVM的层次结构的多策略方法,实验表明基于SVM的层次结构多策略方法效果最好。其次,针对层次结构的多策略方法的特征选择进行了详细分析,包括主题无关、主题相关的特征。实验表明使用主题无关的特征时获得的准确率为66.467%。引入主题相关的特征后,准确率提升至67.283%。

引用

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