基于微博文本的情緒誘因分析方法研究.pdf

1、隨著以新浪微博為代表的社會網(wǎng)絡的不斷興起，越來越多的人們利用微博平臺來抒發(fā)關于各種話題的情緒和觀點。情緒分析及其誘因提取是情緒認知分析的重要組成部分，也是自然語言處理、文本挖掘與心理學交叉研究領域的重要研究課題，它們對于探究自然語言信息背后隱藏著的情緒及其誘因具有重要的學術與應用價值。
　　本文結(jié)合計算機科學與認知語言學、自然語言處理相關領域的知識，提出了一種基于微博中文文本的情緒誘因提取方法。它描述誘發(fā)微博用戶情緒認知評價過程的

2、產(chǎn)生誘因，還抽取出博文中包含的子事件并標記。然后識別出博文中包含的情緒誘因成分，找出與情緒對應的誘因事件。其中，情緒誘因分析與提取是基礎;情緒誘因成分比例計算可以挖掘情緒與誘因成分之間的對應關系。主要研究工作如下:
　　1)構(gòu)建情緒模型，從外部和內(nèi)部事件抽取入手。并以命名實體識別、依存句法分析、語義角色標注等為基礎，從事件結(jié)果、主體行為和實體對象三個方面進行情緒誘因事件抽取。
　　2)從誘因事件產(chǎn)生的情緒強度入手，通過構(gòu)造基

3、于語料的情緒詞典，結(jié)合微博文本中的多種語言特征（比如:表情符號特征、程度副詞特征、否定詞特征、標點符號特征以及關聯(lián)詞特征等），使用基于貝葉斯概率模型實現(xiàn)情緒誘因成分的比例計算。
　　3)提出一種基于語言特征的情緒分類方法。它通過結(jié)合文本的詞性特征、句法結(jié)構(gòu)特征、情緒詞與上下文的關系特征，使用機器學習的方式來實現(xiàn)基礎情緒的分類。
　　實驗證明本文提出的方法在科學研究以及社會應用領域都具有一定的價值，比如在危機管理這一應用領域。