社會新媒體的信息獲取與情感分類關鍵技術研究及實現(xiàn).pdf

1、文本情感分類是利用計算機對文本進行情感傾向性分類，利用文本情感分類可以對網(wǎng)絡中輿情進行預測，可以對商業(yè)產(chǎn)品進行優(yōu)缺點分析，甚至在網(wǎng)上用戶行為挖掘中也可以加入情感分類的內容。近年來，隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展和成熟，網(wǎng)絡從以計算機為中心轉變到以網(wǎng)絡用戶為中心，用戶可以在網(wǎng)上隨意發(fā)表自己的觀點評論，而微博的出現(xiàn)更加速了網(wǎng)絡中用戶之間的交流。大量微博評論信息充斥網(wǎng)絡，如何有效利用這些數(shù)據(jù)服務大眾，也越來越急迫。
　　 本文設計了一種基于向量空

2、間模型的情感分類算法，利用情感句中評價對象及情感單元建立情感向量，計算出情感句的情感傾向，并得出相應的情感傾向權重值。最終設計并實現(xiàn)了一個微博情感分類的檢索系統(tǒng)。本文中所做的工作如下:
　　 1)利用數(shù)據(jù)抓包工具HttpWatch對新浪微博數(shù)據(jù)交互過程進行分析，并實現(xiàn)了對新浪微博數(shù)據(jù)的爬取。
　　 2)對情感詞典進行了篩選，并結合情感詞典提出了一種評價類情感句中情感單元的抽取方法。
　　 3)利用正態(tài)分布的規(guī)律對